系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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庞中华，崔红 著

图书标签:

• 系统辨识
• 自适应控制
• MATLAB
• 仿真
• 控制理论
• 自动控制
• 信号处理
• 数学模型
• 算法
• 工程应用

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512424753

版次：3

商品编码：12256825

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：295

字数：486000

正文语种：中文

内容简介

　　《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》从MATLAB仿真角度出发，系统地介绍系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。
　　《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》内容主要分为三部分：第1部分为绪论；第二部分为线性系统辨识与自适应控制，包括系统辨识（如*小二乘法、梯度校正法和极大似然法）、模型参考自适应控制、自校正控制和基于常规控制策略的自校正控制；第三部分为非线性系统辨识与自适应控制，包括神经网络辨识与控制、模糊控制与模糊神经网络辨识和无模型自适应控制。书中每种算法都配有仿真实例、仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析，以便读者深人理解和灵活运用系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。
　　《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》内容简练，系统性和实用性强，可作为自动化相关专业本科高年级学生和硕士研究生的教学用书，也可供控制科学与工程相关领域的博士研究生、教师、科研人员以及技术开发人员阅读和参考。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 自适应控制问题的提出
1．2 自适应控制的种类
1．2．1 模型参考自适应控制系统
1．2．2 自校正控制系统
1．2．3 智能自适应控制系统
1．2．4 其他形式的自适应控制系统
1．3 自适应控制的应用现状
1．3．1 在工业领域中的典型应用
1．3．2 在非工业领域中的应用
1．4 自适应控制存在的问题及发展方向

第2章 系统辨识
2．1 系统辨识概述
2．1．1 数学模型及建模方法
2．1．2 系统辨识的定义及其分类
2．1．3 参数模型
2．1．4 系统辨识的基本原理
2．1．5 系统辨识的步骤
2．2 白噪声、M序列与噪信比
2．2．1 白噪声与有色噪声
2．2．2 M序列与逆M序列
2．2．3 噪信比
2．3 最小二乘参数估计法
2．3．1 批处理最小二乘法
2．3．2 递推最小二乘法
2．3．3 遗忘因子递推最小二乘法
2．3．4 递推增广最小二乘法
2．4 梯度校正参数估计法
2．4．1 确定性系统的梯度校正参数估计法
2．4．2 随机牛顿法
2．5 极大似然参数估计法
2．6 多变量系统参数估计

第3章 模型参考自适应控制
3．1 连续系统数值积分基础知识
3．1．1 欧拉法
3．1．2 龙格-库塔法
3．2 基于梯度法的模型参考自适应控制
3．2．1 MIT自适应律
3．2．2 MIT归一化算法
3．3 基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制
3．3．1 Lyapunov稳定性理论与正实传递函数
3．3．2 可调增益Lyapunov-MRAC
3．3．3 系统状态变量可测时的MRAC
3．3．4 Narendra稳定自适应控制器
3．4 离散时间模型参考自适应系统
3．4．1 二阶系统的离散时间MRAS
3．4．2 n阶系统的离散时间MRAS

第4章 自校正控制
4．1 Diophantine方程的求解
4．1．1 单步Diophantine方程的求解
4．1．2 多步Diophantine方程的求解
4．2 最小方差自校正控制
4．2．1 单步输出预测
4．2．2 最小方差控制
4．2．3 最小方差间接自校正控制
4．2．4 最小方差直接自校正控制
4．3 广义最小方差自校正控制
4．3．1 广义最小方差控制
4．3．2 广义最小方差间接自校正控制
4．3．3 广义最小方差直接自校正控制
4．4 广义预测控制
4．4．1 预测控制的提出
4．4．2 预测控制的基本机理
4．4．3 广义预测控制
4．5 改进的广义预测控制
4．5．1 基于CARIMA模型的JGPC
4．5．2 基于CARMA模型的JGPC

第5章 基于常规控制策略的自校正控制
5．1 极点配置自校正控制
5．1．1 极点配置控制
5．1．2 极点配置间接自校正控制
5．1．3 极点配置直接自校正控制
5．2 自校正PID控制
5．2．1 常规PID控制
5．2．2 自校正PID控制

第6章 神经网络辨识与控制
6．1 基于BP神经网络的系统辨识
6．1．1 BP神经网络
6．1．2 基于局部误差的BP神经网络辨识
6．1．3 基于全局误差的BP神经网络辨识
6．2 基于RBF神经网络的系统辨识与控制
6．2．1 RBF神经网络
6．2．2 基于RBF神经网络的系统辨识
6．2．3 基于RBF神经网络的PID自校正控制

