慣性儀器測試與數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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嚴恭敏等 著

圖書標籤:

• 慣性測量單元
• 慣性導航
• 測試技術
• 數據分析
• 誤差分析
• 信號處理
• 傳感器
• 精密儀器
• 工程測量
• 控製係統

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齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118083798

商品編碼：10388968782

齣版時間：2012-11-01

慣性儀器測試與數據分析 作  者:嚴恭敏 等 著作 定  價:38 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2012年11月01日 頁  數:265 裝  幀:平裝 ISBN:9787118083798 ●暫無

內容簡介

暫無

《動力學係統辨識與控製》 內容概要： 本書深入探討瞭現代工程領域中至關重要的動力學係統辨識與控製理論與技術。全書共分為十四章，係統性地構建瞭一個從模型建立到控製器設計的完整框架，旨在幫助讀者理解、分析並有效控製各種復雜的動態過程。 第一部分：係統辨識基礎 第一章：引言與係統建模 本章首先闡述瞭動力學係統辨識的必要性及其在工程實踐中的廣泛應用，包括航空航天、機器人、生物醫學、經濟金融等領域。 詳細介紹瞭不同類型的係統模型，如輸入-輸齣模型、狀態空間模型、時域模型和頻域模型。 重點講解瞭物理建模方法（基於第一性原理）和數據驅動建模方法（係統辨識）的優勢與局限性。 通過具體的工程案例，生動地展示瞭係統辨識在理解未知動態特性中的核心作用。 第二章：數據采集與預處理 係統辨識的質量高度依賴於輸入數據的質量。本章詳細討論瞭實驗設計的基本原則，包括激勵信號的選擇（如正弦掃描、PRBS信號、階躍信號等）及其對辨識精度的影響。 深入講解瞭數據預處理技術，包括濾波（低通、高通、帶通、陷波濾波）、去趨勢、歸一化、差分以及異常值檢測與處理。 強調瞭采樣頻率的選擇、數據記錄的長度以及噪聲對辨識結果的潛在乾擾。 通過實際數據處理流程，指導讀者如何獲得高質量的辨識數據。 第三章：綫性時不變（LTI）係統辨識 本章聚焦於最基礎但也最核心的LTI係統辨識。 詳細介紹瞭時域辨識方法，包括： 子空間辨識方法：如AIM（Akaike Information Criterion-based Identifiable Model）和N4SID（Natural Ordering Subspace Identification）方法，其優勢在於可以直接估計係統矩陣，對模型階數選擇不敏感，且對噪聲具有一定的魯棒性。 遺忘因子最小二乘法（RLS）：適用於跟蹤時變係統，通過引入遺忘因子來賦予近期數據更高的權重。 輸齣誤差（OE）模型辨識：直接估計輸齣與輸入之間的傳遞函數，適用於輸齣測量噪聲較小的係統。 ARX, ARMAX, Box-Jenkins模型辨識：這些模型類是基於迴歸分析的經典方法，理解它們之間的聯係和適用範圍至關重要。 講解瞭頻域辨識方法，如基於傅裏葉變換的頻譜分析和模型擬閤。 強調瞭模型階數選擇準則（如AIC, BIC, FPE）的重要性，以及如何通過交叉驗證來評估模型性能。 第四章：非綫性係統辨識 隨著工程係統的復雜化，非綫性係統的建模與辨識變得越來越重要。 本章介紹瞭多種非綫性係統辨識方法： 基於核方法的辨識：如支持嚮量迴歸（SVR），能夠處理高維非綫性映射。 基於神經網絡的辨識：如多層感知機（MLP）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等，能夠通過學習非綫性映射來構建模型。 基於模糊邏輯的辨識：構建模糊規則係統來模擬非綫性行為。 基於核函數和基函數的辨識：利用徑嚮基函數（RBF）網絡或其他函數展開來逼近非綫性函數。 參數化非綫性模型辨識：如Wiener模型和Hammerstein模型，分彆考慮瞭非綫性環節在係統中的位置。 討論瞭非綫性辨識的挑戰，如局部最優解、模型復雜度爆炸以及對初始條件和訓練數據的敏感性。 第五章：時變係統辨識 許多實際係統（如航空器在不同飛行狀態下的動力學、工業過程中的參數漂移）會隨時間發生變化。 本章詳細介紹瞭時變係統辨識的技術： 滑動窗口方法：在數據序列上滑動一個固定長度的窗口，在每個窗口內進行局部辨識。 遺忘因子最小二乘法（RLS）：雖然在第三章已提及，但在此章會更深入地探討其在跟蹤時變係統中的應用。 卡爾曼濾波（KF）及其變種：如擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），用於在綫估計時變參數。 基於模型集閤的方法：通過維護多個模型並根據數據更新其權重來應對時變性。 強調瞭辨識頻率與係統變化速度之間的權衡。 第六章：模型評估與選擇 辨識齣模型後，如何評估其質量並選擇最佳模型是關鍵步驟。 本章介紹瞭一係列模型評估指標： 擬閤優度：如R方（R-squared）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）。 預測精度：通過模型在未用於辨識的數據集（驗證集）上的錶現來評估。 殘差分析：檢查模型殘差是否白噪聲，以及是否存在自相關和交叉相關。 模型復雜度：權衡模型的準確性與參數數量，避免過擬閤。 物理可解釋性：檢查辨識齣的模型參數是否符閤物理定律或工程常識。 深入講解瞭交叉驗證技術（k摺交叉驗證）在模型選擇和泛化能力評估中的作用。 第二部分：控製器設計與應用 第七章：綫性控製器設計基礎 基於已辨識的係統模型，本章開始探討如何設計控製器來實現期望的性能。 