目录

绪论

第一章模型方法及系统辨识

§1—1模型与实体

§1—2认识论与模型方法

§1—3系统辨识的基本原理

§1—4系统辨识的过程

1—4—1实验条件的设计

1—4—2模型类型和结构的选定

1—4—3模型参数的估计

1—4—4模型的验证

参考文献

第二章模型参数的最小二乘估计法

§2—1线性动态系统的数学模型

2—1—1确定型数学模型

2—1—2随机噪声及其模型

2—1—3随机型输入输出模型

2—1—4随机型状态模型

2—1—5预报误差模型

2—2—1基本概念和基本关系式

§2—2普通最小二乘法

2—2—2最小二乘法的递推解

2—2—3普通最小二乘法的局限性

§2—3广义最小二乘法

2—3—1基本思想

2—3—2整批算法

2—3—3递推算法

2—3—4广义最小二乘估计量的性质

2—3—5偏倚校正算法

2—3—6几种广义最小二乘算法的比较

§2—4 辅助变量法

2—4—1普通的辅助变量法

2—4—2精致的辅助变量法

§2—5扩充最小二乘法

§2—6 Kalman—Bucy滤波法

§2—7扩充Kalman滤波器

§2—8随机逼近法

2—8—1基本概念和基本算法

2—8—2随机逼近算法的收敛条件

2—8—3离散时间模型参数的随机逼近估计

参考文献

§3—1最大似然估计法

第三章模型参数的最大似然估计法和预报误差估计法

3—1—1似然函数及其计算

3—1—2模型参数的最大似然估计

§3—2近似最大似然法

§3—3预报误差估计法

3—3—1基本概念

3—3—2与最大似然估计法的关系

3—3—3递推预报误差估计法

3—4—1系统及其预报模型

§3—4模型参数估计的一般方法

3—4—2参数估计的原则和途径

3—4—3参数估计算法

§3—5 参数估计量的渐近性质

3—5—1基本假设

3—5—2渐近性质

§3—6参数估计算法的选择

3—6—1模型集合的选择

3—6—2输入信号的选择

3—6—3辨识准则的选择

参考文献

§4—1引言

第四章连续时间系统模型参数的估计

§4—2离散模型到连续模型的转换

4—2—1连续模型和离散模型的等价关系

4—2—2脉冲传递函数转换为连续模型

4—2—3离散状态空间模型转换为连续模型

4—2—4权序列转换为连续模型

4—2—5离散误差准则的频域解释

§4—3连续模型参数估计的时域方法

4—3—1连续时间系统的模型

4—3—2误差和准则函数

4—3—3数据处理方法

4—3—4连续模型参数估计的协方差法

§4—4随机过程的Fourier变换

4—4—1弱平稳过程和广义函数空间

4—4—2弱平稳序列的离散Fourier变换

§4—5连续模型参数估计的频域方法

4—5—1连续模型的频谱估计

4—5—2有理最小二乘法

4—5—3广义模型法

参考文献

第五章模型结构的判定

§5—1 引言

§5—2判定模型结构的指导原则

§5—3判定模型结构的两类方法

5—3—1经典法

5—3—2近似模型法

§5—4根据矩阵奇异性判定模型的结构

5—4—1根据Hanker矩阵的判定法

5—4—2根据积矩矩阵的判定法

§5—5根据残差特性判定模型的结构

5—5—1判定模型阶次的F检验法

5—5—2根据残差自相关特性判定模型阶次

5—5—3根据残差特性的信息度量判定模型阶次

§5—6根据预报误差判定模型的结构

§5—7根据信息度量判定模型的结构

参考文献

第六章线性多变量系统的辨识

§6—1状态空间模型的辨识

6—1—1能观测型典范状态模型

6—1—2 Ho—Kalman算法

6—1—3状态模型直接辨识法

§6—2差分方程模型的辨识

6—2—1典型差分方程模型的辨识方法

6—2—2多步最小二乘（MSLS）法

§6—3传递函数矩阵模型的辨识

§6—4脉冲响应矩阵模型的辨识

§6—5多变量系统辨识的实例

参考文献

第七章时变系统的辨识

§7—1时变系统辨识的基本概念

7—1—1 时变模型的构成

7—1—2 时变系统辨识的基本观念

§7—2时变系统辨识的基本方法

7—2—1观测数据的处理

7—2—2参数跟踪技术

7—2—3参数序列的辨识

§7—3变参数回归模型的辨识

7—3—1参数子模型法

7—3—2 二次回归法

7—3—3经验法和机理法

§7—4带可变遗忘因子的模型参数递推估计算法

参考文献

第八章非线性系统的辨识

§8—1 引言

§8—2非线性特征检验

8—2—1时域方法

8—2—2频域方法

8—2—3概率统计方法

8—2—4模型构造法

8—2—5非线性特征检验的仿真实例

§8—3非线性系统的描述方法

8—3—1输入输出描述

8—3—2状态空间描述

8—3—3方块图描述

8—3—4 GMDH描述

8—3—5非线性回归模型

8—3—6 NARMAX模型

§8—4非线性模型的辨识和参数估计

8—4—1泛函级数核的估计

8—4—2非线性常微分方程的求解

8—4—3非线性代数方程的参数估计

8—4—4方框图模型的辨识

§8—5非线性系统辨识的频域方法

8—5—1具有一个非线性环节的系统模型结构

8—5—2非线性系统的频率响应特性

参考文献

8—5—3非线性系统辨识的M？轨迹法

第九章试验信号的优化设计

§9—1 引言

§9—2时域设计方法

§9—3频域设计方法

§9—4直接设计法

9—4—1时域直接设计法

9—4—2频域直接设计法

§9—5闭环系统输入信号的优化设计

参考文献

§10—1 引言

第十章闭环系统的辨识

§10—2反馈的检验

10—2—1频域检验法

10—2—2时域检验法

§10—3系统可辨识性的基本概念

§10—4闭环系统的辨识方法

§10—5闭环系统的可辨识性

10—5—1绝对可辨识的充分条件

10—5—2无反馈噪声时的可辨识条件

参考文献

附录符号说明