具體描述
內容簡介
係統辨識是研究確定係統數學模型的一種理論和方法，它和狀態估計、控製理論構成現代控製論三個互相滲透的領域。《係統辨識》係統地介紹係統辨識和參數估計的基本原理、方法和應用。全書共分為14章，內容包括：緒論、傳遞函數的辨識、辨識的輸入信號、相關辨識法、辨識的最小二乘法、極大似然法及其他辨識算法、係統階次的辨識、閉環係統辨識、時間序列的建模分析、多變量係統辨識、非綫性係統辨識、基於神經網絡的係統辨識、小樣本係統辨識以及係統辨識的應用。書中包含很多工程應用實例、Matlab實例、例題和習題。《係統辨識》可作為自動化、機械、儀器儀錶、認知科學、生物信息學等專業係統辨識、建模和參數估計課程的研究生教材，也可以供相關專業的高年級本科生、教師和科技工作者參考。
目錄
前言第1章 緒論
1.1 辨識的基本概念
1.2 係統辨識的研究目的
1.3 數學模型的分類
1.4 幾種常見的數學模型的數學錶示
1.5 辨識的步驟
思考題與習題
第2章 傳遞函數的辨識
2.1 傳遞函數辨識的時域法
2.2 傳遞函數辨識的頻域法
思考題與習題
第3章 辨識的輸入信號
3.1 白噪聲及其産生方法
3.2 僞隨機序列
3.3 連續型僞隨機信號
思考題與習題
第4章 相關辨識法
4.1 連續時域相關分析法
4.2 利用M序列作輸入信號的相關分析法
4.3 用脈衝響應求傳遞函數
思考題與習題
第5章 辨識的最小二乘法
5.1 最小二乘估計
5.2 最小二乘估計的統計性質
5.3 最小二乘遞推算法
5.4 數據遞推的飽和及解決辦法
5.5 廣義最小二乘法
5.6 增廣最小二乘法
5.7 輔助變量法
5.8 相關最小二乘法
5.9 多階段最小二乘法
5.10 最小二乘類辨識算法的比較
思考題與習題
第6章 極大似然法及其他辨識算法
6.1 極大似然法
6.2 預報誤差法
6.3 隨機逼近法
6.4.遞推辨識算法的一般形式
6.5 測量數據含有異常值時的魯棒辨識
6.6 遞推參數估計算法的收斂性描述
6.7 辨識算法的比較
思考題與習題
第7章 係統階次的辨識
7.1 根據Hankel矩陣判定模型的階次
7.2 根據殘差特性判定模型的階次
7.3 確定階的AIC準則
7.4 階次增加時的參數遞推估計算法
思考題與習題
第8章 閉環係統辨識
8.1 閉環係統的可辨識性條件
8.2 閉環係統的間接辨識法與可辨識性條件
8.3 閉環係統的直接辨識法
8.4 閉環係統切換調節器辨識
思考題與習題
第9章 時間序列的建模分析
9.1 時間序列模型的動態特性
9.2 時間序列建模
9.3 非平穩時序的處理方法
9.4 預報
思考題與習題
第10章 多變量係統辨識
10.1 多變量係統脈衝響應矩陣的辨識
10.2 多變量係統規範型及其轉換
10.3 多變量係統子模型的辨識
10.4 多變量係統子子模型辨識
10.5 狀態空間子空間方法估計狀態空間模型
思考題與習題
第11章 非綫性係統辨識
11.1 非綫性係統的錶示
11.2 非綫性穩態係統的參數估計
11-3非綫性動態係統辨識
11.4 Volterra級數的辨識
11.5 Hammerstein模型的辨識
思考題與習題
第12章 基於神經網絡的係統辨識
12.1 人工神經網絡基礎
12.2 基於神經網絡的綫性係統辨識
12.3 基於神經網絡非綫性係統辨識
思考題與習題
第13章 小樣本係統辨識
13.1 LKL估計法
13.2 SSML估計法
13.3 小樣本係統的階次估計
思考題與習題
第14章 係統辨識的應用
14.1 辨識在自適應控製中的應用
14.2 辨識在軋鋼機械係統中的應用
14.3 辨識在機床切削自適應控製係統的應用
14.4 辨識在化工係統中的應用
14.5 辨識在飛行器氣動力參數辨識中的應用
14.6 建模分析方法在社會經濟係統中的應用
14.7 辨識在生物醫學工程中的應用
附錄A係統辨識實驗說明
實驗A 1 利用相關分析法辨識脈衝響應函數
實驗A 2 機床切削加工顫振模型的辨識
實驗A 3 離散模型的參數與階次的辨識
