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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SA 111

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