第7章 模糊控制与模糊神经网络辨识
7．1 引言
7．2 模糊逻辑控制
7．2．1 模糊控制系统的设计
7．2．2 模糊控制M文件仿真
7．2．3 模糊控制Simulink仿真
7．3 模糊神经网络辨识
7．3．1 模糊系统和神经网络的比较
7．3．2 模糊神经网络
7．3．3 关系度聚类方法
7．3．4 补偿模糊神经网络
7．3．5 基于聚类的补偿模糊神经网络辨识

第8章 无模型自适应控制
8．1 动态线性化技术
8．1．1 紧格式动态线性化方法（CFDL）
8．1．2 偏格式动态线性化方法（PFDL）
8．1．3 全格式动态线性化方法（FFDL）
8．2 SISO无模型自适应控制
8．2．1 基于CFDL的无模型自适应控制
8．2．2 基于PFDL的无模型自适应控制
8．2．3 基于FFDL的无模型自适应控制
8．3 MIMO无模型自适应控制
8．3．1 基于CFDL的MIMO无模型自适应控制
8．3．2 基于PFDL的MIMO无模型自适应控制
8．3．3 基于FFDL的MIMO无模型自适应控制
参考文献

前言/序言

　　目前，系统辨识与自适应控制理论已日趋成熟和完善，并被广泛应用于国民经济和国防建设的各个工程技术领域，包括航空、航天、航海、机器人、工业过程（如冶金、化工、机械、电力、热力、酿造、造纸等）、节能环保、生物医学、社会经济与管理等。有关系统辨识和自适应控制的书籍，国内外已出版数十种，但多数是对其理论和算法的系统性论述，对算法的实现问题涉及较少。为了弥补这一缺憾，本书在简要介绍系统辨识与自适应控制基本理论和方法的基础上，给出了具体算法的实现步骤，并提供了相应的仿真实例和MATLAB仿真程序供读者学习参考，可帮助读者快速地学习、掌握和应用这一领域的基本理论和方法。因此，本书具有以下特色。
　　（1）内容简练、系统性强。由于系统辨识与自适应控制理论方面的著作已很多，因此，本书精选典型算法，首先介绍其理论背景和简单理论推导，然后给出算法的实现步骤，并通过仿真实例，介绍算法的实现，展示仿真效果，便于读者把握算法的本质，掌握和巩固所学知识。
　　（2）实用性强。本书介绍的每种算法及重要的基础知识都配有MATI.AB仿真程序，而且尽量使编写的程序通用化、模块化，读者只需修改程序源代码中的对象参数即可实现指定被控对象的参数估计和控制器设计。
　　（3）灵活性高。本书所有的MATLAB程序均采用M文件进行原始编程，能够让读者对具体算法的实现过程有更直观的理解和掌握，同时也避免了相应技术MATI。AB工具箱固定模式的限制，读者只需对书中程序代码稍作修改，即可进行算法的设计与仿真。
　　全书共8章，主要内容分为以下三部分。
　　第一部分为绪论，即第1章，简要介绍自适应控制理论的产生背景、种类及应用现状等。
　　第二部分为线性系统辨识与自适应控制，即第2章～第5章，主要介绍线性系统常用辨
　　识方法（包括最小二乘法、梯度校正法和极大似然法）和线性系统典型自适应控制方法
　　（包括模型参考自适应控制、最小方差自校正控制、广义预测控制以及基于常规控制策
　　略的自校正控制）。
　　第三部分为非线性系统辨识与自适应控制，即第6章～第8章，主要介绍非线性系统的
　　神经网络辨识与控制（包括BP神经网络和RBF神经网络）、模糊控制与模糊神经网络
　　辨识以及无模型自适应控制（包括单输入单输出系统和多输入多输出系统）。
　　本书中的MATLAB仿真程序是基于MATLABR2017a编写的，程序源代码均免费提供，读者可扫描下页二维码直接下载。
　　本书的编写得到了英国南威尔士大学刘国平教授、清华大学周东华教授、北京理工大学孙健教授和北京交通大学侯忠生教授的鼓励和帮助，在此作者谨向他们深表谢意。另外，图书的编写和出版还要感谢通过邮箱和论坛与作者进行沟通和交流的读者朋友们，以及国家自然科学基金项目（61673023）的资助。

