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理论基础篇1

第1章　绪论1

1.1　系统数学模型与建模方法1

1.1.1 模型概念与分类1

目录1

1.1.2　数学建模及其遵循原则3

1.1.3　数学建模方法及其选择3

1.2　系统辨识概念、定义及要素5

1.2.1 问题提出及概念5

1.2.2　辨识定义及要素5

1.3　系统辨识框架及内容6

1.3.1 辨识框架6

1.3.2　辨识内容6

1.4　系统辨识的应用及发展8

2.2.1 基本思路9

2.2.2　试验辨识过程9

第2章　非参数辨识方法及原理9

2.2　阶跃响应法9

2.1　引言9

2.2.3 由阶跃响应求取系统传递函数10

2.3　脉冲响应法12

2.3.1　基本思路12

2.3.2　由x(t),y（t），求g（t）和g(nT)12

2.3.3 由g（nT）求G（z）和G(s)13

2.4　相关函数法15

2.4.1 连续系统相关函数法15

2.4.2 离散系统相关函数法21

2.5　局部辨识法26

2.5.1 问题提出26

2.5.2 H阵和φ-k图26

2.5.3 由φ-k图求G（z）及G（z）的唯一性问题30

2.6.1 基本概念33

2.6.2 频率响应的求取方法33

2.6　频率响应法33

2.6.3 由频率响应求取系统传递函数35

2.6.4 由频率响应求取系统时域性能指标36

2.6.5 二阶系统的时域与频域性能指标间的关系37

第3章　最小二乘类参数辨识方法及原理39

3.1 引言39

3.2　最小二乘类参数辨识方法39

3.2.1 基本概念39

3.2.2 利用最小二乘法求取模型参数40

3.2.3 一般最小二乘法原理及算法40

3.3　加权最小二乘法43

3.3.1　基本概念及原理43

3.4.2 递推最小二乘法的基本思想44

3.4.3　递推最小二乘算法推导44

3.4　递推最小二乘法44

3.4.1 问题提出44

3.3.2 讨论44

3.4.4 讨论46

3.4.5 举例48

3.5　最小二乘估计值的统计特性49

3.5.1 无偏性49

3.5.2 一致性50

3.5.3 有效性51

3.6　广义最小二乘法53

3.6.1 基本思想53

3.6.2　原理及算法推导53

3.6.3　广义最小二乘法的起动和迭代过程55

3.6.4 递推广义最小二乘法56

3.6.5　偏倚校正算法57

3.6.6 几种广义最小二乘算法的比较59

3.7.1 辨识对象60

3.7.2　基本思想60

3.7　增广最小二乘法60

3.7.3 算法推导61

3.7.4　讨论62

3.8　辅助变量法62

3.8.1　基本思想62

3.8.2 Z阵求法及非递推辅助变量公式63

3.8.3　递推辅助变量法64

3.8.4　结论64

3.9　慢时变参数的最小二乘法65

3.9.1 引言65

3.9.2 渐消记忆的最小二乘递推算法65

3.9.3 限定记忆的最小二乘递推算法66

3.10.2　非递推算法69

3.10　相关函数-最小二乘结合辨识方法69

3.10.1　基本思路69

3.10.3　递推算法72

3.11　多变量系统的最小二乘辨识72

3.12　卡尔曼滤波法74

3.12.1　普通卡尔曼滤波法74

3.12.2　卡尔曼-布希滤波算法76

3.12.3 卡尔曼-布希滤波的修正算法76

3.12.4　扩充卡尔曼滤波（EKF）算法77

第4章　其它参数辨识方法及原理79

4.1 概述79

4.2　随机逼近法79

4.2.1 引言79

4.2.2　随机控制原理79

4.2.3 随机逼近参数估计方法80

4.2.4　随机牛顿法81

4.3　极大似然法82

4.3.1 引言82

4.3.2　极大似然法概念及原理82

4.3.3 似然函数的确定及应用83

4.3.4 举例85

4.3.5 利用极大似然法估计动态系统参数87

4.4　极大似然法的数值解法89

4.4.1　基本原理及算法89

4.4.2 讨论92

4.5　递推极大似然法92

4.5.1 一般递推极大似然法92

4.5.2 牛顿-莱富森（Newton-Raphson）递推算法96

4.6　近似递推极大似然法98

4.6.1 问题提出98

4.6.2　算法原理及推导98

4.6.3　算例101

4.7　预报误差法102

4.7.1 引言102

4.7.2　基本原理103

4.7.3　算法步骤103

4.7.4　讨论104

4.8　系统参数辨识方法比较及通用递推算法104

4.8.1 引言104

4.8.2　各种参数辨识方法比较105

4.8.3　通用递推参数辨识算法106

4.9　递推参数估计算法的收敛性分析108

4.9.1　引言108

4.9.2　李雅普诺夫函数分析法108

4.9.3　常微分方程分析法110

4.9.4　鞅理论分析法113

5.1.2 闭环系统辨识方法117

5.1.1　问题提出117

5.1　闭环辨识117

第5章 系统辨识中的若干技术问题117

5.1.3 闭环系统的可辨识性及可辨识条件118

5.1.4　直接辨识法122

5.1.5　间接辨识法123

5.1.6　联合过程法125

5.2　系统模型结构的辨识126

5.2.1　引言126

5.2.2 模型类选择及模型结构判定方法127

5.2.3　模型时延的确定129

5.2.4　按残差方差定阶129

