动态系统辨识--导论与应用/国际电气与电子工程译丛 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] R.伊泽曼M.明奇霍 编

图书标签:

• 动态系统
• 系统辨识
• 控制理论
• 建模辨识
• 自适应控制
• 信号处理
• 电气工程
• 电子工程
• 国际电气电子工程译丛
• 应用数学

店铺： 木垛图书旗舰店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111532170

商品编码：10357350777

开本：16

出版时间：2016-04-01

基本信息

• 商品名称：动态系统辨识--导论与应用/国际电气与电子工程译丛
• 作者：(德)R.伊泽曼//M.明奇霍夫|译者:杨帆//耿立辉//倪博溢
• 定价：129
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111532170

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-04-01
• 印刷时间：2016-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：537
• 字数：870千字

内容提要

R.伊泽曼、M.明奇霍夫著的《动态系统辨识—— 导论与应用/国际电气与电子工程译丛》以一种易懂 、明晰、有条理的方式论述系统辨识，而且特别注重 面向应用的辨识方法。主要内容包括时域与频域、连 续时间与离散时间的非参数模型辨识和参数模型辨识 ，比较深入地讨论了辨识的数值计算和实际应用中的 若干问题；对多变量系统辨识、非线性系统辨识以及 闭环系统辨识等也有较为系统的论述。全书共分9个 部分，24章，各章论述系统、简要，配有习题和数据 集，供读者练习，以加强理解。
     本书可供自动化类及相关专业高校师生和工程科 技人员选用。
    

作者简介

R.伊泽曼，（Rolf Isermann），德国达姆施塔特工业大学自动控制研究所荣休教授、控制系统与过程自动化实验室主任，国际自动控制联合会（IFAC）Fellow，IFAC技术过程的故障检测、监控和安全性技术委员会委员。1965年于德国斯图加特大学获得博士学位，先后在斯图加特大学和达姆施塔特工业大学任教，讲授系统辨识课多年。研究方向包括工业控制、系统辨识、故障诊断等。著有德文和英文专著多部。 M.明奇霍夫，（Macro Münchhof），2006年于德国达姆施塔特工业大学获得博士学位，其后曾该校任教，从2006年起讲授“动态系统辨识”课。研究方向包括系统辨识、故障诊断等。

目录

中文版序
Preface for the Chinese translation
序
译著序言
原著序言
符号列表
**章 绪论
1.1 理论建模与实验建模
1.2 动态系统辨识的任务和问题
1.3 辨识方法的分类及在本书中的处理
1.4 辨识方法概述
1.4.1 非参数模型
1.4.2 参数模型
1.4.3 信号分析
1.5 激励信号
1.6 特殊的应用问题
1.6.1 输入含有噪声
1.6.2 多输入或多输出系统的辨识
1.7 应用领域
1.7.1 增加对过程特性的认识
1.7.2 理论模型的验证
1.7.3 控制器参数的整定
1.7.4 基于计算机的数字控制算法设计
1.7.5 自适应控制算法
l.7.6 过程监控和故障检测
1.7.7 信号预测
1.7.8 在线优化
1.8 文献综述
习题
参考文献
第2章 线性动态系统和随机信号的数学模型
2.1 连续时间信号的动态系统数学模型
2.1.1 非参数模型，确定性信号
2.1.2 参数模型，确定性信号
2.2 离散时间信号的动态系统数学模型
2.2.1 参数模型，确定性信号
2.3 连续时间随机信号模型
2.3.1 特殊的随机信号过程
2.4 离散时间随机信号模型
2.5 特征参数的确定
2.5.1 利用一阶系统近似
2.5.2 利用二阶系统近似
2.5.3 利用n阶具有相等时间常数的时滞系统近似
2.5.4 利用具有迟延的一阶系统近似
2.6 具有积分作用或微分作用的系统
2.6.1 积分作用
2.6.2 微分作用
2.7 小结
习题
参考文献
第Ⅰ部分 频域非参数模型辨识——连续时间信号
第3章 周期信号和非周期信号的谱分析方法
3.1 傅里叶变换的数值计算
3.1.1 周期信号的傅里叶级数
第4章 利用非周期信号测量频率响应
第5章 利用周期测试信号测量频率响应
第Ⅱ部分 利用相关分析法辨识非参数模型
——连续时间和离散时间
第6章 连续时间模型的相关分析
第7章 离散时间模型的相关分析
第Ⅲ部分 参数模型辨识——离散时间信号
第8章 稳态过程的*小二乘参数估计
第9章 动态过程的*小二乘参数估计
**0章 *小二乘参数估计的改进
**1章 贝叶斯方法和极大似然法
**2章 时变过程的参数估计
**3章 闭环参数估计
第Ⅳ部分 参数模型辨识——连续时间信号
**4章 频率响应的参数估计
**5章 微分方程和连续时间过程的
**6章 子空间法
第Ⅴ部分 多变量系统辨识
**7章 多输入多输出系统的参数估计
第Ⅵ部分 非线性系统辨识
**8章 非线性系统的参数估计
**9章 迭代优化
第20章 用于辨识的神经网络和查询表
第21章 基于Kalman滤波的状态和参数估计
第Ⅶ部分 其他问题
第22章 数值计算
第23章 参数估计的实际问题
第Ⅷ部分 应用
第24章 应用实例
第Ⅸ部分 附录
附录A 数学方面
附录B 实验系统
索引

