系统辨识 [System Identification] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[瑞典] Soderstrom，T.，Stoica，P. 著，陈曦 译

图书标签:

• 系统辨识
• 控制理论
• 建模
• 估计
• 自适应控制
• 信号处理
• 机器学习
• 优化算法
• MATLAB
• 时域分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121296055

版次：1

商品编码：12170366

包装：平装

丛书名： 经典译丛?人工智能与智能系统

外文名称：System Identification

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：416

字数：736000

正文语种：中文

内容简介

本书是系统辨识领域的经典著作，内容包括该领域的基本概念和研究成果，以及该领域专家、学者的介绍。全书共12章，包括引言、概论、非参数方法、线性回归、输入信号、模型的参数化、预报误差法、辅助工具变量法、递推辨识方法、闭环工作下的系统辨识、模型验证与模型结构的确定、实际应用。本书在介绍理论的过程中辅以实例，每章末均带有习题。

作者简介

Petre Stoica是国际著名信号处理大师，IEEE信号处理协会技术成就奖获得者，也是瑞典乌普萨拉大学信息技术系的系统建模教授。他是IEEE会士、瑞典皇家统计学会会员、瑞典皇家工程科学院成员和罗马尼亚科学院的名誉院士。他的荣誉包括荣誉博士学位、4个*佳论文奖和3个技术成就奖。
方海涛，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，分别于1990年、1993年、1996年在北京大学、清华大学和北京大学获得学士、硕士和博士学位，长期从事随机系统辨识与控制领域的研究工作，已在国际**期刊发表论文20多篇。现任中国科学院数学与系统科学研究院基地研究员。

目录

目录

第1章 引言1

第2章 概论7
2．1相关概念S、M、I、X7
2．2一个基本例子7
2．3非参数方法8
2．4一个参数化方法10
2．5偏差、相容性和近似模型13
2．6一个退化的实验条件17
2．7反馈的作用19
总结与展望20
习题22
推荐文献23

第3章 非参数方法24
3．1介绍24
3．2瞬态分析24
3．3频率分析28
3．4相关性分析30
3．5谱分析31
小结35
习题36
推荐文献39
附录A3．1协方差函数、谱密度、线性滤波39
附录A3．2相关性分析的精度41

第4章 线性回归43
4．1最小二乘估计43
4．2最小二乘估计分析47
4．3最优线性无偏估计48
4．4确定模型维数51
4．5相关计算54
小结56
习题56
推荐文献60
补充内容C4．1线性约束下的最优线性无偏估计60
补充内容C4．2在线估计线性回归模型的参数62
补充内容C4．3协方差矩阵容许非奇异时线性回归模型的最优线性无偏估计64
补充内容C4．4某类非线性回归模型参数的渐进最优相容估计66

第5章 输入信号70
5．1常用输入信号70
5．2频谱特性73
5．3低通滤波80
5．4持续激励84
小结88
习题89
推荐文献91
附录 A5．1周期信号的频谱性质91
补充内容 C5．1关于持续激励输入的差分方程模型94
补充内容C5．2滤波白噪声的协方差矩阵的条件数96
补充内容 C5．3最长伪随机二进制序列97

第6章 模型的参数化104
6．1模型的分类104
6．2一般的模型类105
6．3唯一性114
6．4可辨识性119
小结119
习题120
推荐文献122
附录A6．1谱分解122
补充内容 C6．1完全多项式模型的唯一性130
补充内容C6．2参数化的唯一性以及输入/输出协方差矩阵的正定性131

第7章 预报误差方法132
7．1最小二乘法回顾132
7．2预报误差方法的具体描述134
7．3最佳预报137
7．4预报误差方法和其他辨识方法的联系141
7．5理论分析144
7．6计算方面151
小结154
习题155
附录 A7．1多变量系统PEM估计的协方差矩阵162
补充内容C7．1依赖于估计所用损失函数的模型近似163
补充内容C7．2ARMA过程的多步预报164
补充内容C7．3全多项式形式模型的最小二乘参数估计167
补充内容C7．4增广最小二乘法169
补充内容C7．5输出误差方法172
补充内容C7．6ARMA过程的PEM损失函数的单峰性178
补充内容C7．7AR和ARMA过程参数的精确极大似然估计180
补充内容C7．8输入、输出数据带噪声的极大似然估计184

