系统辨识理论及应用

第1章 绪论
1．1 引言
1．2 系统
1．3 模型
1．3．1 模型概念
1．3．2 建模方法
1．4 辨识
1．4．1 辨识的定义
1．4．2 辨识的表达形式
1．4．3 辨识的基本原理
1．5 辨识的三要素
1．5．1 数据集
1．5．2 模型类
1．5．3 等价准则
1．6 辨识的内容与步骤
1．7 辨识模型的质量
1．8 辨识的应用
1．9 小结
习题

第2章 系统描述与辨识模型
2．1 引言
2．2 系统描述
2．2．1 系统时域描述
2．2．2 系统频域描述
2．3 辨识模型
2．3．1 线性时不变模型
2．3．2 线性时变模型
2．3．3 非线性模型
2．4 小结
习题

第3章 辨识信息实验设计
3．1 引言
3．2 辨识信息实验
3．2．1 开环辨识信息实验
3．2．2 持续激励信号
3．2．3 闭环辨识信息实验
3．3 辨识输入信号设计
3．4 采样时间的选择
3．5 数据长度的选择
3．6 小结
习题

第4章 经典的辨识方法
4．1 引言
4．2 相关分析法
4．2．1 频率响应辨识
4．2．2 脉冲响应辨识
4．3 谱分析法
4．3．1 周期图法
4．3．2 平滑法
4．4 由非参数模型求传递函数
4．4．1 Hankel矩阵法
4．4．2 Bode图法
4．4．3 Levy法
4．5 小结
习题
……

第5章 *小二乘辨识方法
第6章 *小二乘类辨识方法
第7章 梯度校正辨识方法
第8章 极大似然与预报误差辨识方法
第9章 递推辨识算法的一般结构
第10章 模型结构辨识
第11章 增广UD分解辨识算法
第12章 多变量系统辨识
第13章 EIV模型辨识
第14章 非均匀采样系统辨识
第15章 闭环系统辨识
第16章 递推辨识算法性能分析
第17章 辨识的一些实际考虑及应用

附录
后序
参考文献
索引