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本书以一种易懂、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。

中文版序Ⅲ

Preface for the Chinese translationⅣ

序Ⅴ

译著序言Ⅵ

原著序言Ⅷ

符号列表Ⅹ

第1章绪论

11理论建模与实验建模

12动态系统辨识的任务和问题

13辨识方法的分类及在本书中的

处理

14辨识方法概述

141非参数模型

142参数模型

143***分析

15激励***

16特殊的应用问题

161输入含有噪声

162多输入或多输出系统的辨识

17应用领域

171增加对过程特性的认识

172理论模型的验证

173控制器参数的整定

174基于计算机的数字控制

算法设计

175自适应控制算法

176过程监控和故障检测

177***预测

178在线优化

18文献综述

习题

参考文献

第2章线性动态系统和随机***的

数学模型

21连续时间***的动态系统

数学模型

211非参数模型，确定性***

212参数模型，确定性***

22离散时间***的动态系统

数学模型

221参数模型，确定性***

23连续时间随机***模型

231特殊的随机***过程

24离散时间随机***模型

25特征参数的确定

251利用一阶系统近似

252利用二阶系统近似

253利用n阶具有相等时间常数的

时滞系统近似

254利用具有迟延的一阶系统近似

26具有积分作用或微分

作用的系统

261积分作用

262微分作用

27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***第3章周期***和非周期***的

谱分析方法

31傅里叶变换的数值计算

311周期***的傅里叶级数

312非周期***的傅里叶变换

313傅里叶变换的数值计算

314加窗

315短时傅里叶变换

32小波变换

33周期图

34小结

习题

参考文献

第4章利用非周期***测量

频率响应

41基本方程

42非周期***的傅里叶变换

421简单脉冲

422双脉冲

423阶跃函数和斜坡函数

43确定频率响应

44噪声的影响

45小结

习题

参考文献

ⅩⅨ第5章利用周期测试***测量

频率响应

51利用正弦测试***测量

频率响应

52利用矩形和梯形测试***测量

频率响应

53利用多频率测试***测量

频率响应

54利用连续变频测试***测量

频率响应

55利用相关函数测量频率响应

551以相关函数测定频率响应

552利用正交相关分析测量

频率响应

56小结

习题

参考文献第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

61相关函数的估计

611互相关函数

612自相关函数

62用平稳随机***激励的动态

过程相关分析

621利用去卷积确定脉冲响应

622白噪声作为输入***

623误差估计

624利用实际的自然噪声作为

输入***

63利用二值随机***激励的动态

过程相关分析

64闭环下的相关分析

65小结习题

参考文献

第7章离散时间模型的相关分析

71相关函数估计

711自相关函数

712互相关函数

713相关函数的快速计算

714相关函数的递推计算

72线性动态系统的相关分析

721利用去卷积确定脉冲响应

722随机扰动的影响

73离散时间二值测试***

74小结

习题

参考文献

第Ⅲ部分参数模型辨识——离散时间***第8章稳态过程的最小二乘

参数估计

81引言

82线性稳态过程

83非线性稳态过程

84几何解释

85极大似然和Cramér-Rao界

86约束

87小结

习题

参考文献

ⅩⅩ第9章动态过程的最小二乘

参数估计

91最小二乘（LS）非递推方法

911基本方程

912收敛性

913参数估计的协方差和模型的

不确定性

914参数可辨识性

915未知直流分量

92周期参数***模型的谱分析

921时域参数***模型

922频域参数***模型

923系数的确定

924幅值的估计

93非参数中间模型的参数估计

931非周期激励响应和最小

二乘法

932相关-最小二乘法

（COR-LS）

94最小二乘的递推方法（RLS）

941基本方程

942随机***的递推参数估计

943未知直流分量

95加权最小二乘方法（WLS）

951Markov估计

96指数遗忘的递推参数估计

961带约束的最小二乘递推方法

962Tikhonov正则化

97小结

习题

参考文献

第10章最小二乘参数估计的改进

101广义最小二乘法

1011广义最小二乘的非递推方法

（GLS）

1012广义最小二乘的递推方法

（RGLS）

102增广最小二乘法（ELS）

103偏差校正方法（CLS）

104总体最小二乘法（TLS）

105辅助变量法

1051辅助变量的非递推方法（IV）

1052辅助变量的递推方法（RIV）

106随机逼近法（STA）

1061Robbins-Monro算法

1062Kiefer-Wolfowitz算法

107（归一化）最小均方法

（NLMS）

108小结

习题

参考文献

第11章贝叶斯方法和极大似然法

111贝叶斯方法

112极大似然法（ML）

1121非递推的极大似然法

1122递推极大似然法（RML）

1123Cramér-Rao界与最大精度

113小结

习题

参考文献

第12章时变过程的参数估计

121恒定遗忘因子的指数遗忘

122可变遗忘因子的指数遗忘

123协方差矩阵的调整

124递推参数估计方法的收敛性

1241观测器形式的参数估计