第8章 辅助变量法188
8．1辅助变量法描述188
8．2理论分析191
8．3计算方面200
小结202
习 题203
推荐文献205
附录A8．1IV估计的协方差矩阵206
附录A8．2最佳IV与预报误差估计的比较207
补充内容C8．1Yule-Walker方程209
补充内容C8．2Levinson-Durbin算法211
补充内容C8．3一种求解非对称Yule-Walker系统方程的Levinson型算法216
补充内容C8．4最小-最大最佳IV方法220
补充内容C8．5最优加权扩展IV方法221
补充内容C8．6Whittle-Wiggins-Robinson 算法225

第9章 递推辨识方法233
9．1引言233
9．2递推最小二乘法234
9．3实时辨识235
9．4递推辅助变量方法238
9．5递推预报误差方法239
9．6理论分析243
9．7实践方面251
小结253
习题253
推荐文献258
补充内容C9．1递推扩展辅助变量方法259
补充内容C9．2 AR模型的快速最小二乘格型算法261
补充内容C9．3多变量回归模型的快速LS格型算法270

第10章 闭环工作下的系统辨识276
10．1介绍276
10．2可辨识性276
10．3直接辨识281
10．4非直接辨识286
10．5输入/输出联合辨识287
10．6精确性290
小结293
习题294
推荐文献298
附录A10．1联合输入/输出辨识的分析298
补充内容 C10．1预报误差方法运用到运行在一般线性反馈下的ARMAX系统的可辨识性质300

第11章 模型验证与模型类的确定305
11．1介绍305
11．2模型足够灵活吗305
11．3模型太复杂吗312
11．4精简原则316
11．5模型类的比较318
小结325
习题325
推荐文献329
附录A11．1协方差函数检验的分析330
附录A11．2准则函数相对减小的渐近分布333

第12章 实际应用338
12．1介绍338
12．2实验条件X的设计338
12．3处理非零均值和干扰的漂移342
12．4模型类M的确定347
12．5时间延迟352
12．6初始条件353
12．7辨识方法I的选择 354
12．8局部极小点355
12．9稳健性356
12．10模型检验359
12．11软件方面361
12．12结束语361
习题362
推荐文献366

附录A关于矩阵的结果368
A．1分块矩阵368
A．2线性方程的最小二乘解，伪逆以及奇异值分解373
A．3QR方法380
A．4矩阵范数和数值精度385
A．5幂等矩阵388
A．6Sylvester 矩阵391
A．7Kronecker 积393
A．8关于正定矩阵的一个优化问题394
推荐文献395

附录B关于概率论和统计的相关结果396
B．1随机变量的收敛性396
B．2高斯及相关分布399
B．3极大后验和极大似然参数估计405
B．4Cramér-Rao下界406
B．5最小方差估计409
B．6条件高斯分布410
B．7Kalman-Bucy 滤波412
B．8渐进413
B．9Monte Carlo分析的精度417
推荐文献419
参考文献421
术语表437
部分习题答案及提示440

前言/序言

系统辨识是研究用实验数据对系统进行数学建模的领域，在许多其他领域中都有广泛应用。在控制和系统工程中，系统辨识方法用来对调节器的合成、设计预测算法或模拟数据等问题给出适合的模型。在信号处理的应用中（如通信、地球物理工程学及机械工程学），系统辨识得到的模型用来进行频谱分析、故障检测、模式识别、适应滤波、线性预测等。在生物、环境科学、计量经济学等非技术领域中，系统辨识方法还可以用于建立合适的模型，从而对辨识对象进一步获得科学性的认识，或进行预测和控制。

本书可以作为高年级的本科生和研究生阶段的系统辨识课程教材。它能够方便读者对系统辨识领域有一个深入的理解；为方便对该领域进行研究它还给出了必要的背景知识。本书主要为课堂学习而撰写，但也可作为自学材料。