5.2.5　按信息准则定阶134

5.2.6　按残差白色性定阶137

5.2.7　按零极点对消定阶138

5.2.8 利用行列式比法定阶138

5.2.9　按汉开尔矩阵定阶139

5.2.10　按积矩矩阵定阶140

5.2.11　利用SATERC软件包定阶142

5.3　试验信号及其优化设计143

5.3.1 引言143

5.3.2　辨识试验信号的选择准则143

5.3.3　试验信号优化设计方法144

5.3.4 闭环系统试验信号的优化设计147

5.4　先验信息的嵌入技术149

5.4.1　概述149

5.4.2 先验信息的精度估计150

5.4.3 嵌入先验信息对结构-参数辨识的影响151

5.4.4 先验信息的利用152

5.5　观测数据的采集和预处理技术156

5.5.1 引言156

5.5.2　采样周期的选择156

5.5.4　观测结果的预变换157

5.5.3　试验数据长度N的选择157

5.5.5　观测数据的预处理161

5.5.6　数据处理方法162

5.6　时变系统辨识方法163

5.6.1 引言163

5.6.2　时变系统辨识概念164

5.6.3 时变参数辨识中的观测数据处理及应用165

5.6.4 时变系统辨识方法167

5.7　非线性系统辨识172

5.7.1 引言172

5.7.2　非线性特征检验172

5.7.3 非线性系统描述方法及模型选取176

5.7.4 非线性模型辨识及其参数估计182

5.7.5 非线性系统的可辨识性182

5.7.6 非线性系统求解法则及典型辨识算法183

5.7.7 非线性系统状态变量估计的迭代方法184

5.8.1 引言186

5.8　多输入多输出系统辨识186

5.8.2 状态空间模型及其辨识187

5.8.3 差分方程模型的辨识192

5.8.4 Z传递函数阵模型的辨识193

5.8.5 MIMO系统的极大似然法辨识196

5.9 MIMO线性时变系统的参数辨识198

5.10 MIMO系统模糊控制模型的辨识200

工程应用篇202

第6章 系统辨识在控制科学与工程中的应用202

6.1　引言202

6.2　系统辨识辅助控制系统分析与设计202

6.2.1 ARMA时间序列模型的自动辨识及应用202

6.2.2 模型预测控制的计算机辅助设计207

6.2.3 高阶动力学系统的低阶等效系统拟配及应用212

6.3.1 概述214

6.3 自适应控制与系统在线辨识214

6.3.2 模型参考自适应控制系统设计中的在线辨识216

6.3.3 自校正控制系统设计中的在线辨识218

6.4　模型集辨识方法及应用221

6.4.1 概述221

6.4.2　模型集辨识与鲁棒控制关系221

6.4.3 模型集的闭环辨识及其应用223

第7章 系统辨识在航空航天航海中的应用226

7.1　引言226

7.2　飞行器运动辨识技术及其应用226

7.2.1 飞行器运动数学模型辨识的系统工程方法226

7.2.2 飞行器运动数学模型结构的选取及辨识过程226

7.2.3 飞行运动模型的结构—参数辨识方法230

7.3　飞行模拟辨识技术及其应用241

7.3.1 引言241

7.3.2 系统辨识在飞行控制模拟中的应用242

7.3.3 系统辨识被用于改善空中飞行模拟器性能243

7.4　战术导弹分析与设计中的系统辨识244

7.4.1 引言244

7.4.2　飞行弹道设计与系统辨识244

7.4.3 图像制导系统的系统辨识建模与分析246

7.4.4 系统辨识用于确定导弹制导精度248

7.5　飞行器噪声影响与抗干扰的辨识问题249

7.5.1　引言249

7.5.2 雷达目标角噪声辨识建模与仿真249

7.5.3 导引头噪声模型的参数辨识251

7.5.4 导弹制导系统抗干扰设计中的系统辨识252

7.6　鱼雷制导控制系统仿真中的系统辨识253

7.6.1 引言253

7.6.2 鱼雷制导控制系统建模与仿真254

7.6.3 系统辨识的典型应用255

8.2　复杂系统的建模途径与方法257

8.1　引言257

第8章　基于系统辨识的复杂系统建模与仿真257

8.3　基于Agent建模方法及其应用258

8.3.1 引言258

8.3.2　基本原理258

8.3.3　工程实例259

8.4　基于Petri网建模方法及其应用261

8.4.1 引言261

8.4.2　基本概念和原理262

8.4.3　Petri网建模方法262

8.4.4　工程实例263

8.5　基于神经网络建模方法与模型辨识266

8.5.1 引言266

8.5.2　神经网络建模机理266

8.5.3 常用的神经网络模型268

8.5.4　神经网络模型辨识268

8.5.5 神经网络建模与辨识的工程应用269

8.6　基于模糊集理论建模方法及其应用272

8.6.1 引言272

8.6.2　基本概念及建模原理273

8.6.3 基于模糊集理论建模过程及工程实例273

8.7　组合建模方法及其应用277

8.7.1　引言277

8.7.2　分层建模方法及其应用278

8.7.3 分块-集成建模方法及其应用280

8.7.4 混合建模方法及其应用280

8.8　定性建模方法及其应用281

8.8.1　引言281

8.8.2　基于p-范数的近似推理建模及其应用281

8.8.3　基于GSPS理论所归纳推理定性建模283

8.8.4　基于微分方程定性理论的定性建模及其应用284

参考文献287