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出版者:不明供货商

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页数:908

译者:

出版时间:2000-9

价格:$ 231.65

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isbn号码:9780139586538

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《系统辨识与建模：理解复杂动态行为的钥匙》 本书深入探讨了系统辨识（System Identification）和建模（Modeling）的核心原理、方法与技术，旨在为读者提供一套系统、全面的框架，以理解和描述各种复杂动态系统的内在行为。在科学研究、工程实践乃至经济金融分析等众多领域，精确而有效的系统模型都是进行预测、控制、优化和故障诊断的基础。本书正是为了满足这一核心需求而精心编撰，它将带领读者穿越从理论概念到实际应用的广阔领域。 第一部分：系统辨识的理论基石 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。我们将从系统的基本概念出发，包括静态系统与动态系统、线性系统与非线性系统、连续时间系统与离散时间系统等，并清晰界定本研究范畴内的“系统”以及我们试图从其观测数据中提取的信息。 系统模型的多样性： 我们将广泛介绍不同类型的系统模型，如物理模型（基于第一性原理推导）、经验模型（基于数据拟合）以及混合模型。重点将放在经验模型，因为系统辨识的主要任务就是从观测数据中构建此类模型。我们将讨论不同模型结构的优缺点，例如差分方程模型、状态空间模型、ARX、ARMAX、OE、BJ等模型在描述系统动态特性上的侧重。 数据在系统辨识中的作用： 数据是系统辨识的生命线。本章将详细阐述实验设计的重要性，包括激励信号的选择（脉冲、阶跃、正弦、随机信号等）及其对模型辨识精度和特性的影响，以及数据采集的频率、长度和噪声水平等关键因素。我们会深入讨论数据预处理的技术，如滤波、去趋势、归一化等，以去除噪声干扰，突出系统真实动态。 模型辨识的基本框架： 系统辨识过程通常遵循一个迭代优化的流程。我们将介绍这个基本框架，包括： 模型结构的选取： 如何根据先验知识和对系统动态的初步判断，选择合适的模型结构。 参数估计： 如何利用观测数据估计模型参数。我们将详细介绍多种参数估计方法，如最小二乘法（Least Squares）、广义最小二乘法（Generalized Least Squares）、最大似然法（Maximum Likelihood）等。每种方法的原理、适用条件、收敛性与效率都将进行深入剖析。 模型检验与选择： 辨识得到的模型需要经过严格的检验才能被接受。本章将介绍残差分析（Residual Analysis）、模型响应与实际响应的比较、模型在独立数据集上的验证等方法。我们还将讨论如何利用信息准则（如AIC, BIC）和交叉验证（Cross-validation）等技术来选择最佳模型。 在线辨识与自适应系统： 许多实际系统（如通信网络、生物系统、经济系统）的动态特性会随时间发生变化。本书将介绍在线辨识（Online Identification）和自适应系统（Adaptive Systems）的概念，以及相应的算法，如递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）、递推最大似然法（Recursive Maximum Likelihood, RML）等，使得模型能够实时更新以适应系统参数的变化。 第二部分：建模技术与应用实践 在掌握了系统辨识的基础后，本部分将聚焦于将辨识出的模型应用于实际问题，并探讨更广泛的建模技术。 状态空间模型的辨识： 状态空间模型以其简洁性和通用性，在现代控制理论中占据核心地位。本章将详细介绍如何从输入输出数据直接辨识状态空间模型，包括N4SID（Numerical algorithm for Subspace System Identification）等先进算法。我们将讨论如何确定模型的阶数，以及如何处理多输入多输出（MIMO）系统的辨识问题。 非线性系统的辨识与建模： 许多现实世界中的系统是非线性的。本书将介绍用于非线性系统辨识和建模的多种方法： 基于泰勒展开或多项式模型： 将非线性系统近似为一系列线性项的组合。 神经网络（Neural Networks）在建模中的应用： 详细介绍前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）等在系统建模中的原理、训练方法（如反向传播算法）及其在处理复杂非线性动态中的强大能力。 模糊逻辑模型（Fuzzy Logic Models）： 介绍模糊逻辑系统如何通过模糊规则来逼近非线性函数，以及如何从数据中辨识模糊规则和隶属度函数。 支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）的回归应用： 探讨SVMs在处理高维非线性回归问题上的优势，以及如何将其应用于系统建模。 模型验证与不确定性分析： 辨识出的模型并非完美无瑕。本章将深入探讨模型验证的进阶技术，如模型预测能力的评估，以及如何量化模型的不确定性。我们将介绍贝叶斯辨识方法，它能够提供模型参数的概率分布，从而更全面地评估模型的可靠性。 模型在控制设计中的应用： 辨识和建模的最终目的往往是为了实现有效的系统控制。本书将简要概述如何利用辨识出的模型设计控制器，例如PID控制器、模型预测控制（MPC）、状态反馈控制等。我们将重点说明精确的系统模型如何直接影响控制器的性能和稳定性。 案例研究与行业应用： 为了帮助读者将理论知识转化为实践技能，本书将包含多个精心挑选的案例研究，覆盖不同的应用领域。这些案例将包括但不限于： 工业过程控制： 如化工反应器、发电厂锅炉的动态建模与控制。 机器人与自动化： 机器人手臂的运动学与动力学辨识，以及其在轨迹跟踪控制中的应用。 航空航天： 飞行器的气动模型辨识与姿态控制。 生物医学工程： 生理信号（如心电图、脑电图）的建模与分析。 经济金融建模： 股票市场、汇率预测等动态系统的建模。 通信系统： 信道模型辨识与均衡。 能源系统： 智能电网的负荷预测与供需平衡建模。 第三部分：高级主题与前沿展望 为了进一步拓展读者的视野，本部分将触及一些高级主题和未来发展方向。 分布式系统与多代理系统辨识： 随着分布式控制和物联网的兴起，如何对由多个相互作用的子系统组成的复杂分布式系统进行辨识与建模，将成为一个重要的研究方向。 强化学习与模型基强化学习： 介绍强化学习如何与模型辨识相结合，即利用辨识出的系统模型来辅助强化学习Agent的学习过程，从而提高学习效率和策略性能。 因果推断与系统辨识： 探讨如何在辨识模型的同时，理解变量之间的因果关系，这对于构建更具解释性和鲁棒性的模型至关重要。 小样本与稀疏数据辨识： 在实际应用中，数据往往是有限且稀疏的。介绍适用于这些场景的辨识算法和技术。 可解释AI（Explainable AI, XAI）与系统辨识： 关注如何使辨识出的模型更具可解释性，以便人类能够理解其决策过程，特别是在高风险应用中。 学习目标与读者群体 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解系统辨识与建模的基本原理与方法。 掌握多种系统模型的结构及其选择依据。 熟练运用各种参数估计技术从数据中辨识系统模型。 能够进行有效的模型验证与模型选择。 理解并能应用非线性系统辨识与建模的技术。 认识到模型在控制设计、预测与分析中的关键作用。 了解系统辨识与建模在各行业领域的广泛应用。 初步接触和理解系统辨识的前沿研究方向。 本书适合于控制工程、电气工程、机械工程、自动化、计算机科学、应用数学、生物医学工程、经济学等相关专业的本科生、研究生，以及从事科研、工程设计、数据分析的专业人士。本书假设读者具备一定的线性代数、微积分、概率论与数理统计以及基本的信号与系统知识。 结语 《系统辨识与建模：理解复杂动态行为的钥匙》旨在成为一本全面、实用且具有前瞻性的参考书，为读者在复杂动态系统的建模、理解与控制领域提供坚实的理论指导和丰富的实践经验。我们相信，掌握了这些工具和方法，读者将能更有效地驾驭和优化您所面对的任何动态系统。