为了既能成为系统辨识领域中的基础教材，还可以作为高级课程的课本，同时适用于学生和研究者，本书将做如下安排。每章都包含适于研究生和高年级本科生的教材。大多数章节增添额外的小节，称为补充内容，用来进一步介绍相关内容（通常是更具体的、层次更高的内容）。对于短期课程或本科生课程来说，可以跳过这些补充内容。对于其他程度的课程来说，教师可以根据情况做选择，目的是能够让学生对具体方法和算法实现进行深入理解。整本书中，至关重要的结果都用实心框圈了起来；一些将会在后文中引用到的结论都用虚线框圈了起来；一些较复杂的推导过程或计算安排在当前章节的末尾，作为本章节的附录。在本书末尾还安排了一些关于线性代数、矩阵论、概率论以及统计知识的背景知识，集结成了附录A和附录B。除了第1章外，所有章后面都安排了习题供读者思考。其中，一些习题是对本章结论的说明，并不太难；还安排了一些较复杂的习题给出了新的结论和观点。因此，习题不仅可作为家庭作业，也会给读者带来一些更高层次的挑战。每一章中简单习题安排在较难习题的前面。对于这些习题，书未附有部分习题的解答可供参阅。

本书不包含计算机上的练习。然而，我们觉得读者能够真正会用辨识方法十分重要，以真实数据为基础更好。实际操作可以使得读者对系统辨识方法的实用价值做深入理解，仅仅靠阅读图书不容易获得这些体验。正如我们在第12章中所提到的，计算机中有许多好的程序包能够方便使用。

为了能够给出一些提示，方便进一步阅读，我们给出了一些关键的参考文献。找到所涉及领域的所有参考文献会是一个巨大的工程，可能也并非必要。

我们假设阅读本书的读者已经有了一些相关的知识背景，至少已经在电气工程等领域有过高水平的学习经历，包括一些基本的概率论常识、统计估计理论，以及时间序列分析（或离散时间随机过程）和动态系统模型等。在本书末尾的附录我们给出了一些必要的背景知识。

本书已初步在不同方式下为读者所使用过，包括常规的研究生和本科生课程，研究生和相关业内人士的强化课程，以及研究生课程和自主学习的课外阅读。本书课程内容以多种方式在Uppsala University, Polytechnic Institute of Bucharest, Lund Institute of Technology, Royal Institute of Technology, Stockholm, Yale University, INTEC，Santa Fe，Argentina等院校做过实验，从中获得的经验对最后成书十分有用。

在本书的撰写过程中，我们得到了许多友人不同程度的帮助，在此致以最诚挚的谢意。

要感谢我们的同事Professor Karl Johan ?str?m， Professor Pieter Eykhoff, Dr.Ben Friedlander, Professor Lennart Ljung, Professor Arye Nehorai， Professor Mihai Terti?to，他们直接或间接地对我们研究成果有过帮助。

有不少友人阅读了这本书的初稿，并给出了许多非常有用的改进建议，尤其要感谢Professor Randy Moses, Professor Arye Nehorai, Dr. John Norton的精彩评论。我们还要感谢来自Uppsala University, Polytechnic Institute of Bucharest, INTEC at Santa Fe, Yale University的同学们，他们提出了许多宝贵建议。

撰写这本书的缘由是Dr.Greg Meira邀请了本书第一作者于1983年在INTEC, Santa Fe讲授一个短期研究生课程。那门课程所讲授的材料逐渐被我们扩展、修改，最终形成了现在的版本。

这本书的准备和出版经过了相当长的一段时间。多亏了Ylva Johansson, Ingrid Ring�zrd, Maria Dahlin, Helena Jansson, Ann-Cristin Lundquist, Lis Timner的耐心和坚持，承担了烦琐的打字输入、修订工作,在此对他们多年的付出表示衷心感谢。

文中的一些图是用某些软件做的，其中某些参数估计用了IDPAC软件包（由Lund Institute of Technology公司开发），还有一些一般性的图是用BLAISE（由法国INRIA开发）制作的。

我们也非常高兴能与Prentice Hall International合作，感谢Professor Mike Grimble, Andrew Binnie, Glen Murray，Ruth Freestone的鼓励和支持。此外，要特别感谢Richard Shaw对本书装帧设计方面提供的宝贵意见。