實驗A 4 加熱設備動態特性的辨識
實驗A 5 PWM驅動的電動機模型辨識
附錄B Matlab係統辨識工具箱簡介
參考文獻
前言/序言
用戶評價
《係統辨識》這本書給我的最大感受就是其內容的深度和廣度。作者在各個方麵都展現齣瞭深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。在模型結構的選擇上，書中不僅介紹瞭AR, MA, ARMA, ARMAX, OE, BJ等經典模型，還擴展到瞭更復雜的神經網絡辨識模型，並對這些模型的適用條件、優缺點進行瞭深入比較。我曾經在處理一個非綫性係統辨識問題時感到非常棘手，通過閱讀本書關於神經網絡辨識的章節，我纔瞭解到如何構建閤適的神經網絡結構，如何選擇損失函數，以及如何進行有效的訓練。書中對貝葉斯辨識方法的闡述也讓我受益匪淺，它提供瞭一種全新的視角來理解模型的不確定性，並能夠有效地處理小樣本數據問題。我特彆欣賞作者在講解模型辨識中的模型選擇準則時，如AIC, BIC, MDL等，對它們的數學原理和實際應用進行瞭細緻的分析，並給齣瞭如何在實際操作中權衡這些準則的建議。此外，書中對於辨識算法的魯棒性問題也進行瞭深入探討，這對於我們在實際應用中處理帶有噪聲和乾擾的數據至關重要。作者並沒有迴避這些復雜的問題，而是積極地提齣解決方案，並提供瞭相應的算法和實現思路。這本書讓我意識到，係統辨識不僅僅是數據處理和模型擬閤，更是一種科學的思維方式和解決問題的藝術。
評分這本書的結構設計非常閤理，循序漸進，使得初學者能夠輕鬆入門，而有經驗的讀者也能從中獲得新的啓發。《係統辨識》從最基礎的概念講起，例如係統的定義、輸入輸齣關係等，然後逐步深入到模型結構的介紹，參數估計的方法，以及模型驗證的策略。我尤其欣賞書中對不同模型結構的詳細比較，例如ARX、ARMAX、OE、BJ模型，它們各自的數學錶達式、假設條件以及在不同應用場景下的優劣都進行瞭清晰的闡述。這使得我在麵對具體問題時，能夠更有針對性地選擇模型。書中關於參數估計的講解也十分詳盡，從最基本的最小二乘法，到更復雜的貝葉斯方法，都進行瞭深入的介紹，並且提供瞭豐富的例子和代碼實現。我曾經在實現一個復雜辨識算法時，遇到瞭一些睏難，但通過參考書中提供的僞代碼和講解，我很快就解決瞭問題。此外，書中關於模型驗證的章節也讓我受益匪淺，它不僅介紹瞭常用的模型驗證指標，如均方誤差、赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）等，還強調瞭模型驗證在整個辨識過程中的重要性，並提供瞭多種模型驗證的方法，如殘差分析、仿真驗證等。
評分這本《係統辨識》給我帶來瞭前所未有的學習體驗。從第一頁翻開，我就被作者嚴謹的邏輯和清晰的講解所吸引。這本書並沒有像市麵上許多教科書那樣，堆砌大量晦澀難懂的數學公式，而是將復雜的概念抽絲剝繭，用一個個生動的例子和直觀的圖示來闡釋。我尤其欣賞作者在處理模型選擇和參數估計時的深度探討。書中詳細介紹瞭多種模型結構，並深入分析瞭它們各自的優缺點，以及在不同應用場景下的適用性。比如，在講到ARX模型時，作者不僅給齣瞭其數學定義，還通過一個控製係統響應的仿真實例，直觀地展示瞭ARX模型如何捕捉係統的動態特性。更令人稱道的是，書中關於模型辨識的算法部分，從最基礎的最小二乘法，到更高級的卡爾曼濾波和神經網絡辨識，都進行瞭詳盡的介紹。對於每一種算法，作者都從原理、實現步驟、收斂性分析以及魯棒性等方麵進行瞭深入剖析，並提供瞭大量的代碼示例，這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。我曾經花瞭好幾個晚上試圖理解某個復雜的辨識算法，但總覺得雲裏霧裏，直到讀瞭這本書，書中對算法的循序漸進的講解，以及對關鍵步驟的反復強調，讓我茅塞頓開。而且，作者在書中還提到瞭模型驗證的重要性，並介紹瞭幾種常用的模型驗證方法，這讓我意識到，僅僅獲得一個模型是不夠的，還需要對其進行充分的評估，以確保其在實際應用中的有效性。這本書不僅僅是理論的堆砌，它更像是一位經驗豐富的導師，一步一步地引導我走進係統辨識的世界。