系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版） 前言 在现代工程领域，尤其是控制科学与技术领域，系统辨识和自适应控制已成为核心技术。它们不仅是理论研究的前沿，更是实现复杂系统智能化、自主化运行的关键。随着计算能力的飞速发展和算法的不断革新，MATLAB作为一种强大的工程计算软件，已成为系统辨识与自适应控制研究与应用不可或缺的工具。本书第三版正是在此背景下应运而生，旨在系统地梳理这一领域的核心理论，并结合MATLAB强大的仿真能力，为读者提供一套全面、实用、易于上手的学习指南。 本书的编写宗旨是：既要深入浅出地阐述系统辨识与自适应控制的理论基础，又要紧密联系实际，通过丰富的MATLAB仿真实例，帮助读者掌握这些理论在实践中的应用方法。我们力求在理论的严谨性与应用的直观性之间取得平衡，使本书既能满足研究生的学术需求，也能为工程技术人员提供解决实际问题的有力支撑。 目录概览 本书共分为十八章，循序渐进地引导读者从基础概念走向高级应用。 第一部分：系统辨识基础 第一章：系统辨识概述 本章将首先界定系统辨识的概念及其在工程中的重要性，例如在模型构建、性能评估、控制器设计等方面的作用。 我们将探讨系统辨识的基本流程，包括实验设计、数据采集、模型选择、模型辨识、模型校验等关键步骤。 引入辨识模型的基本类型，如输入-输出模型（黑箱模型）和状态空间模型（白箱或灰箱模型），并简要介绍其优缺点。 讨论系统辨识面临的挑战，如噪声干扰、非线性、时变性、模型结构的不确定性等。 初步介绍MATLAB在系统辨识中扮演的角色，及其提供的工具箱功能概览。 第二章：信号处理与数据采集 深入讨论用于系统辨识的数据采集原理和技术。 详细介绍信号的采样、量化和编码过程，以及采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）的重要性。 讲解常用信号处理技术，包括滤波（低通、高通、带通、带阻滤波）、平滑、去趋势等，以及这些技术如何预处理原始数据以提高辨识精度。 重点介绍噪声的来源及其对辨识结果的影响，并提出抑制噪声的方法。 介绍不同类型的激励信号（如阶跃信号、脉冲信号、正弦信号、PRBS信号等）的选择原则及其在系统辨识中的特点。 演示如何在MATLAB中进行数据预处理，包括信号可视化、滤波操作、激励信号生成等。 第三章：模型表示与结构选择 本章专注于描述系统动态行为的数学模型。 详细介绍时域模型，包括脉冲响应模型、差分方程模型、状态空间模型等。 深入讨论频域模型，如传递函数、频率响应等。 介绍模型阶数的选择原则，以及如何通过对系统物理特性的先验知识、实验数据分析（如单位阶跃响应分析）以及模型选择准则来确定合适的模型结构。 探讨模型结构选择的权衡，例如模型复杂度与辨识精度之间的关系。 介绍MATLAB中用于表示和操作不同模型形式的函数和命令。 第四章：线性模型辨识 本章将聚焦于基于最小二乘法的线性模型辨识技术。 详细推导和解释经典最小二乘法（OLS）的原理，以及其在估计模型参数时的应用。 介绍子空间辨识法，这是一种能够直接从数据中估计状态空间模型的方法，尤其适用于高阶系统或存在测量噪声的情况。 讨论递归最小二乘法（RLS），它能够在线实时更新模型参数，适用于时变系统。 介绍系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）中的主要辨识算法，如`tfest`、`ssest`、`arx`、`oe`、`bj`等函数的功能和适用场景。 通过具体的MATLAB仿真示例，演示如何运用这些算法辨识不同结构的线性模型，并分析辨识结果。 第五章：非线性系统辨识 本章将扩展到非线性系统的辨识方法。 介绍描述非线性系统常用模型结构，如多项式模型、Hammerstein-Wiener模型、Volterra模型等。 讨论基于神经网络的辨识方法，利用其强大的函数逼近能力来构建非线性模型。 介绍支持向量机（SVM）在非线性系统辨识中的应用。 展示如何使用MATLAB中的非线性模型辨识工具，包括神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）和机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）的相关功能。 通过仿真实例，演示辨识非线性系统模型的过程。 第六章：模型校验与选择 模型辨识完成后，对其进行有效评估至关重要。 介绍模型校验的基本概念，包括残差分析、模型预测能力评估等。 讲解模型选择准则，如赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量准则（BIC）等，用于在多个模型中选择最优模型。 讨论使用独立数据（未参与模型训练的数据）来评估模型性能的重要性。 介绍MATLAB系统辨识工具箱中提供的模型校验与评估工具，如`compare`、`resid`等函数。 