《动态系统辨识：从理论到实践的桥梁》 内容梗概 本书旨在为读者提供一个全面而深入的动态系统辨识领域导论。我们将从最基本的概念入手，逐步深入到各种先进的辨识方法及其在实际工程问题中的应用。本书的独特之处在于，它不仅强调理论的严谨性，更注重将这些理论转化为可操作的工程实践。通过大量的实例分析和详尽的算法讲解，读者将能够掌握从数据获取、模型选择、参数估计到模型验证的完整辨识流程。 引言 在现代工程领域，我们越来越频繁地面对需要理解和控制的复杂动态系统。这些系统可能存在于各种各样的情境中，从航空航天、汽车制造、生物医学，到经济金融、环境科学等等。然而，这些系统的内部工作原理往往是未知的，或者过于复杂以至于难以直接建模。这时，我们就需要一种强大的工具来“理解”这些系统，并建立能够描述其行为的数学模型。动态系统辨识正是这样一种核心技术，它允许我们利用实验观测到的输入输出数据，来推断系统的内在动力学特性。 本书正是为希望掌握这一强大工具的工程师、研究人员和学生而设计。我们相信，清晰的理论讲解和丰富的实践经验的结合，是学习和应用动态系统辨识的关键。因此，本书在理论阐述上力求严谨，同时又避免陷入过度抽象的数学证明，而是将重点放在概念的直观理解和方法的实际应用上。 第一部分：基础理论与概念 本部分将为读者奠定扎实的理论基础，确保大家能够理解动态系统辨识的核心思想。 第一章：动态系统及其描述 什么是动态系统？ 我们将从根本上定义动态系统，即那些其输出随时间变化的系统。我们将区分静态系统和动态系统，以及时不变系统和时变系统。 数学模型： 动态系统可以用多种数学模型来描述，本书将重点介绍其中最常用的几种： 微分方程模型： 这是对连续时间系统最自然的描述方式，我们将介绍线性常微分方程模型，并讨论其阶数、系数等基本概念。 差分方程模型： 这是对离散时间系统最常用的描述方式，与微分方程模型相对应，我们将介绍线性常系数差分方程模型。 传递函数模型： 在频域分析中，传递函数是描述线性时不变系统输入输出关系的强大工具，我们将介绍传递函数的定义、零极点、频率响应等重要概念。 状态空间模型： 状态空间模型提供了一种更通用的系统描述方式，能够处理多输入多输出（MIMO）系统和内部状态。我们将介绍状态向量、状态方程、输出方程等。 线性与非线性系统： 尽管线性系统在辨识中占有重要地位，但许多实际系统是非线性的。本书将主要关注线性系统的辨识，但也会简要提及非线性系统辨识的挑战与方法。 模型阶数与复杂性： 模型的阶数是衡量系统复杂性的一个重要指标。我们将讨论如何选择合适的模型阶数，避免模型过拟合或欠拟合。 第二章：系统辨识概述 系统辨识的目标： 明确系统辨识的根本目的——通过实验数据来构建系统的数学模型。 辨识过程的步骤： 详细分解辨识过程，包括： 系统模型的选择： 基于对系统的先验知识和辨识目标，选择合适的模型结构（如ARX、ARMAX、OE、BJ模型等）。 实验设计： 如何设计有效的输入信号，以获取包含系统丰富信息的输出数据。我们将讨论激励信号的类型（如脉冲、阶跃、正弦、白噪声等）及其优缺点。 数据采集与预处理： 讨论数据采集的注意事项，以及数据清洗、滤波、归一化等预处理步骤。 参数估计： 这是辨识的核心步骤，我们将介绍各种参数估计方法。 模型校验： 如何评估所辨识模型的有效性和准确性。 辨识的挑战： 讨论在实际辨识过程中可能遇到的挑战，如测量噪声、系统干扰、模型结构不确定性、数据质量问题等。 第二部分：参数估计方法 本部分将深入探讨各种常用的参数估计技术，从最简单的方法到更高级的优化算法。 第三章：基于最小二乘法的参数估计 最小二乘法（LS）原理： 介绍最小二乘法的基本思想，即最小化残差平方和。 线性回归模型： 将系统辨识问题转化为线性回归问题，例如ARX模型的参数估计。 直接最小二乘法： 对于结构清晰的线性模型，可以直接求解。 