系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制

前言

　　《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》是自動(dòng)化及相關(guān)專(zhuān)業(yè)大學(xué)本科高年級(jí)學(xué)生和研究生的一門(mén)專(zhuān)業(yè)課程。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步（對(duì)平均變化規(guī)律的深入了解和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展）《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》成為自動(dòng)化及相關(guān)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員必須掌握的一項(xiàng)高層次的技術(shù)?！　?duì)《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》課程的開(kāi)設(shè)，部分學(xué)校是將《系統(tǒng)辨識(shí)》和《自適應(yīng)控制》的內(nèi)容分成兩門(mén)課程開(kāi)設(shè)，或者僅開(kāi)設(shè)其中一門(mén)，也有的學(xué)校是將其合為一門(mén)課程開(kāi)設(shè)?！　∧壳埃瑖?guó)內(nèi)關(guān)于此方面的教材，有以《系統(tǒng)辨識(shí)》為書(shū)名編寫(xiě)的，也有以《自適應(yīng)控制》為書(shū)名編寫(xiě)的，而將兩項(xiàng)內(nèi)容綜合而編的《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》較少。通常是在《系統(tǒng)辨識(shí)》教材中，將自適應(yīng)控制的內(nèi)容作為系統(tǒng)辨識(shí)的一項(xiàng)應(yīng)用進(jìn)行講述；而在《自適應(yīng)控制》教材中，僅將《系統(tǒng)辨識(shí)》的內(nèi)容作為《自適應(yīng)控制》的基礎(chǔ)先修內(nèi)容?！　”窘滩牡木帉?xiě)目的之一是充分考慮到二者的獨(dú)立性，也考慮二者的綜合性。再者，隨著技術(shù)的進(jìn)步，如模糊技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及智能控制技術(shù)等也滲入“系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制”中。讓學(xué)生初步地了解這些技術(shù)的發(fā)展，也是此教材的嘗試內(nèi)容之一．各個(gè)學(xué)校在選用此教材時(shí)，可根據(jù)各自的要求，對(duì)教材的內(nèi)容進(jìn)行分解、組合而進(jìn)行教學(xué)?！　×硗?，許多教師在教學(xué)過(guò)程中，深刻地體會(huì)到，對(duì)《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》的講授與學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，一個(gè)較好的仿真平臺(tái)，是提高此門(mén)課程的教學(xué)效果和學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的重要環(huán)節(jié)。因此配合本書(shū)我們將編寫(xiě)一個(gè)計(jì)算機(jī)仿真平臺(tái)，作為本書(shū)的附屬部分（以上網(wǎng)的方式提供給學(xué)生和教師作為學(xué)習(xí)本門(mén)課程的實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)）。　　基于如上考慮，《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》教材是為了適應(yīng)這些特點(diǎn)而編寫(xiě)的。

內(nèi)容概要

本書(shū)內(nèi)容包括：系統(tǒng)辨識(shí)的基本概念，系統(tǒng)辨識(shí)的經(jīng)典方法，系統(tǒng)辨訓(xùn)的最小二乘算法，系統(tǒng)辨識(shí)的隨機(jī)逼近法、極大似外法和預(yù)報(bào)誤差法，數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)辨識(shí)，閉環(huán)系統(tǒng)的辨識(shí)，系統(tǒng)辨識(shí)的發(fā)展及在生實(shí)際中的應(yīng)用，自適應(yīng)控制概述，模型參考自適應(yīng)控制，自校正控制，多變量自校正控制，自適應(yīng)控制系統(tǒng)發(fā)展及其應(yīng)用。    本書(shū)適合自動(dòng)化及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的大學(xué)本科高年級(jí)學(xué)生和研究生學(xué)習(xí)使用，也可供自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)及其相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員閱讀。

