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[德] R.伊泽曼M.明奇霍 编

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发表于2024-11-08

商品介绍



店铺: 木垛图书旗舰店
出版社: 机械工业
ISBN:9787111532170
商品编码:10357350777
开本:16
出版时间:2016-04-01

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书籍描述

基本信息

  • 商品名称:动态系统辨识--导论与应用/国际电气与电子工程译丛
  • 作者:(德)R.伊泽曼//M.明奇霍夫|译者:杨帆//耿立辉//倪博溢
  • 定价:129
  • 出版社:机械工业
  • ISBN号:9787111532170

其他参考信息(以实物为准)

  • 出版时间:2016-04-01
  • 印刷时间:2016-04-01
  • 版次:1
  • 印次:1
  • 开本:16开
  • 包装:平装
  • 页数:537
  • 字数:870千字

内容提要

R.伊泽曼、M.明奇霍夫著的《动态系统辨识—— 导论与应用/国际电气与电子工程译丛》以一种易懂 、明晰、有条理的方式论述系统辨识,而且特别注重 面向应用的辨识方法。主要内容包括时域与频域、连 续时间与离散时间的非参数模型辨识和参数模型辨识 ,比较深入地讨论了辨识的数值计算和实际应用中的 若干问题;对多变量系统辨识、非线性系统辨识以及 闭环系统辨识等也有较为系统的论述。全书共分9个 部分,24章,各章论述系统、简要,配有习题和数据 集,供读者练习,以加强理解。
     本书可供自动化类及相关专业高校师生和工程科 技人员选用。
    

作者简介

R.伊泽曼,(Rolf Isermann),德国达姆施塔特工业大学自动控制研究所荣休教授、控制系统与过程自动化实验室主任,国际自动控制联合会(IFAC)Fellow,IFAC技术过程的故障检测、监控和安全性技术委员会委员。1965年于德国斯图加特大学获得博士学位,先后在斯图加特大学和达姆施塔特工业大学任教,讲授系统辨识课多年。研究方向包括工业控制、系统辨识、故障诊断等。著有德文和英文专著多部。 M.明奇霍夫,(Macro Münchhof),2006年于德国达姆施塔特工业大学获得博士学位,其后曾该校任教,从2006年起讲授“动态系统辨识”课。研究方向包括系统辨识、故障诊断等。

目录

中文版序
Preface for the Chinese translation

译著序言
原著序言
符号列表
**章 绪论
1.1 理论建模与实验建模
1.2 动态系统辨识的任务和问题
1.3 辨识方法的分类及在本书中的处理
1.4 辨识方法概述
1.4.1 非参数模型
1.4.2 参数模型
1.4.3 信号分析
1.5 激励信号
1.6 特殊的应用问题
1.6.1 输入含有噪声
1.6.2 多输入或多输出系统的辨识
1.7 应用领域
1.7.1 增加对过程特性的认识
1.7.2 理论模型的验证
1.7.3 控制器参数的整定
1.7.4 基于计算机的数字控制算法设计
1.7.5 自适应控制算法
l.7.6 过程监控和故障检测
1.7.7 信号预测
1.7.8 在线优化
1.8 文献综述
习题
参考文献
第2章 线性动态系统和随机信号的数学模型
2.1 连续时间信号的动态系统数学模型
2.1.1 非参数模型,确定性信号
2.1.2 参数模型,确定性信号
2.2 离散时间信号的动态系统数学模型
2.2.1 参数模型,确定性信号
2.3 连续时间随机信号模型
2.3.1 特殊的随机信号过程
2.4 离散时间随机信号模型
2.5 特征参数的确定
2.5.1 利用一阶系统近似
2.5.2 利用二阶系统近似
2.5.3 利用n阶具有相等时间常数的时滞系统近似
2.5.4 利用具有迟延的一阶系统近似
2.6 具有积分作用或微分作用的系统
2.6.1 积分作用
2.6.2 微分作用
2.7 小结
习题
参考文献
第Ⅰ部分 频域非参数模型辨识——连续时间信号
第3章 周期信号和非周期信号的谱分析方法
3.1 傅里叶变换的数值计算
3.1.1 周期信号的傅里叶级数
第4章 利用非周期信号测量频率响应
第5章 利用周期测试信号测量频率响应
第Ⅱ部分 利用相关分析法辨识非参数模型
——连续时间和离散时间
第6章 连续时间模型的相关分析
第7章 离散时间模型的相关分析
第Ⅲ部分 参数模型辨识——离散时间信号
第8章 稳态过程的*小二乘参数估计
第9章 动态过程的*小二乘参数估计
**0章 *小二乘参数估计的改进
**1章 贝叶斯方法和极大似然法
**2章 时变过程的参数估计
**3章 闭环参数估计
第Ⅳ部分 参数模型辨识——连续时间信号
**4章 频率响应的参数估计
**5章 微分方程和连续时间过程的
**6章 子空间法
第Ⅴ部分 多变量系统辨识
**7章 多输入多输出系统的参数估计
第Ⅵ部分 非线性系统辨识
**8章 非线性系统的参数估计
**9章 迭代优化
第20章 用于辨识的神经网络和查询表
第21章 基于Kalman滤波的状态和参数估计
第Ⅶ部分 其他问题
第22章 数值计算
第23章 参数估计的实际问题
第Ⅷ部分 应用
第24章 应用实例
第Ⅸ部分 附录
附录A 数学方面
附录B 实验系统
索引


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