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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《連續(xù)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型辨識(shí)理論與實(shí)踐》以機(jī)電系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型辨識(shí)為應(yīng)用背景，系統(tǒng)研究了連續(xù)動(dòng)力學(xué)模型辨識(shí)的理論和方法，主要內(nèi)容如下：①針對(duì)線性、雙線性及Hammerstein模型，用調(diào)制函數(shù)法建立了連續(xù)模型參數(shù)直接估計(jì)的最小二乘法；②提出了兩種自適應(yīng)偏差補(bǔ)償?shù)臒o偏估計(jì)算法；③分別用輔助變量法和增廣最小二乘法簡(jiǎn)化了噪聲的處理；④建立了基于Hartley變換的時(shí)域和頻域辨識(shí)方法；⑤用譜估計(jì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了頻率特性非參數(shù)模型的辨識(shí)；⑥用Elman網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了輸入輸出非線性關(guān)系的辨識(shí)；⑦建立了某平整機(jī)液壓AGC系統(tǒng)壓力閉環(huán)的動(dòng)態(tài)解析模型，用書中各種方法辨識(shí)了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了《連續(xù)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型辨識(shí)理論與實(shí)踐》理論研究成果的正確性和可行性?！哆B續(xù)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型辨識(shí)理論與實(shí)踐》可供從事機(jī)械工程領(lǐng)域研究的工程技術(shù)人員以及高等院校相關(guān)專業(yè)的研究生參考。

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暫缺《連續(xù)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型辨識(shí)理論與實(shí)踐》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 概述
1.2 基于非參數(shù)模型的連續(xù)系統(tǒng)模型間接辨識(shí)
1.3 基于離散模型的連續(xù)系統(tǒng)模型間接辨識(shí)
1.4 連續(xù)系統(tǒng)參數(shù)模型直接辨識(shí)方法
1.5 連續(xù)系統(tǒng)參數(shù)模型直接辨識(shí)的調(diào)制函數(shù)法
1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)法
參考文獻(xiàn)
第2章基于調(diào)制函數(shù)法的連續(xù)系統(tǒng)最小二乘辨識(shí)
2.1 概述
2.2 高斯調(diào)制函數(shù)
2.3 調(diào)制函數(shù)法原理
2.4 調(diào)制濾波器
2.5 最小二乘估計(jì)
2.5.1 辨識(shí)模型描述
2.5.2 最小二乘估計(jì)及統(tǒng)計(jì)特性
2.6 遞推最小二乘估計(jì)
2.7 輔助變量遞推最小二乘估計(jì)
2.8 增廣最小二乘估計(jì)
2.9 仿真算例
2.9.1 調(diào)制窗口參數(shù)對(duì)最小二乘估計(jì)精度的影響
2.9.2 遞推估計(jì)算法
參考文獻(xiàn)
第3章偏差補(bǔ)償最小二乘估計(jì)
3.1 概述
3.2 輸出含測(cè)量噪聲的偏差補(bǔ)償最小二乘法
3.2.1 偏差補(bǔ)償原理
3.2.2 偏差補(bǔ)償遞推估計(jì)
3.3 含輸入輸出測(cè)量噪聲的偏差補(bǔ)償最小二乘法
3.3.1 偏差補(bǔ)償原理
3.3.2 噪聲方差估計(jì)
3.3.3 算法實(shí)現(xiàn)
3.4 仿真實(shí)例
3.4.1 輸出含測(cè)量噪聲的偏差補(bǔ)償遞推估計(jì)
3.4.2 輸入輸出端含測(cè)量噪聲的偏差補(bǔ)償遞推估計(jì)
參考文獻(xiàn)
第4章基于Hartley變換法的連續(xù)系統(tǒng)模型辨識(shí)
4.1 Hartley變換原理
4.1.1 連續(xù)Hartley變換與傅里葉變換的關(guān)系
4.1.2 連續(xù)Hartley變換的性質(zhì)
4.1.3 離散Hartley變換
4.2 基于Hartley變換的時(shí)域辨識(shí)法
4.2.1 連續(xù)線性系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)
4.2.2 連續(xù)非線性系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)
4.2.3 仿真算例
4.2.4 辨識(shí)參數(shù)對(duì)辨識(shí)精度的影響
4.3 基于Hartley變換的頻域辨識(shí)法
4.3.1 Hartley調(diào)制函數(shù)
4.3.2 模型辨識(shí)原理
4.3.3 仿真算例
4.3.4 討論
參考文獻(xiàn)
第5章連續(xù)系統(tǒng)非參數(shù)模型相關(guān)辨識(shí)
5.1 概述
5.2 相關(guān)辨識(shí)原理
5.3 偽隨機(jī)信號(hào)產(chǎn)生原理及性質(zhì)
5.3.1 偽隨機(jī)信號(hào)的產(chǎn)生原理
5.3.2 m序列、逆m序列自相關(guān)函數(shù)
5.3.3 m序列及逆m序列功率譜
5.4 功率譜估計(jì)
參考文獻(xiàn)
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)法
6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的基本原理
6.2 基于Elman網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型辨識(shí)
6.2.1 基本Elman動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)
6.2.2 修改的Elman網(wǎng)絡(luò)
參考文獻(xiàn)
第7章工業(yè)試驗(yàn)應(yīng)用
7.1 冷軋平整機(jī)液壓AGC系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模
7.1.1 液壓AGC系統(tǒng)構(gòu)成
7.1.2 液壓AGC系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模
7.2 測(cè)試系統(tǒng)原理及構(gòu)成
7.2.1 測(cè)試系統(tǒng)構(gòu)成
7.2.2 逆m序列參數(shù)選擇
7.3 液壓AGC系統(tǒng)頻率特性辨識(shí)
7.4 高斯調(diào)制函數(shù)法模型參數(shù)辨識(shí)
7.4.1 信號(hào)調(diào)制特性分析
7.4.2 系統(tǒng)模型參數(shù)估計(jì)
7.5 Hartley變換應(yīng)用
7.5.1 時(shí)域辨識(shí)法辨識(shí)結(jié)果
7.5.2 基于Hartley變換的頻域辨識(shí)法結(jié)果
7.6 基于Elman網(wǎng)絡(luò)的軋機(jī)HAGC系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果
參考文獻(xiàn)