Torsten Sderstrm

Uppsala

Petre Stoica

Bucharest

《控制理论的基石：动态系统认知之路》 引言 在现代科学与工程的广阔领域中，我们无时无刻不与各种各样的动态系统打交道。从微观的量子粒子的运动轨迹，到宏观的地球气候变化；从生物体的生理活动，到复杂的经济金融市场；从精密制造的机器人手臂，到广阔的航空航天飞行器，无一不体现着“动态”这一核心特征。然而，这些系统往往是复杂且难以直接观测的。我们难以精确知晓它们的内部运作机制，也无法完全预知其未来的行为。正是在这样的背景下，《控制理论的基石：动态系统认知之路》应运而生，它将带领读者踏上一条探索动态系统本质的求知之旅，为理解、分析、预测和控制这些复杂实体提供一套系统而深刻的方法论。 本书并非简单地罗列控制理论的各种技术，而是深入浅出地阐释了构建控制理论大厦的那些最根本的“基石”——对动态系统的深刻认知。它聚焦于“知其然，更要知其所以然”，致力于让读者理解，我们是如何从对一个未知或部分已知的动态系统进行观察，逐步揭示其内在规律，最终能够对其进行有效干预和控制的。这趟旅程，将从认识系统最基本的输入输出关系开始，循序渐进地深入到理解其内部状态的变化，并最终掌握构建精确模型以应对未来挑战的能力。 第一部分：洞察系统的语言——模型表达的艺术 任何对动态系统的研究，都离不开一个至关重要的步骤：如何用精确的数学语言来描述系统的行为。本书的第一部分，将引领读者进入“模型表达的艺术”的世界。我们不再拘泥于对具体物理现象的简单描述，而是学习如何抽象出系统的动态特性，并将其转化为一系列数学方程。 从输入输出到内在规律： 我们将从最直观的输入与输出关系入手，认识到许多现实世界的动态系统，其表现出的行为是输入信号与时间演化共同作用的结果。但仅仅了解输入输出的关联是远远不够的。本书将逐步引导读者理解，一个系统的“内在状态”才是决定其未来行为的关键。就好比一个复杂的机械装置，仅仅观察它如何响应外部的推拉，并不能完全理解它内部齿轮、连杆如何协同工作。因此，我们需要引入“状态空间”的概念，用一组变量来刻画系统在某一时刻的“内存”或“记忆”，从而捕捉其动态演化的精髓。 线性与非线性：离散与连续： 动态系统表现形式多种多样。本书将系统性地梳理不同类型的系统模型。首先，我们将区分“线性”与“非线性”系统。线性系统具有良好的叠加性，行为规律易于分析，是理解复杂系统的基础。而非线性系统则展现出更加丰富多彩、有时甚至是混沌的行为，它们在现实世界中更为普遍，也更具挑战性。接着，我们将探讨“离散时间”与“连续时间”系统。离散系统，如数字控制器中的算法，在特定时间点进行采样和计算；而连续系统，如物理定律描述的运动，则在任意时刻都处于变化之中。掌握这些不同模型表达方式，将为我们后续的学习打下坚实基础。 经典建模方法：传函、零极点与时域响应： 在线性系统分析领域，传统的建模方法依然发挥着重要作用。本书将详细介绍“传递函数”（Transfer Function）的概念，它以一种紧凑的形式描述了系统输入与输出之间的频率域关系，是理解系统稳定性和动态响应特性的有力工具。我们将深入理解“零点”和“极点”的含义，它们在传递函数平面上的位置直接决定了系统的频率响应特性，进而影响其对不同频率信号的敏感度和行为。此外，我们还将联系“时域响应”，理解系统在阶跃信号、脉冲信号等典型输入下的瞬态和稳态行为，这有助于我们直观地感受系统的动态特性。 现代建模理念：状态空间方法： 随着系统复杂性的不断提升，状态空间方法逐渐成为描述和分析动态系统的强大工具。本书将详细介绍状态空间方程的构成，包括状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和直接传递矩阵。这种描述方式能够同时处理线性和非线性系统，并且可以轻松扩展到多输入多输出（MIMO）系统。我们将学习如何通过状态变量来全面刻画系统的内部状态，理解状态变量的演化如何决定系统的整体行为。 