第1章 緒論
1.1 引言
1.2 系統(tǒng)
1.3 模型
1.3.1 模型概念
1.3.2 建模方法
1.4 辨識
1.4.1 辨識的定義
1.4.2 辨識的表達形式
1.4.3 辨識的基本原理
1.5 辨識的三要素
1.5.1 數據集
1.5.2 模型類
1.5.3 等價準則
1.6 辨識的內容與步驟
1.7 辨識模型的質量
1.8 辨識的應用
1.9 小結
習題
第2章 系統(tǒng)描述與辨識模型
2.1 引言
2.2 系統(tǒng)描述
2.2.1 系統(tǒng)時域描述
2.2.2 系統(tǒng)頻域描述
2.3 辨識模型
2.3.1 線性時不變模型
2.3.2 線性時變模型
2.3.3 非線性模型
2.4 小結
習題
第3章 辨識信息實驗設計
3.1 引言
3.2 辨識信息實驗
3.2.1 開環(huán)辨識信息實驗
3.2.2 持續(xù)激勵信號
3.2.3 閉環(huán)辨識信息實驗
3.3 辨識輸入信號設計
3.4 采樣時間的選擇
3.5 數據長度的選擇
3.6 小結
習題
第4章 經典的辨識方法
4.1 引言
4.2 相關分析法
4.2.1 頻率響應辨識
4.2.2 脈沖響應辨識
4.3 譜分析法
4.3.1 周期圖法
4.3.2 平滑法
4.4 由非參數模型求傳遞函數
4.4.1 Hankel矩陣法
4.4.2 Bode圖法
4.4.3 Levy法
4.5 小結
習題
第5章 最小二乘辨識方法
5,1引言
5.2 最小二乘批處理算法
5.2.1 最小二乘原理
5.2.2 最小二乘辨識問題的假設條件
5.2.3 最小二乘辨識問題的解
5.2.4 最小二乘估計的幾何意義
5.2.5 最小二乘估計的統(tǒng)計性質
5.3 最小二乘遞推辨識算法
……
第6章 最小二乘類辨識方法
第7章 梯度校正辨識方法
第8章 極大似然與預報誤差辨識方法
第9章 遞推辨識算法的一般結構
第10章 模型結構辨識
第11章 增廣UD分解辨識算法
第12章 多變量系統(tǒng)辨識
第13章 EIV模型辨識
第14章 非均勻采樣系統(tǒng)辨識
第15章 閉環(huán)系統(tǒng)辨識
第16章 遞推辨識算法性能分析
第17章 辨識的一些實際考慮及應用