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系统辨识与自适应控制;目录;1.2系统描述的数学模型
1.3随机信号的描述与分析
1.4白噪声与伪随机码
1.5系统辨识的步骤与内容
1.6系统辨识的根本应用
第2章系统辨识的经典方法
2.1阶跃响应法系统辨识
2.2频率响应法系统辨识
2.3相关分析法系统辨识;第3章系统辨识的最小二乘算法
3.1最小二乘法原理
3.2最小二乘估计的递推算法
3.3慢时变参数的最小二乘递推算法
3.4广义最小二乘法
3.5辅助变量法
3.6参数和状态的联合估计
3.7多变量系统的最小二乘辨识
第4章系统辨识的随机逼近法、极大似然法和预报误差法;4.1系统辨识的随机逼近法〔SAA〕
4.2系统辨识的极大似然法〔ML〕
4.3系统辨识的预报误差法〔PE〕
第5章数学模型的结构辨识
5.1根据汉格尔矩阵估计模型的阶次
5.2根据积矩矩阵估计模型的阶次
5.3根据残差平方和估计模型的阶次
5.4根据信息的准那么估计模型的阶次
第6章闭环系统的辨识;第8章自适应控制概论
8.1什么是自适应控制系统
8.2为什么需要自适应控制
8.3自适应控制的方案
8.4自适应控制的设计和理论问题
第9章模型参考自适应控制
9.1模型参考自适应控制引言
9.2基于局部参数最优化理论的设计方法
9.3基于李雅普诺夫稳定性理论设计模型参考自适应控制系统;第10章自校正控制〔一〕
10.1自校正控制概述
10.2单步输出预测自校正控制
10.3控制加权自校正控制
第11章自校正控制〔二〕
11.1极点配置自校正控制
11.2自校正PID控制
11.3专家式自校正PID控制器
11.4广义预测控制;绪论;a.微分方程
b.差分方程
c.状态方程
可从如下几个方面对数学模型进行划分：
〔1〕静态模型与动态模型；
〔2〕线性模型与非线性模型；
〔3〕参数模型与非参数模型；
〔4〕确定性模型与随机性模型；
〔5〕连续时间模型与离散时间模型；;〔6〕时不变模型与时变模型；
〔7〕时间域模型与频率域模型；
〔8〕集中参数模型与分布参数模型。
0.1.2系统辨识的根本方法
〔1〕机理建模
〔2〕系统辨识(实验建模)
〔3〕机理分析和系统辨识相结合的建模方法
0.1.3系统辨识的根本内容;一般说来，假设建立某一系统的数学模型的目的已经十清楚确，同时对该系统已具备了一定的验前知识，就可以进行辨识该系统的数学模型及其参数，其内容为：
a.实验设计；
b.模型结构辨识；
c.模型参数辨识；
d.模型验证。
0.2系统辨识的应用与开展
0.3关于自适应控制;0.3.1什么是自适应控制
0.3.2两种主要的自适应控制形式
〔1〕模型参考自适应控制
〔2〕自校正控制系统
0.4自适应控制系统的应用与开展
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