通过仿真实例，演示如何对辨识模型进行全面评估和选择。 第二部分：自适应控制基础与应用 第七章：自适应控制概述 本章将引入自适应控制的核心概念。 定义自适应控制，并阐述其在处理模型不确定性、环境变化、系统性能退化等问题时的优势。 区分固定控制器与自适应控制器，以及自适应控制器的基本构成：参数估计器和控制器设计器。 介绍自适应控制系统的分类，如基于模型参考自适应控制（MRAC）、自校正调节器（STR）等。 讨论自适应控制设计的关键挑战，如收敛性、鲁棒性、稳定性等。 第八章：模型参考自适应控制（MRAC） 本章详细讲解MRAC的设计原理和实现方法。 介绍MRAC的基本结构，包括参考模型、参数调整律和控制律。 推导Lyapunov稳定性理论在MRAC中的应用，以保证参数调整的稳定性。 介绍基于梯度下降法的参数调整律，以及其他改进的调整律，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。 通过MATLAB仿真实例，演示如何设计和实现一个MRAC系统，并分析其性能。 第九章：自校正调节器（STR） 本章介绍STR的设计理念和实现。 解释STR的基本思想，即通过在线辨识系统模型，然后根据辨识结果实时更新控制器参数。 详细介绍STR的两种主要结构：直接自校正和间接自校正。 讨论STR中常用的辨识算法（如RLS）和控制器设计方法（如PID控制器、极点配置等）。 通过MATLAB仿真示例，展示STR在不同应用场景下的实现与效果。 第十章：增广矩阵方法与通用自适应控制器 本章介绍一种更通用的自适应控制框架。 讲解增广矩阵方法（Augmented Matrix Method）在自适应控制中的应用，它能够处理更广泛的系统模型和控制目标。 介绍基于最小方差控制的自适应控制器设计。 探讨一些更高级的自适应控制技术，如基于模型预测控制（MPC）的自适应算法。 通过MATLAB仿真，验证这些通用自适应控制器的性能。 第十一章：自适应PID控制 PID控制器在工业界应用广泛，本章将介绍其自适应版本。 解释传统PID控制器增益调优的困难，以及自适应PID的必要性。 介绍基于模型辨识的自适应PID控制器设计方法，例如在线辨识系统参数后整定PID参数。 讨论如何在线调整PID的比例（P）、积分（I）和微分（D）参数以适应系统变化。 通过MATLAB仿真，演示自适应PID控制器的实现及其在改善系统响应方面的效果。 第十二章：参数辨识与鲁棒性 本章深入探讨自适应控制中参数辨识的细节和鲁棒性问题。 分析不同参数估计算法（如OLS、RLS、遗忘因子RLS）在自适应控制中的收敛性和性能。 讨论自适应控制器对噪声、模型不确定性和外界干扰的鲁棒性。 介绍增强自适应控制器鲁棒性的技术，如死区、饱和函数、增益调度等。 通过MATLAB仿真，对比不同参数辨识算法的性能，并评估鲁棒性改进措施的效果。 第三部分：高级主题与综合应用 第十三章：模糊自适应控制 本章将模糊逻辑与自适应控制相结合。 介绍模糊逻辑控制器的基本原理，以及其在处理非线性、不确定性系统中的优势。 讲解模糊自适应控制器（FAC）的设计思路，如何利用模糊规则进行参数在线调整。 介绍几种典型的模糊自适应控制结构。 通过MATLAB仿真，演示如何设计和实现一个模糊自适应控制器。 第十四章：神经网络自适应控制 本章深入探讨神经网络在自适应控制中的应用。 回顾神经网络的基本结构和学习算法（如BP算法）。 介绍如何利用神经网络作为自适应控制器的一部分，例如作为系统模型辨识器或直接作为控制律。 讨论基于深度学习的自适应控制方法。 通过MATLAB仿真，展示神经网络自适应控制在处理复杂非线性系统中的潜力。 第十五章：模型预测自适应控制（MPC） 本章将现代控制理论中的MPC与自适应控制相结合。 介绍模型预测控制的基本原理，包括滚动优化和模型预测。 讲解如何构建一个自适应MPC系统，即在MPC的预测和优化过程中融入在线的系统辨识和模型更新。 讨论自适应MPC在提高控制性能、处理系统约束方面的优势。 通过MATLAB仿真，演示自适应MPC的设计与应用。 第十六章：鲁棒自适应控制 本章将重点关注如何设计对不确定性具有高度鲁棒性的自适应控制器。 介绍鲁棒控制理论的基本概念，如H-infinity控制、mu-分析等。 探讨如何将鲁棒控制技术与自适应控制相结合，以实现鲁棒的自适应性能。 介绍一些先进的鲁棒自适应控制算法。 通过MATLAB仿真，评估鲁棒自适应控制器的性能。 第十七章：实际系统仿真案例分析 本章将通过具体的工程应用案例，整合本书所学的知识。 选择几个典型的系统，如航空航天飞行器、机器人、工业过程控制对象等。 详细演示如何运用系统辨识技术建立这些系统的模型。 展示如何基于辨识模型设计和实现各种自适应控制器（MRAC, STR, 自适应PID等）。 进行详细的仿真分析，对比不同控制策略的性能，并讨论在实际应用中可能遇到的问题。 