動態係統辨識--導論與應用/國際電氣與電子工程譯叢 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] R.伊澤曼M.明奇霍 編

圖書標籤:

• 動態係統
• 係統辨識
• 控製理論
• 建模辨識
• 自適應控製
• 信號處理
• 電氣工程
• 電子工程
• 國際電氣電子工程譯叢
• 應用數學

店鋪： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111532170

商品編碼：10357350777

開本：16

齣版時間：2016-04-01

基本信息

• 商品名稱：動態係統辨識--導論與應用/國際電氣與電子工程譯叢
• 作者：(德)R.伊澤曼//M.明奇霍夫|譯者:楊帆//耿立輝//倪博溢
• 定價：129
• 齣版社：機械工業
• ISBN號：9787111532170

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-04-01
• 印刷時間：2016-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：537
• 字數：870韆字

內容提要

R.伊澤曼、M.明奇霍夫著的《動態係統辨識—— 導論與應用/國際電氣與電子工程譯叢》以一種易懂 、明晰、有條理的方式論述係統辨識，而且特彆注重 麵嚮應用的辨識方法。主要內容包括時域與頻域、連 續時間與離散時間的非參數模型辨識和參數模型辨識 ，比較深入地討論瞭辨識的數值計算和實際應用中的 若乾問題；對多變量係統辨識、非綫性係統辨識以及 閉環係統辨識等也有較為係統的論述。全書共分9個 部分，24章，各章論述係統、簡要，配有習題和數據 集，供讀者練習，以加強理解。
     本書可供自動化類及相關專業高校師生和工程科 技人員選用。
    

作者簡介

R.伊澤曼，（Rolf Isermann），德國達姆施塔特工業大學自動控製研究所榮休教授、控製係統與過程自動化實驗室主任，國際自動控製聯閤會（IFAC）Fellow，IFAC技術過程的故障檢測、監控和安全性技術委員會委員。1965年於德國斯圖加特大學獲得博士學位，先後在斯圖加特大學和達姆施塔特工業大學任教，講授係統辨識課多年。研究方嚮包括工業控製、係統辨識、故障診斷等。著有德文和英文專著多部。 M.明奇霍夫，（Macro Münchhof），2006年於德國達姆施塔特工業大學獲得博士學位，其後曾該校任教，從2006年起講授“動態係統辨識”課。研究方嚮包括係統辨識、故障診斷等。

目錄

中文版序
Preface for the Chinese translation
序
譯著序言
原著序言
符號列錶
**章 緒論
1.1 理論建模與實驗建模
1.2 動態係統辨識的任務和問題
1.3 辨識方法的分類及在本書中的處理
1.4 辨識方法概述
1.4.1 非參數模型
1.4.2 參數模型
1.4.3 信號分析
1.5 激勵信號
1.6 特殊的應用問題
1.6.1 輸入含有噪聲
1.6.2 多輸入或多輸齣係統的辨識
1.7 應用領域
1.7.1 增加對過程特性的認識
1.7.2 理論模型的驗證
1.7.3 控製器參數的整定
1.7.4 基於計算機的數字控製算法設計
1.7.5 自適應控製算法
l.7.6 過程監控和故障檢測
1.7.7 信號預測
1.7.8 在綫優化
1.8 文獻綜述
習題
參考文獻
第2章 綫性動態係統和隨機信號的數學模型
2.1 連續時間信號的動態係統數學模型
2.1.1 非參數模型，確定性信號
2.1.2 參數模型，確定性信號
2.2 離散時間信號的動態係統數學模型
2.2.1 參數模型，確定性信號
2.3 連續時間隨機信號模型
2.3.1 特殊的隨機信號過程
2.4 離散時間隨機信號模型
2.5 特徵參數的確定
2.5.1 利用一階係統近似
2.5.2 利用二階係統近似
2.5.3 利用n階具有相等時間常數的時滯係統近似
2.5.4 利用具有遲延的一階係統近似
2.6 具有積分作用或微分作用的係統
2.6.1 積分作用
2.6.2 微分作用
2.7 小結
習題
參考文獻
第Ⅰ部分 頻域非參數模型辨識——連續時間信號
第3章 周期信號和非周期信號的譜分析方法
3.1 傅裏葉變換的數值計算
3.1.1 周期信號的傅裏葉級數
第4章 利用非周期信號測量頻率響應
第5章 利用周期測試信號測量頻率響應
第Ⅱ部分 利用相關分析法辨識非參數模型
——連續時間和離散時間
第6章 連續時間模型的相關分析
第7章 離散時間模型的相關分析
第Ⅲ部分 參數模型辨識——離散時間信號
第8章 穩態過程的*小二乘參數估計
第9章 動態過程的*小二乘參數估計
**0章 *小二乘參數估計的改進
**1章 貝葉斯方法和極大似然法
**2章 時變過程的參數估計
**3章 閉環參數估計
第Ⅳ部分 參數模型辨識——連續時間信號
**4章 頻率響應的參數估計
**5章 微分方程和連續時間過程的
**6章 子空間法
第Ⅴ部分 多變量係統辨識
**7章 多輸入多輸齣係統的參數估計
第Ⅵ部分 非綫性係統辨識
**8章 非綫性係統的參數估計
**9章 迭代優化
第20章 用於辨識的神經網絡和查詢錶
第21章 基於Kalman濾波的狀態和參數估計
第Ⅶ部分 其他問題
第22章 數值計算
第23章 參數估計的實際問題
第Ⅷ部分 應用
第24章 應用實例
第Ⅸ部分 附錄
附錄A 數學方麵
附錄B 實驗係統
索引

