《系统辨识技术及其应用》求取 ⇩

目录1

绪论1

第一节　系统辨识技术发展概况1

第二节　辨识问题的提法和基本工作步骤3

参考文献6

第一章　信号分析及统计估计知识7

第一节　确定性信号的频域分析7

一、傅立叶变换与功率谱密度7

二、连续时间信号的拉普拉斯变换15

三、离散时间信号的z变换16

四、三种变换之间的关系19

第二节　随机性信号的统计分析21

一、随机过程的概率分布和统计函数22

二、遍历性平稳随机过程（序列）25

三、自回归滑动和序列（ARMA序列）32

第三节　统计估计的基本概念和方法33

一、基本概念34

二、基本估计方法35

参考文献43

第二章　线性定常系统的数学模型44

一、微分方程45

第一节　连续时间系统的数学模型45

二、传递函数47

三、频率响应特性49

四、冲激响应函数（权函数）52

五、阶跃响应函数（飞升曲线）53

六、状态微分方程54

第二节　离散时间系统的数学模型59

一、差分方程59

二、脉冲传递函数59

三、冲激响应序列62

四、阶跃响应序列64

五、状态差分方程66

六、状态微分方程与状态差分方程的关系69

第三节 参数模型与非参数模型之间的相互转换关系69

一、连续时间系统的两类模型之间的关系70

二、离散时间系统的两类模型之间的关系79

第四节 多变量系统模型特点83

一、多变量连续时间系统模型的特点83

二、多变量离散时间系统模型的特点85

第五节　线性系统对随机输入信号的响应89

一、连续时间系统的响应90

二、离散时间系统的响应93

第六节　考虑观测噪声情况下线性系统模型的特点98

一、单变量离散时间系统模型的特点99

二、多变量离散时间系统模型的特点102

参考文献104

第三章 辨识线性定常系统动态特性的时域响应法105

和频域响应法105

第一节　时域响应特性测试方法105

一、施加阶跃信号直接测取阶跃响应曲线105

二、施加方波信号间接测取阶跃响应曲线107

三、施加？脉冲信号近似地直接测取冲激响应曲线109

第二节　频域响应特性测试方法110

一、施加波形已知的周期信号测试法110

二、施加非周期信号测试法115

参考文献124

第四章 辨识线性定常系统动态特性的相关分析法125

第一节 相关分析法（COR法）的基本原理125

一、基本关系式125

二、采用相关分析法进行在线辨识的基本方案127

一、M序列的生成方法131

第二节　最大长度伪随机双电平信号（M序列）131

二、M序列的基本特征和性质135

第三节 用M序列信号测试系统冲激响应的具体步骤138

一、第一次预备试验139

二、选择参数适当的M序列作测试信号140

三、第二次预备试验143

四、正式试验143

五、数据处理144

第四节　逆重复M序列152

一、逆重复M序列的生成方法和基本性质153

二、消除直流漂移干扰误差的原理157

第五节 多变量系统冲激响应的辨识方法要点159

小结164

参考文献165

第五章　线性系统参数估计的最小二乘法166

第一节　最小二乘参数估计法（LS法）原理166

一、基本关系式166

二、在白噪声假设下最小二乘参数估计的统计性质170

三、加权最小二乘估计172

第二节　最小二乘参数估计中的病态问题173

第三节 采用渐消记忆法时最小二乘参数估计的递推算法175

一、差分方程模型参数估计182

第四节　多变量系统参数的最小二乘估计182

二、状态差分方程模型参数估计183

第五节 普通最小二乘法所得参数估计的有偏性186

第六节　辅助变量法（IV法）188

第七节　广义最小二乘法（GLS法）192

一、基本原理与迭代算法192

二、估计偏差校正算法198

第八节　增广最小二乘法（ELS法）200

第九节 多级最小二乘法（MSLS法）203

第十节 相关分析-最小二乘两步法（COR-LS法）206

一、直接拟合法207

二、利用任意给定的输入数据平滑法208

三、利用平稳输入、输出数据平滑法210

第十一节　ARMA模型参数的最小二乘估计法的特点212

一、非线性最小二乘估计法213

二、线性最小二乘估计法220

小结221

参考文献221

第一节　最大似然估计法（ML法）的基本原理223

一、似然函数的推导223

第六章　线性系统参数估计的最大似然法223

二、最优化方法的应用227

三、最大似然参数估计的统计性质230

第二节　最大似然参数估计的递推算法232

参考文献238

第七章　系统辨识工作中的一般性实际问题239

第一节　先验知识的利用与辨识方法的选择239

第二节　输入信号的选择242

一、非参数模型情况242

二、参数模型情况244

一、采样间隔的选择246

第三节　观测数据的采集和预处理246

二、观测记录长度的选择247

三、不良数据的剔除248

四、直流分量的辨识249

五、高频和低频噪声的消除250

第四节　阶和时延的检验251

一、纯时延的检验252

二、阶的检验252

三、零参数的检验255

四、阶与时延的联合检验257

一、直接辨识法情况258

第五节 闭环状态下系统的可辨识条件258

二、间接辨识法情况260

参考文献261

第八章　系统辨识技术在各种机械产品动态性能试验262

研究中的应用262

第一节 辨识技术用于动力机械性能的试验研究262

第二节　辨识技术用于交通运输机械性能的试验研究275

一、汽车振动舒适性研究中车身悬挂系统和人／椅系统动态模型的辨识275

二、船舶转向驾驶动态特性的辨识285

一、谷物装卸用螺旋式输送机临界转速的测定295

第三节　辨识技术用于农业机械性能的试验研究295

二、谷物卸料用斜溜槽动态特性辨识300

第四节　辨识技术用于轴承性能的试验研究302

第五节 辨识技术用于机床结构部件的动态响应特性测试311

一、辨识技术用于机床总体结构频率响应特性和振型311

的测定311

二、辨识技术用于机床滑动部件摩擦力动态阻尼特性324

的测定324

参考文献332

的应用335

第一节 机床切削力动态特性的辨识335

第九章 系统辨识技术在机械制造工艺设备自动化中335

第二节　机床切削加工颤振模型的辨识345

第三节　机床走刀切削工艺系统的辨识348

第四节　机床电气传动系统的辨识356

一、晶闸管-直流电动机（SCR-D）自动调速系统的辨识356

二、具有自适应能力的直接数字控制（ADDC）直流电机传动系统的在线辨识363

第五节　加热设备动态特性的辨识367

一、加热炉动态特性的辨识368

二、高温持久试验机加热炉温控数学模型辨识376

参考文献383

第一节　轧钢机械系统的辨识385

的应用385

第十章　系统辨识技术在其他工业生产机械装置自动化中385

一、连轧机的在线辨识387

二、冷轧机恒张力调节系统的在线辨识与在线调整393

第二节　造纸机械的辨识397

第三节　发电机械的辨识407

一、水轮发电机组的在线辨识408

二、汽轮发电机组的在线辨识411

参考文献421

附录1 矩阵知识纲要421

附录2 概率论知识纲要432

附录3 曲线拟合或参数估计用非线性最小二乘算法442