介紹PID（比例-積分-微分）控製器的設計原理、參數整定方法（如Ziegler-Nichols方法、手動整定法）及其在工業控製中的廣泛應用。 講解瞭狀態反饋控製器的設計，包括極點配置（Place the poles）方法，以及其在實現期望係統動態響應中的作用。 介紹瞭觀測器的概念，如Luenberger觀測器，用於估計不可測量的係統狀態。 第八章：最優控製理論 最優控製旨在找到使某個性能指標（如能量消耗、跟蹤誤差、響應時間）最小化的控製律。 本章介紹： 綫性二次型調節器（LQR）：一種重要的最優控製方法，通過最小化二次型性能指標來設計狀態反饋控製器。 模型預測控製（MPC）：一種先進的控製策略，利用係統模型預測未來一段時間的係統行為，並在綫優化控製輸入，能夠處理約束條件和多變量係統。 動態規劃（Dynamic Programming）：Bellman方程及其在離散時間最優控製中的應用。 Pontryagin最小（大）值原理：用於推導連續時間最優控製問題。 第九章：魯棒控製與模型不確定性 現實世界中的係統模型總會存在不確定性（參數誤差、模型結構誤差、外部擾動）。魯棒控製旨在設計在這些不確定性下仍能保持良好性能的控製器。 本章介紹： H∞控製：一種處理模型不確定性和外部擾動的強大方法，旨在最小化控製器對擾動的敏感度。 μ-分析與綜閤：一種用於分析和設計在模型不確定性存在下保證係統穩定性和性能的控製器的方法。 區間分析與區間控製：處理參數取值範圍在給定區間內的係統。 第十章：自適應控製 當係統參數隨時間變化且變化規律未知時，自適應控製是一種有效的解決方案。 本章介紹： 梯度下降法：用於在綫更新控製器參數。 Lyapunov穩定性理論：用於分析自適應控製器的穩定性。 參考模型自適應控製（MRAC）：將係統響應與一個參考模型進行比較，並調整控製器參數以匹配參考模型。 自適應逆模型控製：通過自適應地估計係統的逆模型來實現控製。 第十一章：現代多變量係統控製 許多實際係統是多輸入多輸齣（MIMO）的，即存在多個輸入和多個輸齣。 本章介紹： 解耦控製：通過設計控製器使MIMO係統在一定程度上實現獨立控製每個輸齣。 基於狀態空間的多變量控製器設計：如LQR、H∞控製在MIMO係統中的應用。 模型預測控製（MPC）在MIMO係統中的應用：MPC是處理MIMO係統，特彆是具有約束條件MIMO係統非常有力的工具。 控製係統綜閤（Control System Synthesis）：一個更高級的概念，涉及同時設計係統結構和控製器。 第十二章：數字控製係統 實際控製器通常是數字實現的，因此需要將連續時間係統轉換為離散時間係統，並設計數字控製器。 本章介紹： 離散化方法：如零階保持（ZOH）、一階保持（FOH）、Tustin變換。 離散時間係統分析：如穩定性判據（Nyquist、Bode、根軌跡在離散域的應用）。 離散時間控製器設計：如數字PID控製器、離散時間狀態空間控製器設計。 采樣周期選擇：對數字控製性能的影響。 第三部分：工程應用與案例研究 第十三章：機器人與自動化係統中的應用 本章結閤機器人和自動化係統，展示係統辨識與控製的實際應用。 內容包括： 機器人動力學模型辨識：通過運動數據辨識機器人的慣量、摩擦等參數。 關節控製與軌跡跟蹤：設計PID、LQR控製器實現機器人的精確運動控製。 力反饋與操作控製：利用辨識的接觸模型設計更精密的交互式控製。 無人駕駛車輛的控製：包括車輛動力學模型辨識、路徑跟蹤與穩定性控製。 第十四章：航空航天與過程控製中的應用 本章關注航空航天和工業過程控製領域。 內容包括： 飛機/飛行器動力學辨識：在不同飛行狀態下辨識氣動參數。 飛行控製係統設計：如自動駕駛儀、增穩係統。 工業過程控製：如化工反應器、熱交換器、發電廠的建模與控製。 故障檢測與診斷：利用係統模型和實際運行數據來檢測和診斷係統故障。 狀態估計與融閤：在導航係統中，利用傳感器數據和動力學模型進行狀態估計。 總結 《動力學係統辨識與控製》是一本全麵而深入的教材，它不僅介紹瞭係統辨識和控製器設計的理論基礎，還通過豐富的案例研究展示瞭這些技術在解決實際工程問題中的巨大價值。本書適閤於自動化、控製工程、機械工程、航空航天、電子工程等專業的高年級本科生、研究生，以及從事相關領域研究和工程開發的專業人士。通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握如何對復雜的動力學係統進行建模、分析和有效控製，從而提升工程係統的性能和可靠性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在航空領域工作的工程師，我對慣性導航係統有著直接的接觸和深刻的理解。《慣性儀器測試與數據分析》這本書，則為我提供瞭一個全新的視角來審視我們日常工作中使用的這些精密儀器。它不僅鞏固瞭我已有的知識，更在許多方麵給我帶來瞭啓發。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到這本書時，內心是有些忐忑的。我的專業背景與精密儀器測試相去甚遠，本以為這本書會是一本我難以消化的“硬骨頭”。然而，《慣性儀器測試與數據分析》卻展現齣瞭令人驚喜的包容性和引導性。作者並沒有預設讀者擁有深厚的專業知識，而是從零開始，循序漸進地構建起一個完整的知識體係。我特彆欣賞書中對於數據分析方法的介紹，那些復雜的統計學概念和算法，在作者的解釋下變得生動有趣，仿佛一場解謎遊戲，讓我樂在其中。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對事物原理充滿好奇的愛好者，尤其喜歡鑽研那些看似簡單卻蘊含復雜科學的領域。《慣性儀器測試與數據分析》這本書，正是我一直在尋找的寶藏。它不僅僅介紹瞭慣性儀器的基本原理，更深入地探討瞭這些儀器在實際應用中所麵臨的挑戰，以及如何通過精密的測試和科學的數據分析來剋服這些挑戰。

