1 (p0-1): 第1章 绪论 2 (p0-2): 1.1 系统辨识的发展 3 (p0-3): 1.2 经典系统辨识方法的缺陷 6 (p0-4): 1.3 鲁棒控制建模问题的提出与发展 7 (p0-5): 1.4 本书的构成 9 (p0-6): 1.5 附注 10 (p0-7): 2.1 凸集、凸函数与凸优化 10 (p0-8): 2.1.1 凸集合 10 (p0-9): 第2章 模型集辨识的数学基础 11 (p0-10): 2.1.2 凸函数 11 (p0-11): 目录 11 (p0-12): 书中采用的主要符号(notation) 12 (p0-13): 2.1.3 凸优化 15 (p0-14): 书中采用的主要记号(symbol) 16 (p0-15): 2.2 信号与系统的范数 19 (p0-16): 2.3 哈代空间与插值理论 19 (p0-17): 2.3.1 哈代空间 21 (p0-18): 2.3.2 插值理论 26 (p0-19): 2.4 Hankel范数函数近似 33 (p0-20): 2.5 随机信号离散傅里叶变换的统计特性 39 (p0-21): 2.6 系统辨识中的正交基 45 (p0-22): 2.7 附注 46 (p0-23): 第3章 模型集辨识与鲁棒控制的关系 47 (p0-24): 3.1 模型集的描述 49 (p0-25): 3.2 小增益定理 53 (p0-26): 3.3 模型集辨识 59 (p0-27): 3.4 附注 61 (p0-28): 第4章 确定性框架下的模型集辨识——频域实验数据情形 61 (p0-29): 4.1 频域模型集辨识的问题描述 62 (p0-30): 4.2 先验信息独立型线性辨识算法 72 (p0-31): 4.3 先验信息依存型线性辨识算法 79 (p0-32): 4.4 先验信息独立型非线性辨识算法 80 (p0-33): 4.4.1 基于AAK定理的辨识算法 82 (p0-34): 4.4.2 权函数选择 89 (p0-35): 4.5 基于频域实验数据的非伪模型构造 98 (p0-36): 4.6 基于Nevanlinna-Pick插值理论的辨识算法 102 (p0-37): 4.7 附注 104 (p0-38): 第5章 确定性框架下的模型集辨识——时域实验数据情形 105 (p0-39): 5.1 问题描述 106 (p0-40): 5.2 非伪模型集的构造 118 (p0-41): 5.3 插值型辨识算法 125 (p0-42): 5.4 近似插值型辨识算法 131 (p0-43): 5.5 附注 132 (p0-44): 第6章 随机框架下的模型集辨识——时域实验数据情形 133 (p0-45): 6.1.1 问题描述 133 (p0-46): 6.1 时域信号下的模型集辨识——一般情形 134 (p0-47): 6.1.2 辨识算法 135 (p0-48): 6.1.3 辨识误差 143 (p0-49): 6.1.4 先验信息估计 144 (p0-50): 6.2 基于时域信号的模型集辨识——周期激励信号情形 144 (p0-51): 6.2.1 问题描述 145 (p0-52): 6.2.2 辨识算法 146 (p0-53): 6.2.3 误差分析 159 (p0-54): 6.3 附注 161 (p0-55): 第7章 随机框架下的模型集辨识——频域实验数据情形 162 (p0-56): 7.1.2 辨识算法I——实验数据均匀分布情形 162 (p0-57): 7.1.1 问题描述 162 (p0-58): 7.1 有限维系统辨识 165 (p0-59): 7.1.3 辨识算法的特性 175 (p0-60): 7.1.4 辨识算法II——实验数据非均匀分布的情形 180 (p0-61): 7.2 无限维系统辨识 180 (p0-62): 7.2.1 问题描述 180 (p0-63): 7.2.2 辨识算法 182 (p0-64): 7.2.3 辨识算法的特性 201 (p0-65): 7.3 附注 203...