125小结

习题

参考文献

第13章闭环参数估计

131无额外测试***的过程辨识

1311间接过程辨识（情况a+c+e）

1312直接过程辨识（情况b+d+e）

132利用额外测试***的

过程辨识

133闭环辨识方法

1331无额外测试***的间接

过程辨识

1332有额外测试***的间接

过程辨识

1333无额外测试***的直接

过程辨识

1334有额外测试***的直接

过程辨识

133小结

习题

参考文献第Ⅳ部分参数模型辨识——连续时间***第14章频率响应的参数估计

141引言

142频率响应的最小二乘逼近法

（FR-LS）

ⅩⅪ143小结

习题

参考文献

第15章微分方程和连续时间过程的

参数估计

151最小二乘方法

1511基本方程

1512收敛性

152导数的确定

1521数值微分

1522状态变量滤波器

1523有限脉冲响应（FIR）

滤波器

153一致参数估计方法

1531辅助变量法

1532扩展Kalman滤波器，极大

似然法

1533相关-最小二乘法

1534离散时间模型的转换

154物理参数的估计

155部分参数已知的参数估计

156小结

习题

参考文献

第16章子空间法

161引言

162子空间

163子空间辨识

164利用脉冲响应进行辨识

165原始形式的一些改进

166用于连续时间系统

167小结

习题

参考文献第Ⅴ部分多变量系统辨识

第17章多输入多输出系统的

参数估计

171传递函数模型

1711矩阵多项式表示

172状态空间模型

1721状态空间形式

1722输入/输出模型

173脉冲响应模型和Markov

参数

174顺序辨识

175相关分析法

1751去卷积法

1752测试***

176参数估计方法

1761最小二乘方法

1762相关-最小二乘法

177小结

习题

参考文献第Ⅵ部分非线性系统辨识

第18章非线性系统的参数估计

181连续可导非线性的动态系统

1811Volterra级数

1812Hammerstein模型

1813Wiener模型

ⅩⅫ1814Lachmann提出的模型

1815参数估计

182不连续可导非线性的动态

系统

1821带摩擦的系统

1822具有死区的系统

183小结

习题

参考文献

第19章迭代优化

191引言

192非线性优化算法

193一维方法

194多维优化

1941零阶优化器

1942一阶优化器

1943二阶优化器

195约束

1951序贯无约束极小化方法

196利用迭代优化的预报误差法

197梯度的确定

198模型不确定性

199小结

习题

参考文献

第20章用于辨识的神经网络和

查询表

201用于辨识的人工神经网络

2011用于稳态系统的人工

神经网络

2012用于动态系统的人工

神经网络

2013半物理局部线性模型

2014局部和全局参数估计

2015局部线性动态模型

2016带子集选择的局部多项式

模型

202用于稳态过程的查询表

203小结

习题

参考文献

第21章基于Kalman滤波的状态和

参数估计

211离散Kalman滤波器

212稳态Kalman滤波器

213时变离散时间系统的Kalman

滤波器

214扩展Kalman滤波器

215扩展Kalman滤波器用于

参数估计

216连续时间模型

217小结

习题

参考文献第Ⅶ部分其 他 问 题

第22章数值计算

221条件数

222矩阵P的分解方法

223矩阵P-1的分解方法

224小结

225习题

226参考文献

第23章参数估计的实际问题

231输入***的选择

232采样速率的选择

2321预期的应用

2322辨识模型的精度

2323数值计算问题

233线性动态模型结构参数的

确定

2331迟延时间的确定

2332模型阶次的确定

234不同参数估计方法的比较

2341导言

Ⅹ2342先验假设的比较

2343辨识方法总结

235具有积分作用过程的

参数估计

236系统输入扰动

237消除特殊的扰动

2371漂移和高频噪声

2372异常值

238验证

239过程辨识所用的特殊设备

2391硬件设备

2392利用数字计算机辨识

2310小结

习题

参考文献第Ⅷ部分应用

第24章应用实例

241执行器

2411无刷直流执行器

2412电磁汽车节气门执行器

2413液压执行器

242机械设备

2421机床

2422工业机器人

2423离心泵

2424热交换器

2425空调

2426旋转式干燥器

2427引擎试验台

243汽车

2431车辆参数估计

2432制动系统

2433汽车悬挂

2434胎压

2435内燃引擎

244小结

参考文献第Ⅸ部分附录

附录A数学方面

A1随机变量的收敛性

A2参数估计方法的性质

A3向量和矩阵的导数

A4矩阵求逆引理

参考文献

附录B实验系统

B1三质量振荡器

参考文献

罗尔夫伊泽曼（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。

马克罗明奇霍夫（Macro Münchhof），德国爱科曼集团（EckelmannAG）董事，机械自动化领域负责人。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2006~2011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

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书籍介绍

本书以一种易懂、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。