書(shū)籍目錄

緒論  0.1 關(guān)于系統(tǒng)辨識(shí)  0.2 系統(tǒng)辨識(shí)的應(yīng)用與發(fā)展  0.3 關(guān)于自適應(yīng)控制  0.4 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展第1部分 系統(tǒng)辨識(shí)理論、方法及應(yīng)用  第1章 系統(tǒng)辨識(shí)的基本概念    1.1 系統(tǒng)辨識(shí)的基本原理    1.2 系統(tǒng)描述的數(shù)學(xué)模型    1.3 隨機(jī)信號(hào)的描述與分析    1.4 白噪聲與偽隨機(jī)碼    1.5 系統(tǒng)辨識(shí)的步驟與內(nèi)容    1.6 系統(tǒng)辨識(shí)的基本應(yīng)用  第2章 系統(tǒng)辨識(shí)的經(jīng)典方法    2.1 階躍響應(yīng)法系統(tǒng)辨識(shí)    2.2 頻率響應(yīng)法系統(tǒng)辨識(shí)    2.3 相關(guān)分析法系統(tǒng)辨識(shí)  第3章 系統(tǒng)辨識(shí)的最小二乘算法    3.1 最小二乘法原理    3.2 最小二乘估計(jì)的遞推算法    3.3 慢時(shí)變參數(shù)的最小二乘遞推算法    3.4 廣義最小二乘法    3.5 輔助變量法    3.6 參數(shù)和狀態(tài)的聯(lián)合估計(jì)    3.7 多變量系統(tǒng)的最小二乘辨識(shí)  第4章 系統(tǒng)辨識(shí)的隨機(jī)逼近法、極大似然法和預(yù)報(bào)誤差法    4.1 系統(tǒng)辨訓(xùn)的隨機(jī)逼近法（SAA）    4.2 系統(tǒng)辨識(shí)的極大似然法（ML）    4.3 系統(tǒng)辨識(shí)的預(yù)報(bào)誤差法（PE）  第5章 數(shù)字模型的結(jié)構(gòu)辨識(shí)    5.1 根據(jù)漢格爾矩陳估計(jì)模型的階次    5.2 根據(jù)積矩矩陣估計(jì)模型的階次    5.3 根據(jù)殘差平方和估計(jì)模型的階次    5.4 根據(jù)信息的準(zhǔn)則估計(jì)模型的附次  第6章 閉環(huán)系統(tǒng)的辨識(shí)    6.1 閉環(huán)系統(tǒng)的可辨識(shí)性    6.2 閉環(huán)辨識(shí)方法和可辨識(shí)條件    6.3 最小二乘法和輔助變量法在閉環(huán)辨識(shí)中的應(yīng)用  第7章 系統(tǒng)辨識(shí)的發(fā)展及在生產(chǎn)實(shí)際中的應(yīng)用    7.1 模糊關(guān)系模型辨識(shí)及應(yīng)用    7.2 應(yīng)用辨識(shí)技術(shù)的故障檢測(cè)及預(yù)報(bào)    7.3 自校正預(yù)報(bào)器第2部分 自適應(yīng)控制  第8章 自適應(yīng)控制概論    8.1 什么是自適應(yīng)控制系統(tǒng)    8.2 為什么需要自適應(yīng)控制    8.3 自適應(yīng)控制的方案    8.4 自適應(yīng)控制的設(shè)計(jì)和理論問(wèn)題  第9章 模型參考自適應(yīng)控制    9.1 模型參考自適應(yīng)控制    9.2 基于局部參數(shù)最優(yōu)化理論的設(shè)計(jì)方法    9.3 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)  第10章 自校正控制（一）    10.1 自校正控制概述    10.2 單步輸出預(yù)測(cè)自校正控制    10.3 控制加權(quán)自校正控制  第11章 自校正控制（二）    11.1 極點(diǎn)配置自校正控制    11.2 自校正PID控制    11.3 專(zhuān)家式自校正PID控制器    11.4 廣義預(yù)測(cè)控制  第12章 多變量自校正控制  第13章 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

第1部分 系統(tǒng)辨識(shí)理論、方法及應(yīng)用第1章 系統(tǒng)辨識(shí)的基本概念“系統(tǒng)辨識(shí)”是研究如何利用系統(tǒng)試驗(yàn)或運(yùn)行的、含有噪聲的輸入輸出數(shù)據(jù)來(lái)建立被研究對(duì)象數(shù)學(xué)模型的一種理論和方法。系統(tǒng)辨識(shí)與控制理論相互聯(lián)系較為密切，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和對(duì)系統(tǒng)控制技術(shù)要求的提高，控制理論得到廣泛的應(yīng)用。但是，在控制理論的大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)所，若想獲得理想的使用效果，則與能獲得被控對(duì)象精確的數(shù)學(xué)描述是密不可分的。然而，在很多情況下，被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型是不知道的，甚至涉及這個(gè)系統(tǒng)的工藝方面的工程師都無(wú)法用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述它?；蛘哂袝r(shí)，系統(tǒng)的正常運(yùn)行期間的數(shù)學(xué)模型的參數(shù)會(huì)發(fā)生變化，使得依賴(lài)于這個(gè)模型運(yùn)行的系統(tǒng)控制效果大打折扣，甚至使系統(tǒng)失控。因此，在應(yīng)用控制理論去實(shí)施系統(tǒng)控制時(shí)，其基礎(chǔ)是要建立控制對(duì)象的數(shù)學(xué)描述（即對(duì)象的數(shù)學(xué)模型），這是控制理論能否應(yīng)用成功的關(guān)鍵因素之一。

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