递推最小二乘法（RLS）： 介绍如何在线地更新模型参数，这对于处理实时数据流非常有用。 带遗忘因子的递推最小二乘法： 解决时变系统参数估计的问题。 第四章：基于最大似然法的参数估计 最大似然估计（MLE）原理： 介绍最大似然法的基本思想，即寻找使观测数据出现概率最大的模型参数。 高斯噪声假设： 在假设测量噪声服从高斯分布的情况下，最大似然估计等价于最小二乘估计。 ARMAX、OE、BJ等模型的参数估计： 介绍如何利用最大似然法来估计更复杂的模型结构，例如需要处理模型内部噪声的ARMAX模型。 数值优化方法： 由于许多最大似然估计问题无法得到解析解，我们需要借助数值优化方法，如梯度下降法、牛顿法等。 第五章：模型结构选择与模型校验 模型选择的原则： 讨论如何平衡模型的拟合度和泛化能力。 信息准则： 介绍常用的模型选择准则，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC），它们能够在模型拟合优度与模型复杂度之间进行权衡。 残差分析： 检验辨识出的模型是否能够充分捕捉系统的动态特性。我们将分析残差序列的性质，如白噪声性、独立性等。 独立样本检验： 使用独立于训练数据的测试数据集来评估模型的预测性能。 模型阶数确定： 讨论如何通过模型选择准则和残差分析来确定模型的最佳阶数。 第三部分：先进的辨识技术与应用 本部分将介绍一些更高级的辨识技术，并展示动态系统辨识在各个领域的实际应用。 第六章：时域辨识方法 ARX、ARMAX、OE、BJ 模型详解： 详细讲解这些经典模型结构的数学形式、适用范围以及相应的辨识算法。 非参数辨识： 介绍脉冲响应辨识、阶跃响应辨识等非参数方法，它们无需预设模型结构，能够直接从数据中提取系统信息。 系统辨识工具箱介绍： 简要介绍常用的工程软件（如MATLAB的System Identification Toolbox）中提供的辨识工具和函数，方便读者进行实际操作。 第七章：频域辨识方法 频率响应函数的估计： 从时域数据估计系统的频率响应，并讨论傅里叶分析在其中的作用。 基于频率响应的辨识： 如何利用估计的频率响应来拟合模型参数。 系统辨识在控制系统设计中的应用： 强调辨识模型如何为控制器设计提供基础。 第八章：非线性系统辨识初步 非线性系统的挑战： 概述非线性系统辨识的复杂性，如多重均衡点、混沌行为等。 基于模型结构的非线性辨识： 介绍如何针对特定类型的非线性模型（如多项式模型、乘积模型）进行辨识。 数据驱动的非线性辨识方法： 简要介绍基于神经网络、支持向量机等机器学习方法的非线性系统辨识思路。 第九章：动态系统辨识的应用案例 本章将通过具体的工程实例，展示动态系统辨识的强大威力。 工业过程控制： 辨识化学反应器、锅炉等工业设备的动态模型，以实现精确控制和优化操作。 航空航天： 辨识飞机、火箭的动力学模型，用于飞行控制系统的设计与验证。 汽车工程： 辨识发动机、悬挂系统、制动系统的模型，以提升车辆性能和安全性。 生物医学工程： 辨识生理系统（如人体血糖调控、药物动力学）的模型，用于疾病诊断和治疗方案设计。 经济与金融建模： 辨识宏观经济指标、股票价格等时间序列的动态关系。 环境监测与预测： 辨识气候模型、污染物扩散模型等。 结语 动态系统辨识是一门既具理论深度又富实践价值的学科。掌握这门技术，能够使工程师和研究人员更有效地理解、分析和控制复杂的动态系统。本书希望能够成为您进入这一精彩领域的引路人，提供坚实的理论基础和实用的操作指导。我们鼓励读者在学习过程中，结合实际问题，动手实践，不断探索。系统的辨识之旅，从理论的启蒙到应用的实践，将为您打开一扇通往更深入理解世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