評分在我看來，《係統辨識》這本書最吸引我的地方在於其前瞻性和實用性。作者在講解過程中，不僅介紹瞭經典的係統辨識理論和方法，還對一些新興的辨識技術進行瞭深入的探討，例如基於神經網絡的辨識方法和基於機器學習的辨識方法。這些內容讓我對係統辨識的未來發展有瞭更清晰的認識。我尤其欣賞書中關於模型泛化能力和模型不確定性分析的章節，它讓我意識到，一個好的辨識模型不僅僅要擬閤曆史數據，更重要的是要能夠對未知數據做齣準確的預測。書中提供瞭一些實用的模型驗證方法，例如交叉驗證和留一法，這讓我能夠客觀地評估模型的泛化能力。此外，書中還詳細介紹瞭如何利用辨識齣的模型來設計控製器，並有效地提升係統的性能。通過一個實際的控製係統例子，我深刻地體會到瞭係統辨識在實際工程應用中的價值。這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一本能夠幫助我提升工程實踐能力的指南。
評分我一直對如何從觀測到的數據中揭示隱藏在係統背後的規律感到著迷，而《係統辨識》這本書無疑將我的探索引嚮瞭一個新的高度。書中將係統辨識的整個過程，從數據采集、模型選擇、參數估計到模型驗證，都進行瞭係統而詳盡的闡述。我尤其喜歡書中關於數據采集和預處理的章節，它強調瞭高質量數據的重要性，並提供瞭一些實用的數據預處理技巧，例如濾波、去均值、歸一化等。這些看起來微不足道的小細節，卻對最終的辨識結果有著至關重要的影響。在模型選擇方麵，書中對不同模型結構的優劣進行瞭深入的分析，並提供瞭多種模型選擇的準則和方法，這使得我在麵對復雜係統時，能夠更有針對性地選擇閤適的模型。我曾經在辨識一個多輸入多輸齣係統時，由於模型選擇不當，耗費瞭大量的時間和精力，最終卻一無所獲。讀瞭這本書之後，我纔意識到，模型選擇是係統辨識的第一步，也是至關重要的一步。書中對參數估計算法的講解也十分到位，從最基本的最小二乘法，到更高級的遺傳算法和粒子群優化算法，都進行瞭詳細的介紹，並提供瞭相應的僞代碼，這為我理解和實現這些算法提供瞭極大的便利。
評分《係統辨識》這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭係統辨識的方方麵麵，並且在許多細節上都做得非常到位。我曾經在處理一個時間序列數據分析問題時，由於對數據特性不夠瞭解，導緻辨識結果不佳。而這本書在數據采集和預處理章節的詳細介紹，讓我意識到高質量數據的重要性，並提供瞭一些實用的數據預處理技巧，例如濾波、去均值、歸一化等。在模型選擇方麵，書中對各種模型結構的優缺點進行瞭深入分析，並提供瞭多種模型選擇的準則和方法，這使得我在麵對復雜係統時，能夠更有針對性地選擇閤適的模型。我特彆喜歡書中關於辨識算法的收斂性和魯棒性分析，它詳細闡述瞭影響算法穩定性的因素，並提供瞭一些避免算法發散的策略。這對於我們在實際應用中提高辨識結果的可靠性至關重要。而且，書中還涉及瞭一些前沿的辨識技術，如自適應辨識和非綫性係統辨識，這些內容讓我對係統辨識領域的最新發展有瞭更深的瞭解。
評分說實話，剛拿到《係統辨識》這本書的時候，我還有點擔心它會過於理論化，難以消化。然而，事實證明我的顧慮是多餘的。這本書的內容非常實用，緊密聯係實際工程應用，這讓我感到非常驚喜。作者在講解理論知識的同時，始終不忘結閤實際案例，比如在介紹狀態空間模型時，書中就詳細闡述瞭如何利用實際的飛機飛行數據來辨識飛機的動力學模型，並給齣瞭詳細的步驟和注意事項。這種“理論與實踐相結閤”的寫作風格，極大地增強瞭我學習的興趣和動力。我特彆喜歡書中關於辨識結果後處理的部分，它不僅僅是告訴我如何得到一個辨識模型，更重要的是教會我如何去解讀和應用這個模型。例如，書中詳細講解瞭如何利用辨識齣的模型來預測係統的未來行為，如何通過模型來設計控製器，以及如何利用模型來進行故障診斷。這些內容對於我在實際工作中遇到的問題，提供瞭非常有價值的解決方案。我還注意到，書中在講解某些高級算法時，並沒有直接跳到復雜的數學推導，而是先從一個簡化的場景入手，逐步引入更復雜的概念，這種循序漸進的方式，讓我能夠更好地理解算法的精髓。而且，書中提供的許多工具和技巧，都可以在我日常的工作中直接應用，這讓我覺得這本書的價值非常高。它不僅僅是一本學習材料，更是一本解決問題的寶典。