《動態係統辨識：從理論到實踐的橋梁》 內容梗概 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的動態係統辨識領域導論。我們將從最基本的概念入手，逐步深入到各種先進的辨識方法及其在實際工程問題中的應用。本書的獨特之處在於，它不僅強調理論的嚴謹性，更注重將這些理論轉化為可操作的工程實踐。通過大量的實例分析和詳盡的算法講解，讀者將能夠掌握從數據獲取、模型選擇、參數估計到模型驗證的完整辨識流程。 引言 在現代工程領域，我們越來越頻繁地麵對需要理解和控製的復雜動態係統。這些係統可能存在於各種各樣的情境中，從航空航天、汽車製造、生物醫學，到經濟金融、環境科學等等。然而，這些係統的內部工作原理往往是未知的，或者過於復雜以至於難以直接建模。這時，我們就需要一種強大的工具來“理解”這些係統，並建立能夠描述其行為的數學模型。動態係統辨識正是這樣一種核心技術，它允許我們利用實驗觀測到的輸入輸齣數據，來推斷係統的內在動力學特性。 本書正是為希望掌握這一強大工具的工程師、研究人員和學生而設計。我們相信，清晰的理論講解和豐富的實踐經驗的結閤，是學習和應用動態係統辨識的關鍵。因此，本書在理論闡述上力求嚴謹，同時又避免陷入過度抽象的數學證明，而是將重點放在概念的直觀理解和方法的實際應用上。 第一部分：基礎理論與概念 本部分將為讀者奠定紮實的理論基礎，確保大傢能夠理解動態係統辨識的核心思想。 第一章：動態係統及其描述 什麼是動態係統？ 我們將從根本上定義動態係統，即那些其輸齣隨時間變化的係統。我們將區分靜態係統和動態係統，以及時不變係統和時變係統。 數學模型： 動態係統可以用多種數學模型來描述，本書將重點介紹其中最常用的幾種： 微分方程模型： 這是對連續時間係統最自然的描述方式，我們將介紹綫性常微分方程模型，並討論其階數、係數等基本概念。 差分方程模型： 這是對離散時間係統最常用的描述方式，與微分方程模型相對應，我們將介紹綫性常係數差分方程模型。 傳遞函數模型： 在頻域分析中，傳遞函數是描述綫性時不變係統輸入輸齣關係的強大工具，我們將介紹傳遞函數的定義、零極點、頻率響應等重要概念。 狀態空間模型： 狀態空間模型提供瞭一種更通用的係統描述方式，能夠處理多輸入多輸齣（MIMO）係統和內部狀態。我們將介紹狀態嚮量、狀態方程、輸齣方程等。 綫性與非綫性係統： 盡管綫性係統在辨識中占有重要地位，但許多實際係統是非綫性的。本書將主要關注綫性係統的辨識，但也會簡要提及非綫性係統辨識的挑戰與方法。 模型階數與復雜性： 模型的階數是衡量係統復雜性的一個重要指標。我們將討論如何選擇閤適的模型階數，避免模型過擬閤或欠擬閤。 第二章：係統辨識概述 係統辨識的目標： 明確係統辨識的根本目的——通過實驗數據來構建係統的數學模型。 辨識過程的步驟： 詳細分解辨識過程，包括： 係統模型的選擇： 基於對係統的先驗知識和辨識目標，選擇閤適的模型結構（如ARX、ARMAX、OE、BJ模型等）。 實驗設計： 如何設計有效的輸入信號，以獲取包含係統豐富信息的輸齣數據。我們將討論激勵信號的類型（如脈衝、階躍、正弦、白噪聲等）及其優缺點。 數據采集與預處理： 討論數據采集的注意事項，以及數據清洗、濾波、歸一化等預處理步驟。 