说实话，起初我拿到这本《动态系统辨识--导论与应用》时，心里是有一些忐忑的。毕竟“动态系统辨识”这个课题听起来就充满了挑战，而“导论与应用”的字样也暗示了其内容的深度和广度。然而，当我真正开始阅读后，我的担忧很快就被惊喜所取代。这本书以一种极其优雅的方式，将原本抽象复杂的概念变得生动易懂。作者似乎非常擅长于从一个宏观的视角出发，先勾勒出整个辨识过程的框架，然后层层递进，深入到每一个子环节的细节。我特别欣赏书中对于不同辨识方法（例如ARX, ARMAX, OE, BJ模型等）的介绍，作者不仅清晰地阐述了它们的数学模型，更重要的是，他详细地分析了它们各自的优缺点、适用范围以及在不同场景下的性能表现。这种深入浅出的讲解方式，让我能够更好地理解每种方法的精髓，并根据具体问题做出明智的选择。而且，书中穿插的许多历史背景介绍和发展趋势分析，也让我对这个领域有了更宏观的认识，了解了它如何一步步演变至今。这绝对是一本值得反复品读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的最令人兴奋的专业书籍之一！我是一名正在攻读控制工程博士的学生，长期以来一直在寻找一本能够清晰、全面地阐述动态系统辨识原理，并且能与实际应用紧密结合的教材。市面上充斥着许多晦涩难懂、理论性过强的书籍，要么过于偏重数学推导，要么过于零散，难以构建完整的知识体系。而这本《动态系统辨识--导论与应用》则完全打破了这一局面。从第一页开始，作者就以一种循序渐进的方式，将复杂的概念分解，用生动形象的比喻和清晰的逻辑流程，引导读者一步步深入理解动态系统辨识的核心思想。书中的例子设计得非常巧妙，从简单的物理模型到更复杂的生物医学系统，都涵盖了不同领域，让我在学习理论的同时，也能立刻感受到其强大的生命力。我尤其欣赏书中对不同辨识方法的比较和权衡，这对于我选择最适合特定问题的技术至关重要。而且，作者在讲解过程中，并没有回避算法的细节，而是恰到好处地展示了其背后的数学原理，既保证了严谨性，又不至于让读者望而却步。这本书的出现，无疑为我在研究道路上提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导，我迫不及待地想将书中的知识应用到我的博士论文中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在高校从事教学工作的老师，我一直在寻找一本能够帮助学生快速入门动态系统辨识的优秀教材。这本《动态系统辨识--导论与应用》完全符合我的期望，甚至超出了我的预期。首先，它的语言表达非常清晰流畅，避免了过于晦涩的术语，即使是初学者也能轻松理解。其次，书中的内容组织结构非常合理，从基础概念到高级应用，循序渐进，逻辑性很强。