評分從技術細節的角度來看，《係統辨識》這本書確實是無可挑剔。作者對每一個數學公式的推導都力求嚴謹，並且提供瞭詳細的推導過程，這對於那些希望深入理解算法原理的讀者來說，無疑是一大福音。在講解模型辨識的數學基礎時，作者並沒有迴避復雜的概念，而是用清晰的語言和圖示來解釋，例如在介紹矩陣的奇異值分解時，書中就通過一個例子，直觀地展示瞭SVD在降維和噪聲抑製方麵的作用。我尤其欣賞書中關於辨識算法穩定性和收斂性分析的部分，它詳細闡述瞭影響算法穩定性的因素，並提供瞭一些避免算法發散的策略。這對於我們在實際應用中提高辨識結果的可靠性至關重要。書中還對不同的辨識算法進行瞭深入的比較，例如在討論最小二乘法和最大似然估計時，作者詳細分析瞭它們的假設條件、性能特點以及在不同場景下的適用性。這種細緻的比較，讓我能夠根據實際情況，選擇最閤適的辨識算法。而且，書中提供的許多代碼片段，都經過瞭精心設計和驗證，可以直接用於實踐，這為我節省瞭大量的時間和精力。
評分《係統辨識》這本書在我看來，是一本集理論深度、實踐價值和教學方法於一體的優秀著作。作者在講解過程中，非常注重邏輯的嚴謹性和概念的清晰性，使得即使是復雜的辨識理論，也能被讀者理解得透徹。書中在介紹卡爾曼濾波時，並沒有直接給齣復雜的矩陣公式，而是從一個簡單的動態係統開始，逐步推導齣卡爾曼濾波的遞推關係，並解釋瞭每一步的物理意義。這種“由淺入深，層層遞進”的教學方法，讓我能夠輕鬆地掌握這一重要的辨識工具。我特彆喜歡書中關於辨識結果評估的章節，它不僅介紹瞭常用的評估指標，如均方誤差、模型階數準則等，還強調瞭模型驗證在整個辨識過程中的重要性，並提供瞭多種模型驗證的方法，如殘差分析、仿真驗證等。這讓我能夠客觀地評價辨識模型的性能，並及時發現和糾正潛在的問題。而且，書中還涉及瞭一些前沿的辨識技術，如自適應辨識和非綫性係統辨識，這些內容讓我對係統辨識領域的最新發展有瞭更深的瞭解。這本書不僅僅是學習理論的教材，更是一本能夠幫助我解決實際問題的指南。
評分《係統辨識》這本書為我打開瞭一扇通往自動化和控製工程領域新世界的大門。它不僅僅是一本技術書籍，更是一種思維方式的啓迪。書中關於係統建模的理念，讓我意識到，任何復雜的係統都可以通過抽象和簡化，用數學模型來描述。作者在講解模型辨識時，始終強調“模型是為瞭解決問題而服務”，這讓我避免瞭陷入純粹的數學遊戲，而是更加注重模型的實用性和有效性。我特彆喜歡書中關於模型辨識與係統控製相結閤的章節，它展示瞭如何利用辨識齣的模型來設計高性能的控製器，並有效地提升係統的性能。書中通過一個實際的機器人控製係統的例子，詳細闡述瞭辨識模型在控製器設計中的具體應用，這讓我對係統辨識的價值有瞭更深刻的認識。而且，書中還涉及瞭一些關於模型預測控製（MPC）和強化學習等前沿技術，這讓我對未來的發展方嚮有瞭更清晰的認識。這本書不僅僅教會瞭我如何辨識係統，更教會瞭我如何利用辨識的知識，去解決更廣泛的工程問題。
評分寫的比較完整，可以作為入門參考
評分④關係和諧，纔能有輕鬆愉快；關係融洽，纔能夠民主平等。生生和諧、師生和諧、環境和諧、氛圍和諧，都需要教師的大度、風度與氣度。與同行斤斤計較，對學生寸步不讓，艱難有和諧的課堂。和諧的關鍵在
評分希望你能越做越好，成長有你有我大傢一起來，很好的寶貝。
評分幫同學買的，不評價。
評分寫的比較完整，可以作為入門參考
評分質的要求，對教育規律的把握，對教學藝術的領悟，對教學特色的追求。
評分我看瞭這本書籍很好，有不錯的感想。認真學習瞭這本書，給我幾個感受
評分東西不錯，就是還沒有用
評分這是剛開始接觸係統辨識買的，作為一本教材。講得很細，很適閤入門者學習！
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