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阅读这本书的过程中，我强烈地感觉到作者团队在内容组织上采用了非常精妙的“螺旋上升”结构。它不是那种一章一节地线性推进，而是像一个精密的机械结构，每一个新引入的概念都会在前一章建立的框架上进行扩展和深化。比如，在讲解了根轨迹法后，紧接着就引入了频率响应分析，虽然两者从数学工具上看有所区别，但作者巧妙地论证了它们在确定系统裕度和稳态性能上的互补性。更妙的是，当读者学完两种不同的分析方法后，作者会立刻安排一个综合性的章节，要求读者运用前面学到的所有工具，去评估一个略微复杂的反馈系统。这种设计迫使读者必须不断地回顾和整合已学知识，而不是学完一章就遗忘一章。这种不断加深理解、不断将不同知识点联系起来的教学方法，极大地增强了知识的内化过程，让人在不知不觉中，就已经构建起了一个完整的、多维度的控制系统分析和设计思维网络。

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这本书在案例研究的选择上，展现出了极高的洞察力和实用价值。我发现它并没有局限于那些教科书上反复出现的、略显老套的二阶弹簧阻尼器模型，而是引入了许多更贴近当代工程挑战的实例。比如，在讨论数字控制系统设计时，它详细剖析了一个高精度伺服电机的离散化和数字控制器实现过程，其中关于采样周期的选择和量化误差的讨论，显得尤为精辟。再比如，在涉及复杂系统辨识的部分，作者没有使用过于理想化的输入信号，而是模拟了真实世界中带有噪声和干扰的输入数据，并展示了如何利用最小二乘法或其他估计技术来提取出最接近实际的系统参数。这些案例的丰富性，使得书中的理论知识仿佛立刻“活”了起来，我能清晰地看到，书本上的公式如何转化为实际的PID参数调整，或者如何指导我选择合适的控制器结构来解决实际工程中的性能指标问题。这种强烈的应用导向，让这本书更像是一本高级的“实战手册”，而不是束之高阁的理论宝典。

