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| 內容簡介： |
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本书从实际工程应用角度出发，从经典辨识、现代辨识和智能辨识三个方面介绍了以实验数据驱动建立系统数学模型的算法原理及其程序。全书共9章，包括绪论、辨识相关基础知识、线性系统经典辨识方法、基于最小二乘法的参数辨识、模型结构辨识、基于遗传算法的参数辨识及其应用、基于差分进化算法的参数辨识及其应用、基于麻雀搜索算法的参数辨识及其应用、基于极限学习机的系统在线辨识。本书大部分章节包含辨识算法的MATLAB程序，以帮助读者在系统参数辨识中应用算法，巩固所学内容，提升其解决实际问题的能力。 本书以\理论+案例+代码+仿真分析”的形式布局，注重算法理论与程序实现相结合，由浅入深，脉络清晰，可作为自动化、人工智能、应用数学、统计学和相近专业本科生或研究生的教材，也可作为专业技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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殷春武，西安建筑科技大学。主讲课程有：建模与辨识、线性系统理论、随机过程、信号与系统分析等课程，研究方向为机器人轨迹跟踪控制、航天器姿态跟踪控制、预测与决策分析。主要教学经历、成果：2017—2022年，讲授《随机过程》、《建模与辨识》；2019—2022年，讲授《线性系统理论》 ；2020年，讲授《信号与系统分析》。主要科研成果：发表学术论文50余篇，其中SCI检索5篇，EI检索13余篇，CSCD检索10余篇，CSSCI检索10余篇，教改论文1篇。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 系统数学模型及建模方法1
1.1.1 系统和模型1
1.1.2 模型的表现形式2
1.1.3 数学模型的分类2
1.1.4 建模的主要目的和原则4
1.1.5 建立数学模型的方法4
1.2 系统辨识的定义、内容和步骤5
1.2.1 系统辨识的定义和要素5
1.2.2 系统辨识的内容和步骤6
1.3 系统辨识中常用的误差准则10
1.3.1 输出误差准则10
1.3.2 输入误差准则11
1.3.3 广义误差准则12
思考题12
第2章 辨识相关基础知识13
2.1 随机变量及其数字特征13
2.2 随机过程及其数字特征17
2.3 平稳随机过程及其各态历经性19
2.3.1 平稳随机过程19
2.3.2 各态历经性22
2.3.3 白噪声24
2.4 控制系统的时域响应分析25
2.4.1 常用的典型输入信号25
2.4.2 瞬态性能指标27
2.4.3 一阶系统的瞬态性能分析28
2.4.4 典型二阶系统瞬态性能分析30
2.5 系统传递函数与状态方程的相互转换33
思考题37
第3章 线性系统经典辨识方法38
3.1 阶跃响应法38
3.2 脉冲响应法42
3.2.1 维纳-霍夫方程43
3.2.2 伪随机二进制序列46
3.2.3 用M序列辨识线性系统的脉冲响应函数55
3.2.4 基于脉冲响应曲线的系统辨识57
3.2.5 用M序列辨识脉冲响应的步骤58
3.2.6 相关分析法的抗干扰性分析62
3.3 频率特性法63
3.3.1 单一正弦波法63
3.3.2 组合正弦波法64
3.3.3 矩形波法64
3.3.4 基于频率特性法的一阶/二阶系统参数辨识算法64
思考题66
第4章 基于最小二乘法的参数辨识67
4.1 确定模型与随机模型67
4.2 最小二乘批处理算法71
4.2.1 普通最小二乘法73
4.2.2 加权最小二乘法75
4.2.3 正则化最小二乘法76
4.2.4 基于最小二乘法的离散系统参数辨识与仿真79
4.2.5 最小二乘法的统计特性分析83
4.3 递推最小二乘法84
4.3.1 一般递推最小二乘法84
4.3.2 基于递推最小二乘法的离散系统参数辨识与仿真87
4.4 广义最小二乘法89
4.4.1 广义最小二乘法参数辨识原理90
4.4.2 广义最小二乘法参数辨识步骤91
4.4.3 增广最小二乘法95
4.4.4 基于广义最小二乘法的离散系统参数辨识与仿真96
4.4.5 递推广义最小二乘法100
4.4.6 基于递推广义最小二乘法的离散系统参数辨识与仿真101
4.4.7 夏氏法105
4.5 极大似然法107
4.6 小结111
思考题112
第5章 模型结构辨识113
5.1 阶次检验法基本步骤113
5.2 利用损失函数定阶113
5.3 利用F检验法定阶115
5.3.1 F检验法原理115
5.3.2 基于F检验法的离散系统定阶115
5.4 利用赤池信息量准则定阶116
5.5 离散系统定阶与仿真案例117
思考题120
第6章 基于遗传算法的参数辨识及其应用121
6.1 遗传算法的基本原理121
6.2 遗传算法的构成要素及设计流程124
6.2.1 遗传算法的构成要素124
6.2.2 遗传算法的设计流程125
6.3 遗传算法应用实例125
6.4 遗传算法的MATLAB模块化代码实现131
6.4.1 初始化（编码）子程序（initpop.m函数）的实现132
6.4.2 计算目标函数值132
6.4.3 计算个体适应度值的子程序calfitvalue.m的实现133
6.4.4 选择复制子程序selection.m的实现133
6.4.5 交叉子程序crossover.m的实现134
6.4.6 变异子程序mutation.m的实现135
6.4.7 求群体中最大的适应度值及其对应个体的子程序best.m的实现135
6.4.8 主程序genmain05.m的实现135
6.5 直流伺服电机模型PID控制参数辨识仿真137
6.5.1 直流伺服电机模型137
6.5.2 PID校正138
6.5.3 利用遗传算法进行PID参数优化139
思考题146
第7章 基于差分进化算法的参数辨识及其应用147
7.1 差分进化算法的基本原理和案例仿真147
7.1.1 差分进化算法的基本原理147
7.1.2 基于差分进化算法的参数寻优案例仿真149
7.2 自适应变异系数的改进差分进化算法151
7.2.1 差分进化算法存在的问题151
7.2.2 差分进化算法主要的改进方向152
7.2.3 差分进化算法的改进策略154
7.2.4 基于自适应变异系数的改进差分进化算法参数寻优154
7.3 三种改进差分进化算法及其性能分析163
7.3.1 三种改进差分进化算法163
7.3.2 三种改进差分进化算法在参数寻优中的性能分析164
7.3.3 MATLAB仿真程序171
思考题191
第8章 基于麻雀搜索算法的参数辨识及其应用192
8.1 麻雀搜索算法的基本原理192
8.2 改进麻雀搜索算法及案例仿真分析193
8.2.1 基于精英反向学习策略和混合扰动策略的改进麻雀搜索算法193
8.2.2 基于改进麻雀搜索算法的参数寻优案例仿真194
第9章 基于极限学习机的系统在线辨识210
9.1 极限学习机建模原理210
9.2 利用极限学习机辨识姿态动力学系统未建模部分212
9.2.1 控制问题描述212
9.2.2 基于极限学习机的控制器设计及稳定性分析213
9.2.3 航天器姿态控制仿真分析216
9.3 基于改进极限学习机的非线性系统预设时间滑模自适应控制222
9.3.1 控制问题描述222
9.3.2 期望轨迹扩充策略223
9.3.3 预设时间收敛滑模面及其性质224
9.3.4 预设时间收敛的滑模控制器设计226
9.3.5 数值仿真分析229
参考文献237
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