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严恭敏等 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118083798

商品编码：10388968782

出版时间：2012-11-01

惯性仪器测试与数据分析 作  者:严恭敏 等 著作 定  价:38 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2012年11月01日 页  数:265 装  帧:平装 ISBN:9787118083798 ●暂无

内容简介

暂无

《动力学系统辨识与控制》 内容概要： 本书深入探讨了现代工程领域中至关重要的动力学系统辨识与控制理论与技术。全书共分为十四章，系统性地构建了一个从模型建立到控制器设计的完整框架，旨在帮助读者理解、分析并有效控制各种复杂的动态过程。 第一部分：系统辨识基础 第一章：引言与系统建模 本章首先阐述了动力学系统辨识的必要性及其在工程实践中的广泛应用，包括航空航天、机器人、生物医学、经济金融等领域。 详细介绍了不同类型的系统模型，如输入-输出模型、状态空间模型、时域模型和频域模型。 重点讲解了物理建模方法（基于第一性原理）和数据驱动建模方法（系统辨识）的优势与局限性。 通过具体的工程案例，生动地展示了系统辨识在理解未知动态特性中的核心作用。 第二章：数据采集与预处理 系统辨识的质量高度依赖于输入数据的质量。本章详细讨论了实验设计的基本原则，包括激励信号的选择（如正弦扫描、PRBS信号、阶跃信号等）及其对辨识精度的影响。 深入讲解了数据预处理技术，包括滤波（低通、高通、带通、陷波滤波）、去趋势、归一化、差分以及异常值检测与处理。 强调了采样频率的选择、数据记录的长度以及噪声对辨识结果的潜在干扰。 通过实际数据处理流程，指导读者如何获得高质量的辨识数据。 第三章：线性时不变（LTI）系统辨识 本章聚焦于最基础但也最核心的LTI系统辨识。 详细介绍了时域辨识方法，包括： 子空间辨识方法：如AIM（Akaike Information Criterion-based Identifiable Model）和N4SID（Natural Ordering Subspace Identification）方法，其优势在于可以直接估计系统矩阵，对模型阶数选择不敏感，且对噪声具有一定的鲁棒性。 遗忘因子最小二乘法（RLS）：适用于跟踪时变系统，通过引入遗忘因子来赋予近期数据更高的权重。 输出误差（OE）模型辨识：直接估计输出与输入之间的传递函数，适用于输出测量噪声较小的系统。 ARX, ARMAX, Box-Jenkins模型辨识：这些模型类是基于回归分析的经典方法，理解它们之间的联系和适用范围至关重要。 讲解了频域辨识方法，如基于傅里叶变换的频谱分析和模型拟合。 强调了模型阶数选择准则（如AIC, BIC, FPE）的重要性，以及如何通过交叉验证来评估模型性能。 第四章：非线性系统辨识 随着工程系统的复杂化，非线性系统的建模与辨识变得越来越重要。 本章介绍了多种非线性系统辨识方法： 基于核方法的辨识：如支持向量回归（SVR），能够处理高维非线性映射。 基于神经网络的辨识：如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，能够通过学习非线性映射来构建模型。 基于模糊逻辑的辨识：构建模糊规则系统来模拟非线性行为。 基于核函数和基函数的辨识：利用径向基函数（RBF）网络或其他函数展开来逼近非线性函数。 参数化非线性模型辨识：如Wiener模型和Hammerstein模型，分别考虑了非线性环节在系统中的位置。 讨论了非线性辨识的挑战，如局部最优解、模型复杂度爆炸以及对初始条件和训练数据的敏感性。 第五章：时变系统辨识 许多实际系统（如航空器在不同飞行状态下的动力学、工业过程中的参数漂移）会随时间发生变化。 本章详细介绍了时变系统辨识的技术： 滑动窗口方法：在数据序列上滑动一个固定长度的窗口，在每个窗口内进行局部辨识。 遗忘因子最小二乘法（RLS）：虽然在第三章已提及，但在此章会更深入地探讨其在跟踪时变系统中的应用。 卡尔曼滤波（KF）及其变种：如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于在线估计时变参数。 基于模型集合的方法：通过维护多个模型并根据数据更新其权重来应对时变性。 强调了辨识频率与系统变化速度之间的权衡。 第六章：模型评估与选择 辨识出模型后，如何评估其质量并选择最佳模型是关键步骤。 本章介绍了一系列模型评估指标： 拟合优度：如R方（R-squared）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）。 预测精度：通过模型在未用于辨识的数据集（验证集）上的表现来评估。 残差分析：检查模型残差是否白噪声，以及是否存在自相关和交叉相关。 模型复杂度：权衡模型的准确性与参数数量，避免过拟合。 物理可解释性：检查辨识出的模型参数是否符合物理定律或工程常识。 深入讲解了交叉验证技术（k折交叉验证）在模型选择和泛化能力评估中的作用。 第二部分：控制器设计与应用 第七章：线性控制器设计基础 基于已辨识的系统模型，本章开始探讨如何设计控制器来实现期望的性能。 