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初次翻阅这本书的目录时，我立刻被其中对现代控制理论覆盖的广度和深度所震撼。它似乎不仅仅停留于经典的频域或时域分析，而是大刀阔斧地将鲁棒控制、最优控制，乃至更前沿的一些非线性系统处理方法都纳入了其中，并且从基础原理出发，层层递进，逻辑链条异常清晰。与其他一些教材动辄跳跃到高深的概念不同，这里的作者似乎非常体谅初学者的困境，他们花费了大量的篇幅来铺垫必要的数学基础——那些线性代数和复变函数的知识点，被巧妙地融入到系统建模的语境中，而不是孤立地讲解。我尤其欣赏作者对“物理意义”的强调，每当引入一个复杂的数学工具时，总能立刻联系到它在实际物理系统中的映射，比如阻尼比如何影响系统的瞬态响应，或者极点位置如何决定系统的稳定性边界。这种“从现象到数学，再回归现象”的讲解模式，极大地避免了将理论变成一堆空洞的符号推导，让人感觉自己不是在解题，而是在真正“理解”一个动态过程的内在规律。

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坦白说，这本书的难度梯度设置相当陡峭，尤其是在涉及到现代控制理论的证明环节时，几乎需要读者具备扎实的数学功底才能跟上作者的推导思路。但有趣的是，即便是在那些证明最为繁复的章节，作者也总是会预先给出一个高度概括的“目标陈述”，告诉我们这个定理或结论的最终目的是什么，以及它将为后续的哪一部分设计工作提供关键支持。这种“先画出目标，再展示路径”的策略，极大地缓解了在面对复杂数学推导时的迷茫感。我甚至在某些章节的末尾，发现了一些被称为“高级探索”的附录，这些内容似乎故意使用了更抽象的数学语言，暗示着该领域未来的发展方向或者尚未完全解决的难题。这种处理方式，让这本书不仅仅是一个知识的传递者，更像是一个研究领域的“引路人”，它清晰地标示出了已知的坚实地基，同时也指明了前方尚待开拓的学术前沿，极大地激发了我进一步深入研究的动力和好奇心。

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这本书的装帧和纸张质量简直是工业级的精良，拿在手里沉甸甸的，那种厚实的触感就让人感觉内容一定扎实可靠。封面设计虽然简约，但那种深沉的蓝色和清晰的字体排版，透露着一种不容置疑的专业气质，让人立刻就能判断出这不是一本泛泛而谈的科普读物，而是真正面向工程实践和理论深究的硬核教材。我特别欣赏出版社在细节上的处理，比如章节标题的字体选择，既保证了在密集的公式和图表之间依然清晰可辨，又避免了那种廉价印刷品常有的刺眼感。翻开内页，排版布局疏密有致，即便是那些复杂的矩阵运算和微分方程，也都被安排得井井有条，这对于需要长时间盯着公式阅读的工程师来说，无疑是一种极大的友好。我甚至注意到，图表的线条清晰度极高，即便是那些描绘系统反馈回路的细微箭头，也丝毫不含糊，这在很大程度上减轻了阅读理解的视觉负担。总而言之，从物质载体上讲，这本书的制作水准，已经为接下来的深度学习过程奠定了坚实且令人愉悦的物质基础，让人期待内容能与其载体一样出色。

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饿，我正在读这本书，主要是想了解下PID控制原理。该书涵盖面广，内容丰富，从SISO到MIMO一应俱全。问题就是像我这种小白级别的，个别推理或者是引申处看不太懂。比如6.4节有关于critical gain和奈奎斯特图之间的联系以及如何计算得出各种参数等等，都交代的不是特别清楚。当然如果是懂的人一眼就看出来，但是看书的人大多数都不太懂吧，所以……当然，我是跳着看的，有好几节没认真看，而且我才看了一遍，也许多看一些会更明白，霍霍……

评分☆☆☆☆☆

饿，我正在读这本书，主要是想了解下PID控制原理。该书涵盖面广，内容丰富，从SISO到MIMO一应俱全。问题就是像我这种小白级别的，个别推理或者是引申处看不太懂。比如6.4节有关于critical gain和奈奎斯特图之间的联系以及如何计算得出各种参数等等，都交代的不是特别清楚。当然如果是懂的人一眼就看出来，但是看书的人大多数都不太懂吧，所以……当然，我是跳着看的，有好几节没认真看，而且我才看了一遍，也许多看一些会更明白，霍霍……

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