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面向控制的系統辨識導論

清华大学出版社 Qing hua ta xue chu ban she

Qinghua University Press

淸華大學出版社

Xin bian xin xi, kong zhi yu xi tong xi lie jiao cai, Bei jing, 2004

China, People's Republic, China

北京 Bei jing, 2004

Bookmarks: p0-1 (p1): 第1章　绪论
p0-2 (p2): 1.1　系统辨识的发展
p0-3 (p3): 1.2　经典系统辨识方法的缺陷
p0-4 (p6): 1.3　鲁棒控制建模问题的提出与发展
p0-5 (p7): 1.4　本书的构成
p0-6 (p9): 1.5　附注
p0-7 (p10): 2.1　凸集、凸函数与凸优化
p0-8 (p10): 2.1.1 凸集合
p0-9 (p10): 第2章　模型集辨识的数学基础
p0-10 (p11): 2.1.2　凸函数
p0-11 (p11): 目录
p0-12 (p11): 书中采用的主要符号（notation）
p0-13 (p12): 2.1.3　凸优化
p0-14 (p15): 书中采用的主要记号（symbol）
p0-15 (p16): 2.2　信号与系统的范数
p0-16 (p19): 2.3　哈代空间与插值理论
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p0-20 (p33): 2.5　随机信号离散傅里叶变换的统计特性
p0-21 (p39): 2.6　系统辨识中的正交基
p0-22 (p45): 2.7　附注
p0-23 (p46): 第3章　模型集辨识与鲁棒控制的关系
p0-24 (p47): 3.1　模型集的描述
p0-25 (p49): 3.2　小增益定理
p0-26 (p53): 3.3　模型集辨识
p0-27 (p59): 3.4　附注
p0-28 (p61): 第4章　确定性框架下的模型集辨识——频域实验数据情形
p0-29 (p61): 4.1　频域模型集辨识的问题描述
p0-30 (p62): 4.2　先验信息独立型线性辨识算法
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p0-32 (p79): 4.4　先验信息独立型非线性辨识算法
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p0-38 (p104): 第5章　确定性框架下的模型集辨识——时域实验数据情形
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p0-40 (p106): 5.2　非伪模型集的构造
p0-41 (p118): 5.3　插值型辨识算法
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p0-43 (p131): 5.5　附注
p0-44 (p132): 第6章　随机框架下的模型集辨识——时域实验数据情形
p0-45 (p133): 6.1.1　问题描述
p0-46 (p133): 6.1　时域信号下的模型集辨识——一般情形
p0-47 (p134): 6.1.2　辨识算法
p0-48 (p135): 6.1.3　辨识误差
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p0-50 (p144): 6.2　基于时域信号的模型集辨识——周期激励信号情形
p0-51 (p144): 6.2.1 问题描述
p0-52 (p145): 6.2.2　辨识算法
p0-53 (p146): 6.2.3　误差分析
p0-54 (p159): 6.3　附注
p0-55 (p161): 第7章　随机框架下的模型集辨识——频域实验数据情形
p0-56 (p162): 7.1.2　辨识算法Ⅰ——实验数据均匀分布情形
p0-57 (p162): 7.1.1　问题描述
p0-58 (p162): 7.1　有限维系统辨识
p0-59 (p165): 7.1.3　辨识算法的特性
p0-60 (p175): 7.1.4　辨识算法Ⅱ——实验数据非均匀分布的情形
p0-61 (p180): 7.2　无限维系统辨识
p0-62 (p180): 7.2.1　问题描述
p0-63 (p180): 7.2.2　辨识算法
p0-64 (p182): 7.2.3　辨识算法的特性
p0-65 (p201): 7.3　附注
p0-66 (p203): 第8章　模型集检验——时域实验数据情形
p0-67 (p204): 8.1　模型集检验的时域描述
p0-68 (p207): 8.2　具有非构造性误差的模型集检验
p0-69 (p210): 8.3　误差具有结构性信息时的模型集检验
p0-70 (p214): 8.4　最小模型集辨识
p0-71 (p218): 8.5　附注
p0-72 (p219): 第9章　模型集检验——频域实验数据情形
p0-73 (p220): 9.1　输入输出数据情形
p0-74 (p221): 9.1.1　非构造性名义模型误差
p0-75 (p232): 9.1.2　构造性模型误差
p0-76 (p233): 9.2　基于控制对象频率响应估计的模型集检验
p0-77 (p239): 9.3　随机框架下的模型集检验
p0-78 (p251): 9.4　一个模型集检验的数值仿真例
p0-79 (p254): 9.5　附注
p0-80 (p255): 第10章　模型集的闭环辨识与检验
p0-81 (p256): 10.1 Youla-Kucera参数化定理
p0-82 (p259): 10.2　正规互质因子的闭环辨识
p0-83 (p260): 10.2.1　非参数估计
p0-84 (p269): 10.2.2　非参数估计的统计特性及待定参数选择
p0-85 (p279): 10.2.3　正规互质因子的参数辨识
p0-86 (p286): 10.2.4　一个数值仿真例
p0-87 (p290): 10.3　正规互质因子扰动模型集的闭环检验
p0-88 (p302): 10.4　附注
p0-89 (p303): 参考文献
p0-90 (p312): 索引

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Ben shu jie shao lu bang kong zhi jian mo yu chuan tong xi tong bian shi de yi tong, Mo xing ji bian shi yu lu bang kong zhi de lian xi, Yi ji lu bang kong zhi jian mo zhong de zhu yao fang fa he jie guo

本書結合作者對該問題十餘年研究的體會和結果,系統介紹魯棒控制建模與傳統系統辨識的異同、模型集辨識與魯棒控制的聯繫以及魯棒控制建模中的主要方法和結果。這些方法包括確定性框架下的模型集辨識與檢驗、隨機框架下的模型集辨識與檢驗以及基於閉環實驗數據的模型集辨識與檢驗等。具體內容包括基於這些方法的基本結論和其中尚需進一步研究的課題。本書同時還對這些方法所涉及的主要參考文獻作了簡要介紹。

本书系统介绍了鲁棒控制建模与传统系统辨识的异同, 模型集辨识与鲁棒控制的联系以及鲁棒控制建模的主要方法和结果, 这些方法包括确定性框架下的模型集辨识与检验, 随机框架下的模型集辨识与检验以及基于闭环实验数据的模型集辨识与检验等

2024-06-13