《自适应控制的系统识别》求取 ⇩

目录1

第一章 自适应控制系统的概念1

1.1　自适应控制系统的定义1

1.2　为什么要用自适应控制系统3

1.3　自适应控制系统的分类4

1.4　自适应控制的实际问题7

1.5　自适应控制系统的基本成分9

1.6　自适应控制的基本性质11

1.7　几个非自适应系统12

1.8　多维自适应控制技术16

1.9　稳定性问题20

1.10　自适应系统中的学习21

1.11　一个实际的自适应控制系统23

1.12　结论25

第二章　随机信号试验法的原理27

2.1 引言27

2.2　褶积28

2.3　随机信号的统计描述29

2.4　自相关函数31

2.5　互相关函数33

2.6　功率密度谱34

2.7　信号的均方值的几个性质35

2.8　从互相关函数识别脉冲响应函数37

2.9　采用白色噪音为输入信号进行识别39

2.10　采用准随机噪音作为输入进行识别41

2.11　多维系统的识别42

2.12　准随机噪音信号的几个例子45

第三章　二位式最大长度序列的产生及其性质47

3.1 引言47

3.2　采用移位寄存器产生二位式最大长度序列48

3.3　二位式最大长度序列移位寄存器式信号发生器反馈通道的正确选择53

3.4　二位式最大长度序列移位寄存器式信号发生器的几个重要性质60

3.5　二位式最大长度序列的性质64

3.6　滞后的二位式最大长度序列的产生79

3.7　产生互不相关二位式最大长度序列的方法87

3.8　结论91

第四章　其它周期性噪音源99

4.1 引言99

4.2　准随机二位式噪音信号的几个例子100

4.3　多水平准随机信号119

4.4　三水平或三位式最大长度序列120

4.5　三水平最大长度序列的几个性质124

4.6　互不相关的三位式序列128

4.7　特殊的三水平序列130

4.8　互不相关的半三位式最大长度序列132

4.9　特殊的二位式序列133

4.10　由二位式序列生成三水平序列134

4.11　另一种构成方法137

4.12　五水平最大长度序列139

4.13　结论142

第五章 利用最大长度序列估计系统的动特性145

5.1 引言145

5.2　建议的实验过程146

5.3 可能存在的误差源分析149

5.4　减小误差的方法171

5.5　电子数字计算机的使用175

5.6　上述方法在多变量系统中的推广179

5.7　结论182

附录185

5.1　非周期信号185

5.2　白色噪音的分析185

5.3　b．m．l．s．的导数187

5.4　b．m．l．s．的某些性质188

5.5　非理想传感器的分析189

5.6　多项式漂移的分析193

5.7　导数项的消除194

5.8　漂移参数的估计196

第六章 由脉冲响应曲线求传递函数197

6.1　引言197

6.2　概述198

6.3　由脉冲响应曲线求频率响应曲线的方法199

6.4　由频率响应曲线求传递函数213

6.5　直接由脉冲响应求传递函数222

6.6　结论233

第七章　系统自动识别的基本原理235

7.1　引言235

7.2　正交函数237

7.3　自适应网络245

7.4　结论253

第八章　系统在线识别的方法254

8.1　引言254

8.2　概述255

8.3　方法1260

8.4　方法2266

8.5　方法3278

8.6　总的结论287

附录288

第九章 自动识别的一般方法291

9.1　引言291

9.2　连续单输入方法291

9.3　理论292

9.4　方法1296

9.5　方法2297

9.6　方法3a300

9.7　方法3b304

9.8　方法3c306

9.9　结论311

第十章　优良度和品质指标314

10.1　引言314

10.2　优良度的概念315

10.3　对品质指标所希望具有的性质318

10.4　品质指标和优良度的分类321

10.5　几种现有的品质指标322

10.6　品质指标的分析336

10.7　对品质指标的限制338

10.8　品质指标的测量341

10.9　结论343

附录347

第十一章 自适应回路的闭合351

11.1　引言351

11.2　保持极点-零点结构352

11.3　满足优良度355

11.4　范德格林顿（Van der Grinten）方法356

11.5　学习模型法359

11.6　以模型为参考的自适应方法377

11.7　“自动求模型”的自适应系统383

11.8　结论388

附录390