我特别喜欢书中为每个重要概念都提供了直观的图示和生动的例子，这极大地帮助学生理解抽象的数学模型。而且，书中涵盖了多种经典的辨识方法，并对它们的原理、优缺点以及适用场景进行了详细的介绍，这为学生提供了一个全面的视角。最让我满意的是，这本书没有停留在理论层面，而是深入到实际应用，通过大量的工程案例展示了动态系统辨识的强大威力，这能够极大地激发学生的学习兴趣和实践热情。我相信，这本教材将成为我未来教学过程中不可或缺的得力助手，帮助我的学生们更好地掌握这一重要的工程技术。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工业界从事自动化研发多年的工程师，我一直对如何从传感器数据中提取有意义的系统模型信息感到好奇，但往往缺乏系统性的学习途径。偶然间翻阅到这本《动态系统辨识--导论与应用》，我简直像是发现了宝藏！这本书最大的亮点在于它极强的实践导向性。它没有仅仅停留在理论层面，而是将大量的篇幅用于介绍如何将辨识技术应用于实际工程问题，例如过程控制、机器人控制、甚至航空航航天领域。书中的案例分析详实，从数据采集、预处理，到模型选择、参数估计，再到模型验证，每一个环节都讲解得非常到位，甚至还提供了实用的代码实现思路。我特别喜欢书中关于模型复杂度与辨识精度的权衡的讨论，这在实际工程中是一个非常棘手的问题，而这本书给出了非常实用的指导。我尝试着将书中的一些方法应用到我目前正在负责的一个复杂工业流程的建模中，效果出乎意料的好。通过这本书，我不仅对动态系统辨识有了更深刻的理解，更重要的是，我学会了如何将这些先进的技术转化为解决实际工程挑战的工具，这对我个人的职业发展有着极其重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对信号处理和机器学习领域都感兴趣的初学者，一直在寻找能够连接这两个看似独立的领域的桥梁。偶然间，我接触到了这本《动态系统辨识--导论与应用》。这本书给我最大的惊喜在于它提供的“全局视角”。它不仅仅是关于某个特定的算法或数学公式，而是将动态系统辨识作为一个整体来呈现，从问题的提出、模型的建立、辨识方法的选择、参数估计，到最终的模型验证和应用，整个流程都得到了清晰的阐述。我尤其喜欢书中关于“数据质量”和“模型选择”的讨论，这在机器学习领域同样至关重要，但往往被忽视。书中强调了数据的采集方式、噪声的影响以及如何选择适合的模型的复杂度，这些都为我理解更广泛的数据驱动建模提供了宝贵的经验。虽然我还没有深入到每一个复杂的数学推导，但这本书已经为我建立起了一个坚实的理论框架，让我能够更好地理解未来将要学习的更深入的信号处理和系统辨识技术。它为我打开了一扇通往更广阔知识领域的大门。