第十八章：MATLAB系统辨识与自适应控制工具箱使用指南 本章作为附录，为读者提供一个详细的MATLAB工具箱使用参考。 系统性介绍MATLAB系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）和控制系统工具箱（Control System Toolbox）中与自适应控制相关的函数和命令。 提供常用的MATLAB脚本示例，方便读者快速上手。 讲解如何利用MATLAB的可视化工具来分析辨识结果和控制性能。 为读者在使用MATLAB进行相关研究和开发提供便捷的工具支持。 致谢 本书的顺利出版离不开众多同仁的帮助与支持。在此，我们要感谢在系统辨识和自适应控制领域做出杰出贡献的学者们，他们的研究成果为本书的编写奠定了坚实的基础。同时，我们也衷心感谢在本书编写过程中提供宝贵意见和帮助的同行、朋友和家人。 结语 系统辨识与自适应控制是控制理论中充满活力且极具挑战性的领域。本书的出版，希望能成为读者深入理解和掌握这一领域的桥梁。通过理论与实践的结合，我们期望本书能激发读者对该领域的兴趣，并为其在科学研究和工程应用中提供有力的工具和方法。我们期待着本书能为我国控制科学与技术的发展贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体设计非常人性化，阅读起来非常舒服。我尤其喜欢它对复杂概念的解释方式，作者似乎非常擅长将抽象的理论分解成易于理解的步骤。书中的插图和图表也非常清晰，能够很好地辅助理解。我特别关注的是它在MATLAB仿真方面的应用，因为我一直觉得理论学习和实际操作相结合是掌握知识的最佳途径。这本书能够提供大量的仿真实例，这对于我这样希望将理论知识转化为实践技能的学习者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装很精美，封面设计简洁大气，纸张的质感也很不错，拿在手里沉甸甸的，很有分量。我刚拿到的时候就迫不及待地翻看了目录，内容似乎涵盖了我一直以来非常感兴趣的领域。在选择购买之前，我做了一些功课，看了不少关于系统辨识和自适应控制的书籍，但总觉得不够深入或者不够系统。这款《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》的出现，让我眼前一亮，感觉它可能就是我一直在寻找的那本“宝藏”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读研究生，正在攻读控制工程专业。在课程学习过程中，系统辨识和自适应控制是两个非常重要的方向，但相关的教材往往晦涩难懂，尤其是涉及具体的算法和代码实现时。我尝试过几本其他的书籍，但都因为缺乏足够的实践指导而搁浅。这款《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》的宣传材料中提到，它能够提供详细的MATLAB代码示例，并且会一步步地讲解代码的逻辑和实现过程。这对于我来说，无疑是雪中送炭，能够帮助我克服学习上的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在工业界摸爬滚打多年的工程师，我深知理论知识与实际工程应用之间的差距。我接触过不少自动化项目，也遇到过很多需要动态系统建模和在线参数调整的场景，但苦于没有系统性的理论指导和实践经验。这本《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》似乎弥补了这一块的空白。它的内容看起来非常贴近实际工程问题，并且通过MATLAB仿真来演示如何解决这些问题，这让我对接下来的学习充满了期待，希望能通过这本书提升自己在实际工程中的解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“学习曲线”这个概念很敏感。有的书虽然理论扎实，但上手难度极大，初学者很容易望而却步。有的书虽然写得通俗易懂，但又显得不够深入，无法满足进阶学习的需求。我初步了解到的《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（第3版）》给我的感觉是，它在理论深度和实践易用性之间找到了一个很好的平衡点。据说它从基础概念讲起，循序渐进，并且提供了大量的仿真案例，能够帮助读者逐步掌握系统辨识和自适应控制的核心技术。这对于我这样希望系统性学习并熟练掌握相关技能的人来说，非常具有吸引力。

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很好的一本系统辨识方面的书籍

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帮老公买的，为了给我凑单买的

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