參數估計： 這是辨識的核心步驟，我們將介紹各種參數估計方法。 模型校驗： 如何評估所辨識模型的有效性和準確性。 辨識的挑戰： 討論在實際辨識過程中可能遇到的挑戰，如測量噪聲、係統乾擾、模型結構不確定性、數據質量問題等。 第二部分：參數估計方法 本部分將深入探討各種常用的參數估計技術，從最簡單的方法到更高級的優化算法。 第三章：基於最小二乘法的參數估計 最小二乘法（LS）原理： 介紹最小二乘法的基本思想，即最小化殘差平方和。 綫性迴歸模型： 將係統辨識問題轉化為綫性迴歸問題，例如ARX模型的參數估計。 直接最小二乘法： 對於結構清晰的綫性模型，可以直接求解。 遞推最小二乘法（RLS）： 介紹如何在綫地更新模型參數，這對於處理實時數據流非常有用。 帶遺忘因子的遞推最小二乘法： 解決時變係統參數估計的問題。 第四章：基於最大似然法的參數估計 最大似然估計（MLE）原理： 介紹最大似然法的基本思想，即尋找使觀測數據齣現概率最大的模型參數。 高斯噪聲假設： 在假設測量噪聲服從高斯分布的情況下，最大似然估計等價於最小二乘估計。 ARMAX、OE、BJ等模型的參數估計： 介紹如何利用最大似然法來估計更復雜的模型結構，例如需要處理模型內部噪聲的ARMAX模型。 數值優化方法： 由於許多最大似然估計問題無法得到解析解，我們需要藉助數值優化方法，如梯度下降法、牛頓法等。 第五章：模型結構選擇與模型校驗 模型選擇的原則： 討論如何平衡模型的擬閤度和泛化能力。 信息準則： 介紹常用的模型選擇準則，如赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC），它們能夠在模型擬閤優度與模型復雜度之間進行權衡。 殘差分析： 檢驗辨識齣的模型是否能夠充分捕捉係統的動態特性。我們將分析殘差序列的性質，如白噪聲性、獨立性等。 獨立樣本檢驗： 使用獨立於訓練數據的測試數據集來評估模型的預測性能。 模型階數確定： 討論如何通過模型選擇準則和殘差分析來確定模型的最佳階數。 第三部分：先進的辨識技術與應用 本部分將介紹一些更高級的辨識技術，並展示動態係統辨識在各個領域的實際應用。 第六章：時域辨識方法 ARX、ARMAX、OE、BJ 模型詳解： 詳細講解這些經典模型結構的數學形式、適用範圍以及相應的辨識算法。 非參數辨識： 介紹脈衝響應辨識、階躍響應辨識等非參數方法，它們無需預設模型結構，能夠直接從數據中提取係統信息。 係統辨識工具箱介紹： 簡要介紹常用的工程軟件（如MATLAB的System Identification Toolbox）中提供的辨識工具和函數，方便讀者進行實際操作。 第七章：頻域辨識方法 頻率響應函數的估計： 從時域數據估計係統的頻率響應，並討論傅裏葉分析在其中的作用。 基於頻率響應的辨識： 如何利用估計的頻率響應來擬閤模型參數。 係統辨識在控製係統設計中的應用： 強調辨識模型如何為控製器設計提供基礎。 第八章：非綫性係統辨識初步 非綫性係統的挑戰： 概述非綫性係統辨識的復雜性，如多重均衡點、混沌行為等。 基於模型結構的非綫性辨識： 介紹如何針對特定類型的非綫性模型（如多項式模型、乘積模型）進行辨識。 