介绍PID（比例-积分-微分）控制器的设计原理、参数整定方法（如Ziegler-Nichols方法、手动整定法）及其在工业控制中的广泛应用。 讲解了状态反馈控制器的设计，包括极点配置（Place the poles）方法，以及其在实现期望系统动态响应中的作用。 介绍了观测器的概念，如Luenberger观测器，用于估计不可测量的系统状态。 第八章：最优控制理论 最优控制旨在找到使某个性能指标（如能量消耗、跟踪误差、响应时间）最小化的控制律。 本章介绍： 线性二次型调节器（LQR）：一种重要的最优控制方法，通过最小化二次型性能指标来设计状态反馈控制器。 模型预测控制（MPC）：一种先进的控制策略，利用系统模型预测未来一段时间的系统行为，并在线优化控制输入，能够处理约束条件和多变量系统。 动态规划（Dynamic Programming）：Bellman方程及其在离散时间最优控制中的应用。 Pontryagin最小（大）值原理：用于推导连续时间最优控制问题。 第九章：鲁棒控制与模型不确定性 现实世界中的系统模型总会存在不确定性（参数误差、模型结构误差、外部扰动）。鲁棒控制旨在设计在这些不确定性下仍能保持良好性能的控制器。 本章介绍： H∞控制：一种处理模型不确定性和外部扰动的强大方法，旨在最小化控制器对扰动的敏感度。 μ-分析与综合：一种用于分析和设计在模型不确定性存在下保证系统稳定性和性能的控制器的方法。 区间分析与区间控制：处理参数取值范围在给定区间内的系统。 第十章：自适应控制 当系统参数随时间变化且变化规律未知时，自适应控制是一种有效的解决方案。 本章介绍： 梯度下降法：用于在线更新控制器参数。 Lyapunov稳定性理论：用于分析自适应控制器的稳定性。 参考模型自适应控制（MRAC）：将系统响应与一个参考模型进行比较，并调整控制器参数以匹配参考模型。 自适应逆模型控制：通过自适应地估计系统的逆模型来实现控制。 第十一章：现代多变量系统控制 许多实际系统是多输入多输出（MIMO）的，即存在多个输入和多个输出。 本章介绍： 解耦控制：通过设计控制器使MIMO系统在一定程度上实现独立控制每个输出。 基于状态空间的多变量控制器设计：如LQR、H∞控制在MIMO系统中的应用。 模型预测控制（MPC）在MIMO系统中的应用：MPC是处理MIMO系统，特别是具有约束条件MIMO系统非常有力的工具。 控制系统综合（Control System Synthesis）：一个更高级的概念，涉及同时设计系统结构和控制器。 第十二章：数字控制系统 实际控制器通常是数字实现的，因此需要将连续时间系统转换为离散时间系统，并设计数字控制器。 本章介绍： 离散化方法：如零阶保持（ZOH）、一阶保持（FOH）、Tustin变换。 离散时间系统分析：如稳定性判据（Nyquist、Bode、根轨迹在离散域的应用）。 离散时间控制器设计：如数字PID控制器、离散时间状态空间控制器设计。 采样周期选择：对数字控制性能的影响。 第三部分：工程应用与案例研究 第十三章：机器人与自动化系统中的应用 本章结合机器人和自动化系统，展示系统辨识与控制的实际应用。 内容包括： 机器人动力学模型辨识：通过运动数据辨识机器人的惯量、摩擦等参数。 关节控制与轨迹跟踪：设计PID、LQR控制器实现机器人的精确运动控制。 力反馈与操作控制：利用辨识的接触模型设计更精密的交互式控制。 无人驾驶车辆的控制：包括车辆动力学模型辨识、路径跟踪与稳定性控制。 第十四章：航空航天与过程控制中的应用 本章关注航空航天和工业过程控制领域。 内容包括： 飞机/飞行器动力学辨识：在不同飞行状态下辨识气动参数。 飞行控制系统设计：如自动驾驶仪、增稳系统。 工业过程控制：如化工反应器、热交换器、发电厂的建模与控制。 故障检测与诊断：利用系统模型和实际运行数据来检测和诊断系统故障。 状态估计与融合：在导航系统中，利用传感器数据和动力学模型进行状态估计。 总结 《动力学系统辨识与控制》是一本全面而深入的教材，它不仅介绍了系统辨识和控制器设计的理论基础，还通过丰富的案例研究展示了这些技术在解决实际工程问题中的巨大价值。本书适合于自动化、控制工程、机械工程、航空航天、电子工程等专业的高年级本科生、研究生，以及从事相关领域研究和工程开发的专业人士。通过学习本书，读者将能够系统地掌握如何对复杂的动力学系统进行建模、分析和有效控制，从而提升工程系统的性能和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对事物原理充满好奇的爱好者，尤其喜欢钻研那些看似简单却蕴含复杂科学的领域。《惯性仪器测试与数据分析》这本书，正是我一直在寻找的宝藏。它不仅仅介绍了惯性仪器的基本原理，更深入地探讨了这些仪器在实际应用中所面临的挑战，以及如何通过精密的测试和科学的数据分析来克服这些挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到这本书时，内心是有些忐忑的。我的专业背景与精密仪器测试相去甚远，本以为这本书会是一本我难以消化的“硬骨头”。然而，《惯性仪器测试与数据分析》却展现出了令人惊喜的包容性和引导性。作者并没有预设读者拥有深厚的专业知识，而是从零开始，循序渐进地构建起一个完整的知识体系。我特别欣赏书中对于数据分析方法的介绍，那些复杂的统计学概念和算法，在作者的解释下变得生动有趣，仿佛一场解谜游戏，让我乐在其中。

