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绪论1

0.1 系统辨识的发展1

0.2 系统辨识的现有方法比较4

0.3 本书的研究内容与安排6

第一章 用于辨识的伪随机序列10

1.1 引言10

1.2 m序列的产生与性质10

1.2.1 m序列的产生10

1.2.2 m序列的性质13

1.3.1 逆重复m序列的产生14

1.3 逆重复m序列的产生与性质14

1.3.2 逆重复m序列的性质15

1.4 m3序列的产生与性质16

1.4.1 m3序列的产生16

1.4.2 m3序列的性质17

1.5 m5序列的产生与性质18

1.5.1 m5序列的产生18

1.5.2 m5序列的性质18

1.6 非线性M序列19

1.7 循环差集序列21

1.8 改良型差集序列23

1.9 伪随机连续信号的自相关函数25

1.10 伪随机连续信号的功率谱29

第二章 伪随机整数串的产生与性质33

2.1 引言33

2.2 全循环小数序列的产生34

2.3 伪随机整数串概率特性39

2.4 伪随机整数串游程特性41

2.5 伪随机整数串自相关函数特性44

2.6 全循环小数序列的综合47

2.7 广义全循环小数的产生与特性48

2.8 最佳正、余弦型伪随机序列54

2.9 结论59

第三章 脉冲响应函数相关辨识与精度分析62

3.1 引言62

3.2 FIR模型辨识的相关分析法62

3.3 m序列输入时相关辨识的精度分析65

3.4 相关辨识的精度上界和下界69

3.4.1 误差下界69

3.4.2 误差上界70

3.4.3 白噪声情形72

3.4.4 一般噪声情形73

3.5.1 初值测量误差影响分析74

3.5 初值测量误差的影响与消除74

3.5.2 最小二乘法消除初值影响76

3.6 逆重复m序列输入相关辨识与精度分析79

3.6.1 相关辨识79

3.6.2 误差下界82

3.6.3 误差上界83

3.6.4 白噪声情形83

3.6.5 一般噪声情形84

3.7 白噪声输入相关辨识精度分析85

3.8 实例分析与结论88

4.1 引言95

第四章 脉冲响应函数辨识的最优输入设计95

4.2 问题的描述与有效算法96

4.2.1 问题的描述96

4.2.2 有效算法与Fisher信息矩阵97

4.3 最优输入设计100

4.4 相关分析与统计特性105

4.5 黑箱辨识的精度分析111

4.6 实例分析与结论115

第五章 连续系统脉冲响应辨识120

5.1 连续系统相关分析Wiener-Hopf方程120

5.2.2 三角形自相关函数情形123

5.2 连续系统脉冲响应精确辨识算法123

5.2.1 白噪声情形123

5.2.3 一般情形126

5.3 采用伪随机信号辨识的近似算法128

5.3.1 m序列情形128

5.3.2 其他伪随机序列情形131

5.3.3 初值测量误差的影响与消除132

5.3.4 输入直流分量的影响133

5.4 利用伪随机信号作频域辨识134

5.4.1 精确法134

5.4.2 近似法136

5.5 连续型伪随机信号的参数选择137

5.5.1 信号周期的选择138

5.5.2 时钟周期的选择138

5.5.3 信号幅度的选择139

第六章 传递函数辨识的阶跃响应法140

6.1 引言140

6.2 一阶惯性滞后环节的辨识142

6.2.1 切线法142

6.3 二阶自衡对象的辨识143

6.2.2 两点法143

6.3.1 切线法144

6.3.2 两点法145

6.3.3 二阶欠阻尼自衡对象的辨识148

6.4 高阶自衡对象的辨识149

6.5 自衡等容对象的辨识151

6.5.1 切线法151

6.5.2 两点法154

6.6 无自衡对象的传递函数辨识155

6.7 面积法156

6.8.1 矩形脉冲输入158

6.8 其他辨识用输入信号158

6.8.2 冲激输入信号159

第七章 ARMAX模型的全结构辨识161

7.1 引言161

7.2 系统的描述162

7.3 系统的纯时滞、大纯时滞辨识163

7.4 AR部分辨识及偏差补偿算法164

7.4.1 基本算法164

7.4.2 偏差分析与补偿166

7.5 ARMAX模型AR部分偏倚校正递推辨识168

7.7 观测噪声自相关函数估计169

7.6 MA部分辨识169

7.8 观测噪声模型的辨识171

7.9 全结构辨识的十步快速算法172

7.10 计算结果及分析174

7.10.1 大纯时滞辨识的仿真175

7.10.2 基本算法与偏差补偿算法仿真与比较176

7.10.3 带噪声估计的偏差补偿算法仿真179

7.11 结论182

8.1 频率特性拟合法184

第八章 传递函数辨识的频率特性拟合184

8.1.1 Levy法185

8.1.2 迭代法187

8.1.3 山下法188

8.2 无自衡对象参数拟合190

8.3 频域数据拟合法的统一格式191

8.4 获取频率特性的其他方法195

8.4.1 矩形波方法195

8.4.2 冲激响应法197

8.5 仿真结果199

9.1 引言200

第九章 非线性系统Wiener模型辨识200

9.2 问题描述与预备结果201

9.2.1 问题描述201

9.2.2 预备结果202

9.3 线性子系统的辨识204

9.4 非线性增益环节的辨识206

9.4.1 偶次项系数的辨识206

9.4.2 奇次项系数的辨识207

9.5 辨识的统计特性208

9.6 计算结果与分析212

9.7 结论214

第十章 非线性系统Hammerstein模型辨识218

10.1 引言218

10.2 H-模型线性子系统的辨识219

10.3 H-模型非线性增益的辨识223

10.4 H-模型的m3序列辨识法224

10.4.1 非线性环节偶次项系数的辨识224

10.4.2 非线性环节奇次项系数的辨识225

10.4.3 线性子系统脉冲响应函数辨识227

10.5 计算结果与分析227

10.6 结论230

第十一章 多变量控制系统Fisher信息矩阵结构233

11.1 问题描述233

11.1.1 有关前提条件233

11.1.2 有关矩阵运算234

11.1.3 Fisher信息矩阵236

11.2 一般情形的Fisher信息矩阵结构237

11.3 特殊情形的Fisher信息矩阵结构241

11.3.1 控制系统Markov参数矩阵辨识精度241

11.3.2 MA模型时序参数Fisher信息矩阵243

11.3.3 AR时序模型参数Fisher信息矩阵245

11.3.4 噪声强度参数的Fisher信息矩阵247

第十二章 随机MIMO系统的结构与参数不变量辨识249

12.1 引言249

12.2 MIMO系统Markov参数矩阵辨识250

12.3 状态空间描述的结构辨识251

12.4 结构与参数不变量计算步骤257

12.5 仿真结果与分析259

12.5.1 无噪声时的辨识结果259

12.5.2 噪声干扰下参数不变量辨识结果260

12.5.3 结构不变量辨识的抗噪能力261

12.6 结论263