數據驅動的非綫性辨識方法： 簡要介紹基於神經網絡、支持嚮量機等機器學習方法的非綫性係統辨識思路。 第九章：動態係統辨識的應用案例 本章將通過具體的工程實例，展示動態係統辨識的強大威力。 工業過程控製： 辨識化學反應器、鍋爐等工業設備的動態模型，以實現精確控製和優化操作。 航空航天： 辨識飛機、火箭的動力學模型，用於飛行控製係統的設計與驗證。 汽車工程： 辨識發動機、懸掛係統、製動係統的模型，以提升車輛性能和安全性。 生物醫學工程： 辨識生理係統（如人體血糖調控、藥物動力學）的模型，用於疾病診斷和治療方案設計。 經濟與金融建模： 辨識宏觀經濟指標、股票價格等時間序列的動態關係。 環境監測與預測： 辨識氣候模型、汙染物擴散模型等。 結語 動態係統辨識是一門既具理論深度又富實踐價值的學科。掌握這門技術，能夠使工程師和研究人員更有效地理解、分析和控製復雜的動態係統。本書希望能夠成為您進入這一精彩領域的引路人，提供堅實的理論基礎和實用的操作指導。我們鼓勵讀者在學習過程中，結閤實際問題，動手實踐，不斷探索。係統的辨識之旅，從理論的啓濛到應用的實踐，將為您打開一扇通往更深入理解世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在高校從事教學工作的老師，我一直在尋找一本能夠幫助學生快速入門動態係統辨識的優秀教材。這本《動態係統辨識--導論與應用》完全符閤我的期望，甚至超齣瞭我的預期。首先，它的語言錶達非常清晰流暢，避免瞭過於晦澀的術語，即使是初學者也能輕鬆理解。其次，書中的內容組織結構非常閤理，從基礎概念到高級應用，循序漸進，邏輯性很強。我特彆喜歡書中為每個重要概念都提供瞭直觀的圖示和生動的例子，這極大地幫助學生理解抽象的數學模型。而且，書中涵蓋瞭多種經典的辨識方法，並對它們的原理、優缺點以及適用場景進行瞭詳細的介紹，這為學生提供瞭一個全麵的視角。最讓我滿意的是，這本書沒有停留在理論層麵，而是深入到實際應用，通過大量的工程案例展示瞭動態係統辨識的強大威力，這能夠極大地激發學生的學習興趣和實踐熱情。我相信，這本教材將成為我未來教學過程中不可或缺的得力助手，幫助我的學生們更好地掌握這一重要的工程技術。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對信號處理和機器學習領域都感興趣的初學者，一直在尋找能夠連接這兩個看似獨立的領域的橋梁。偶然間，我接觸到瞭這本《動態係統辨識--導論與應用》。這本書給我最大的驚喜在於它提供的“全局視角”。它不僅僅是關於某個特定的算法或數學公式，而是將動態係統辨識作為一個整體來呈現，從問題的提齣、模型的建立、辨識方法的選擇、參數估計，到最終的模型驗證和應用，整個流程都得到瞭清晰的闡述。我尤其喜歡書中關於“數據質量”和“模型選擇”的討論，這在機器學習領域同樣至關重要，但往往被忽視。書中強調瞭數據的采集方式、噪聲的影響以及如何選擇適閤的模型的復雜度，這些都為我理解更廣泛的數據驅動建模提供瞭寶貴的經驗。雖然我還沒有深入到每一個復雜的數學推導，但這本書已經為我建立起瞭一個堅實的理論框架，讓我能夠更好地理解未來將要學習的更深入的信號處理和係統辨識技術。它為我打開瞭一扇通往更廣闊知識領域的大門。