评分☆☆☆☆☆

我一直相信，真正的理解来自于实践，《惯性仪器测试与数据分析》这本书，恰恰在这方面做得非常出色。它并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实际测试案例和数据分析方法，让读者能够真切地感受到这些理论是如何应用到实际工作中的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对各种高科技设备充满了好奇，尤其是那些支撑着现代航空航天、无人驾驶以及精密导航系统的核心部件。《惯性仪器测试与数据分析》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索了这些“看不见”却至关重要的技术。它不仅仅是关于理论的堆砌，更重要的是，它将理论与实际的测试紧密结合。我从未想到，原来对这些仪器进行测试是如此的严谨和细致。书中详细阐述了各种测试方法，从环境适应性测试到性能指标评估，每一步都充满了科学的严谨性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在航空领域工作的工程师，我对惯性导航系统有着直接的接触和深刻的理解。《惯性仪器测试与数据分析》这本书，则为我提供了一个全新的视角来审视我们日常工作中使用的这些精密仪器。它不仅巩固了我已有的知识，更在许多方面给我带来了启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注科技发展的新闻工作者，我深知精密仪器在现代社会中的关键作用，但往往只能接触到表面信息。《惯性仪器测试与数据分析》这本书，则为我提供了一个深入了解这些“幕后英雄”的绝佳机会。它不仅仅罗列了惯性仪器的种类和功能，更重要的是，它揭示了这些仪器是如何被制造、测试以及如何通过严谨的数据分析来确保其可靠性和准确性的。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个对工程学、物理学或者仅仅是对精密测量技术感到好奇的人来说，《惯性仪器测试与数据分析》这本书都是一本不容错过的佳作。它以一种极为清晰且引人入胜的方式，剖析了惯性仪器测试的各个环节，从前期的仪器选择到后期的结果解读，每一个步骤都被细致地呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这个在自动化和机器人领域摸索了多年的“门外汉”来说，无异于一盏指路明灯。《惯性仪器测试与数据分析》以其清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的实例，为我打开了一个全新的认知世界。我从未想过，那些在机器人身上默默工作的“眼睛”和“耳朵”，背后竟然有如此复杂而精妙的设计。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我大开眼界，原本以为“惯性仪器”这类专业名词会让我望而却步，毕竟在我的印象里，它们总是和冰冷的数据、复杂的公式以及深奥的理论挂钩。然而，《惯性仪器测试与数据分析》这本书却以一种我从未想过的方式，将我带入了这个充满魅力的领域。它并没有一开始就丢给我一堆晦涩难懂的术语，而是从最基础的原理讲起，用通俗易懂的比喻和生动的例子，逐步揭示了惯性仪器的工作机制。我尤其喜欢作者对于陀螺仪和加速度计的讲解，那些原本在我看来如同魔法般的神奇装置，在作者的笔下变得清晰而可理解。他通过详细的图示和循序渐进的逻辑，让我能够一步步地理解它们是如何感知运动、测量姿态的。

评分☆☆☆☆☆

我通常不太喜欢阅读那些充斥着大量图表和公式的书籍，总觉得它们枯燥乏味，难以吸收。《惯性仪器测试与数据分析》这本书，却彻底颠覆了我的这种看法。作者巧妙地将理论知识与实际案例相结合，用生动形象的语言解释了复杂的概念。