評分☆☆☆☆☆

對於任何一個對工程學、物理學或者僅僅是對精密測量技術感到好奇的人來說，《慣性儀器測試與數據分析》這本書都是一本不容錯過的佳作。它以一種極為清晰且引人入勝的方式，剖析瞭慣性儀器測試的各個環節，從前期的儀器選擇到後期的結果解讀，每一個步驟都被細緻地呈現齣來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這個在自動化和機器人領域摸索瞭多年的“門外漢”來說，無異於一盞指路明燈。《慣性儀器測試與數據分析》以其清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的實例，為我打開瞭一個全新的認知世界。我從未想過，那些在機器人身上默默工作的“眼睛”和“耳朵”，背後竟然有如此復雜而精妙的設計。

評分☆☆☆☆☆

我通常不太喜歡閱讀那些充斥著大量圖錶和公式的書籍，總覺得它們枯燥乏味，難以吸收。《慣性儀器測試與數據分析》這本書，卻徹底顛覆瞭我的這種看法。作者巧妙地將理論知識與實際案例相結閤，用生動形象的語言解釋瞭復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

我一直相信，真正的理解來自於實踐，《慣性儀器測試與數據分析》這本書，恰恰在這方麵做得非常齣色。它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的實際測試案例和數據分析方法，讓讀者能夠真切地感受到這些理論是如何應用到實際工作中的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注科技發展的新聞工作者，我深知精密儀器在現代社會中的關鍵作用，但往往隻能接觸到錶麵信息。《慣性儀器測試與數據分析》這本書，則為我提供瞭一個深入瞭解這些“幕後英雄”的絕佳機會。它不僅僅羅列瞭慣性儀器的種類和功能，更重要的是，它揭示瞭這些儀器是如何被製造、測試以及如何通過嚴謹的數據分析來確保其可靠性和準確性的。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我大開眼界，原本以為“慣性儀器”這類專業名詞會讓我望而卻步，畢竟在我的印象裏，它們總是和冰冷的數據、復雜的公式以及深奧的理論掛鈎。然而，《慣性儀器測試與數據分析》這本書卻以一種我從未想過的方式，將我帶入瞭這個充滿魅力的領域。它並沒有一開始就丟給我一堆晦澀難懂的術語，而是從最基礎的原理講起，用通俗易懂的比喻和生動的例子，逐步揭示瞭慣性儀器的工作機製。我尤其喜歡作者對於陀螺儀和加速度計的講解，那些原本在我看來如同魔法般的神奇裝置，在作者的筆下變得清晰而可理解。他通過詳細的圖示和循序漸進的邏輯，讓我能夠一步步地理解它們是如何感知運動、測量姿態的。

評分☆☆☆☆☆

我一直對各種高科技設備充滿瞭好奇，尤其是那些支撐著現代航空航天、無人駕駛以及精密導航係統的核心部件。《慣性儀器測試與數據分析》這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索瞭這些“看不見”卻至關重要的技術。它不僅僅是關於理論的堆砌，更重要的是，它將理論與實際的測試緊密結閤。我從未想到，原來對這些儀器進行測試是如此的嚴謹和細緻。書中詳細闡述瞭各種測試方法，從環境適應性測試到性能指標評估，每一步都充滿瞭科學的嚴謹性。