《系统辨识》

绪论1

参考文献4

第一章 动态系统数学模型的类别5

第二节 输入输出模型5

第一节 数学模型的应用及其类型6

第三节 状态方程模型7

参考文献11

第二章 动态系统辨识的非参数方法12

第一节 概述12

第二节 时域法12

第三节 频域法19

参考文献25

习题25

第三章 参数估计理论和方法26

第一节 概述26

第二节 最小二乘估计(LS)26

第三节 参数估计的一般特性38

第四节 最小均方估计(MS)43

第五节 极大似然估计(ML)48

第六节 LS、MS、ML、MAP估计方法的比较51

第七节 估计的渐近特性53

习题56

参考文献57

第一节 动态系统辨识的任务58

第四章 单输入单输出线性动态系统(SISO)的辨识58

第二节 最小二乘估计方法(LS)59

第三节 时变参数最小二乘估计方法69

第四节 广义最小二乘估计方法(GLS)74

第五节 扩大最小二乘估计方法(ELS)83

第六节 辅助变量法(IV)84

第七节 多级最小二乘辨识方法(MSLS)90

第八节 极大似然估计法(ML)97

第九节 最优辅助变量估计法(又称精选辅助变量-近似极大似然法即精选IV-AML法)104

第十节 随机逼近法SA111

第十一节 统一的递推参数估计算法和收敛性分析115

第十二节 各种辨识方法的比较119

第十三节 模型阶数检验121

习题132

参考文献133

第五章 多输入多输出线性动态系统(MIMO)的辨识135

第一节 概述135

第二节 等价关系、等价类和规范型136

第三节 多变量系统的结构(不变量及其对应的规范型)137

第四节 输入输出差分方程模型(ARMA模型)142

第五节 线性多变量系统的结构参数辨识145

第六节 线性多变量系统的参数辨识150

第七节 多变量系统的脉冲响应阵表示及其估计算法151

第八节 状态方程转化为规范型的一种简易方法158

第九节 多变量系统传递函数阵的辨识162

第十节 由传递函数阵直接得到多变量系统规范型的实现算法165

第十一节 结论169

习题170

参考文献170

第六章 线性时变系统的辨识172

第一节 概述172

第二节 时变参数模型及其参数估计方法172

第三节 卡尔曼滤波和最优平滑算法173

第四节 改良最优滤波法(TSKS算法)177

第五节 改进的增广卡尔曼滤波算法181

习题186

第六节 检测参数变化的统计方法186

参考文献187

第七章 非线性动态系统的辨识188

第一节 概述188

第二节 Volterra级数的表示取其辨识方法188

第三节 具有线性参数的非线性差分方程191

第四节 具有非线性参数的非线性差分方程191

第五节 Hammerstein模型的辨识193

第六节 双线性模型的辨识196

第七节 动态过程的非线性检验201

参考文献202

第八章 线性闭环系统的在线辨识204

第一节 闭环系统的可辨识性概念204

第二节 无附加信号的过程辨识208

第三节 带附加信号的过程辨识212

第四节 闭环调节问路中的辨识方法213

习题214

参考文献214

第九章 小样本动态系统辨识问题215

第一节 引言215

第二节 LKL估计方法216

第三节 ESML估计222

第四节 小样本系统的阶数辨识228

第五节 双线性系统小样本极大似然估计法(BSSML)238

参考文献240

第一节 分布参数系统辨识问题242

第十章 动态系统辨识的其它问题242

第二节 连续系统辨识问题246

第三节 房室模型的辨识248

第四节 状态和参数联合估计问题252

第五节 系统辨识的试验设计254

第六节 模型检验260

第七节 过程辨识的实际步骤261

参考文献262

附录263

附录A 投影矩阵263

附录B 矩阵求逆公式的证明265

参考文献265