評分☆☆☆☆☆

說實話，起初我拿到這本《動態係統辨識--導論與應用》時，心裏是有一些忐忑的。畢竟“動態係統辨識”這個課題聽起來就充滿瞭挑戰，而“導論與應用”的字樣也暗示瞭其內容的深度和廣度。然而，當我真正開始閱讀後，我的擔憂很快就被驚喜所取代。這本書以一種極其優雅的方式，將原本抽象復雜的概念變得生動易懂。作者似乎非常擅長於從一個宏觀的視角齣發，先勾勒齣整個辨識過程的框架，然後層層遞進，深入到每一個子環節的細節。我特彆欣賞書中對於不同辨識方法（例如ARX, ARMAX, OE, BJ模型等）的介紹，作者不僅清晰地闡述瞭它們的數學模型，更重要的是，他詳細地分析瞭它們各自的優缺點、適用範圍以及在不同場景下的性能錶現。這種深入淺齣的講解方式，讓我能夠更好地理解每種方法的精髓，並根據具體問題做齣明智的選擇。而且，書中穿插的許多曆史背景介紹和發展趨勢分析，也讓我對這個領域有瞭更宏觀的認識，瞭解瞭它如何一步步演變至今。這絕對是一本值得反復品讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工業界從事自動化研發多年的工程師，我一直對如何從傳感器數據中提取有意義的係統模型信息感到好奇，但往往缺乏係統性的學習途徑。偶然間翻閱到這本《動態係統辨識--導論與應用》，我簡直像是發現瞭寶藏！這本書最大的亮點在於它極強的實踐導嚮性。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是將大量的篇幅用於介紹如何將辨識技術應用於實際工程問題，例如過程控製、機器人控製、甚至航空航航天領域。書中的案例分析詳實，從數據采集、預處理，到模型選擇、參數估計，再到模型驗證，每一個環節都講解得非常到位，甚至還提供瞭實用的代碼實現思路。我特彆喜歡書中關於模型復雜度與辨識精度的權衡的討論，這在實際工程中是一個非常棘手的問題，而這本書給齣瞭非常實用的指導。我嘗試著將書中的一些方法應用到我目前正在負責的一個復雜工業流程的建模中，效果齣乎意料的好。通過這本書，我不僅對動態係統辨識有瞭更深刻的理解，更重要的是，我學會瞭如何將這些先進的技術轉化為解決實際工程挑戰的工具，這對我個人的職業發展有著極其重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀過的最令人興奮的專業書籍之一！我是一名正在攻讀控製工程博士的學生，長期以來一直在尋找一本能夠清晰、全麵地闡述動態係統辨識原理，並且能與實際應用緊密結閤的教材。市麵上充斥著許多晦澀難懂、理論性過強的書籍，要麼過於偏重數學推導，要麼過於零散，難以構建完整的知識體係。而這本《動態係統辨識--導論與應用》則完全打破瞭這一局麵。從第一頁開始，作者就以一種循序漸進的方式，將復雜的概念分解，用生動形象的比喻和清晰的邏輯流程，引導讀者一步步深入理解動態係統辨識的核心思想。書中的例子設計得非常巧妙，從簡單的物理模型到更復雜的生物醫學係統，都涵蓋瞭不同領域，讓我在學習理論的同時，也能立刻感受到其強大的生命力。我尤其欣賞書中對不同辨識方法的比較和權衡，這對於我選擇最適閤特定問題的技術至關重要。而且，作者在講解過程中，並沒有迴避算法的細節，而是恰到好處地展示瞭其背後的數學原理，既保證瞭嚴謹性，又不至於讓讀者望而卻步。這本書的齣現，無疑為我在研究道路上提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐指導，我迫不及待地想將書中的知識應用到我的博士論文中。