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研究生课程教学大纲

??一、课程基本信息

1.课程代码：[具体代码]

2.课程名称：系统建模与辨识

3.课程类型：专业学位研究生课程

4.学分/学时：[X]学分，[X]学时

5.适用专业：[具体专业]

6.开课单位：[学院名称]

二、课程目标

本课程旨在使学生系统掌握系统建模与辨识的基本理论、方法和技术，培养学生运用所学知识建立实际系统数学模型以及辨识模型参数的能力，提高学生分析和解决复杂系统建模与控制问题的综合素质，为从事相关领域的科研和工程实践工作奠定坚实的理论基础。具体目标如下：

1.理解系统建模与辨识的基本概念、原理和方法体系，掌握常用的建模方法和辨识算法。

2.能够针对不同类型的系统，选择合适的建模与辨识方法，并运用相关工具进行模型建立和参数估计。

3.培养学生运用数学工具分析和解决系统建模与辨识问题的能力，具备对实际系统进行建模、仿真和实验研究的基本技能。

4.通过课程学习，使学生了解系统建模与辨识领域的前沿研究动态，激发学生的创新思维和科研兴趣。

三、课程内容与学时安排

（一）课程内容

1.系统建模基础（8学时）

系统建模概述

系统建模的定义、目的和意义

系统建模的基本步骤和方法分类

系统模型的类型

数学模型的基本概念和表示形式

连续时间模型与离散时间模型

线性模型与非线性模型

集中参数模型与分布参数模型

建模的基本方法

机理建模

测试建模

混合建模

2.线性系统建模方法（12学时）

传递函数模型

线性定常系统的传递函数定义和性质

传递函数的求取方法，如拉普拉斯变换法、状态空间法等

传递函数模型在控制系统分析中的应用

状态空间模型

状态空间模型的基本概念，包括状态、输入、输出等

线性定常系统状态空间模型的建立方法

状态空间模型的能控性、能观性分析

状态空间模型与传递函数模型的转换

3.非线性系统建模方法（10学时）

非线性系统的特点与分类

常见的非线性建模方法

幂级数展开法

描述函数法

神经网络建模方法，介绍常用的神经网络结构（如BP神经网络、RBF神经网络等）及其在非线性系统建模中的应用原理

模糊逻辑建模方法，包括模糊集合、模糊规则、模糊推理等基本概念，以及模糊模型的建立过程

4.系统辨识基础（8学时）

系统辨识概述

系统辨识的定义、任务和目标

系统辨识的基本原理和方法分类

辨识问题的描述与分类

辨识模型的结构选择

辨识数据的获取与预处理

辨识准则的定义和选择

5.参数辨识方法（12学时）

最小二乘法

基本最小二乘法原理

加权最小二乘法

递推最小二乘法及其在实时辨识中的应用

极大似然估计法

极大似然估计的基本原理

与最小二乘法的比较

梯度校正法

最速下降法

共轭梯度法

其他辨识方法简介

遗传算法在参数辨识中的应用

粒子群优化算法在参数辨识中的应用

6.模型结构辨识方法（8学时）

模型结构辨识的基本概念和准则

常用的模型结构辨识方法

试探法

信息准则法，如AIC、BIC等

逐步回归法

神经网络结构辨识方法，如基于遗传算法的神经网络结构优化等

7.系统建模与辨识实验（8学时）

实验目的和要求

实验设备与软件平台介绍

实验内容

选择一个实际系统，如直流电机调速系统、水箱液位控制系统等，运用所学的建模与辨识方法建立其数学模型

对建立的模型进行仿真分析，验证模型的正确性

通过实验数据采集和处理，运用辨识算法对模型参数进行估计，并与理论值进行比较分析

实验报告要求

实验目的、原理和步骤

实验数据记录与处理

实验结果分析与讨论

结论与体会

（二）学时安排

本课程总学时为[X]学时，其中课堂讲授[X]学时，实验[X]学时。具体学时分配如下表所示：

|教学内容|学时|

|||

|系统建模基础|8|

|线性系统建模方法|12|

|非线性系统建模方法|10|

|系统辨识基础|8|

|参数辨识方法|12|

|模型结构辨识方法|8|

|系统建模与辨识实验|8|

四、教学方法与手段

1.教学方法

课堂讲授：系统讲解课程的基本概念、原理、方法和算法，注重理论知识的系统性和逻辑性，通过实例分析加深学生对知识点的理解。

案例教学：选取实际工程中的系统建模与辨识案例进行分析讲解，引导学生运用所学知识解决实际问题，培养学生的工程实践能力和创新思维。

小组讨论：针对一些复杂的知识点或实际问题，组织学生进行小组讨论，鼓励学生积极思考、相互交流，培养学生