第二部分：揭示系统的内在——分析与辨识的智慧 理解了如何表达动态系统，下一步便是如何深入分析这些模型，并从实际观测数据中“辨识”出系统的真实模型。第二部分将聚焦于“分析与辨识的智慧”，为读者提供一套从数据中提取系统信息的方法。 系统的核心属性：稳定性、可控性与可观测性： 在对系统进行任何形式的干预之前，我们必须了解系统的基本属性。本书将深入探讨“稳定性”的概念，一个稳定的系统意味着其输出不会无限增长，即使受到扰动也能恢复到平衡状态。我们将学习不同的稳定性判据，例如劳斯判据、奈奎斯特判据和根轨迹法。接着，我们将引入“可控性”和“可观测性”。可控性意味着我们可以通过设计输入信号来将系统的状态驱动到任意期望的水平；而可观测性则意味着我们可以通过测量系统的输出信号来推断出其内部状态。这两个概念对于设计有效的控制器至关重要。 从数据中学习：辨识的意义与挑战： 现实世界中的许多系统，其精确的数学模型可能是未知或难以获得的。这时，“系统辨识”的概念便凸显其重要性。本书将阐明系统辨识的根本目标：利用对系统输入和输出的观测数据，来估计或推断出系统的模型参数或模型结构。这就像一位侦探，通过现场的线索（数据）来还原事件的真相（系统模型）。辨识过程充满了挑战，包括数据噪声、模型不确定性、模型结构的选择等，本书将一一剖析这些难点。 经典辨识方法：模型结构选择与参数估计： 我们将从经典的辨识方法开始。首先，理解“模型结构选择”的重要性。是选择一个简单的比例模型，还是复杂的二阶或高阶模型？这需要结合对系统特性的先验知识和对数据特征的分析。接着，我们将学习各种“参数估计”技术，例如最小二乘法（Least Squares Method），它试图找到一组参数，使得模型预测输出与实际观测输出之间的误差平方和最小。我们将探讨离线估计与在线估计的区别，以及它们在不同应用场景下的优劣。 现代辨识技术：基于优化与机器学习的思路： 随着计算能力的提升和算法的发展，更加强大的辨识技术应运而生。本书将介绍一些基于优化理论的辨识方法，它们通过设计目标函数并运用迭代优化算法来寻找最优的模型参数。此外，我们将触及一些与“机器学习”理念相通的辨识思路，例如利用神经网络或支持向量机等模型来逼近复杂的非线性动态系统。这些方法在处理高维度、非线性以及数据量庞大的复杂系统时展现出强大的潜力。 第三部分：驾驭系统的力量——控制策略的演进 拥有了对动态系统的深刻理解和辨识能力，我们便能够开始“驾驭系统的力量”，设计出能够实现预期目标的控制策略。第三部分将系统性地介绍控制理论的核心思想与各种控制策略的演进。 控制的基本原理：反馈与前馈： 控制的核心在于“反馈”和“前馈”。本书将详细阐释“反馈控制”的理念：通过不断测量系统的输出，将其与期望的设定值进行比较，然后根据偏差产生控制信号来调整系统的输入，从而使系统趋向于期望状态。反馈控制具有鲁棒性，能够应对系统内部和外部的扰动。而“前馈控制”则是在系统受到已知扰动时，提前进行补偿，以防止系统偏离目标。我们将探讨如何将反馈与前馈相结合，以达到更优的控制效果。 经典控制器的设计：PID 控制的艺术： 在工业界，PID（比例-积分-微分）控制器是最为常见和实用的控制器之一。本书将深入讲解PID 控制器的工作原理，即如何通过比例项、积分项和微分项来对误差进行处理，并产生控制信号。我们将学习如何根据系统的动态特性和性能要求，对PID 参数进行整定，以获得最佳的控制效果。PID 控制的强大生命力在于其简洁性、鲁棒性和易于实现的特点。 现代控制理论：状态反馈与最优控制： 随着状态空间方法的兴起，现代控制理论为我们提供了更强大的设计工具。本书将介绍“状态反馈”的概念，即根据系统的所有状态变量来设计控制律。这将使我们能够更有效地影响系统的动态行为。在此基础上，我们将深入探讨“最优控制”的理念。最优控制的目标是在满足系统动态约束和性能指标的前提下，找到最优的控制策略。本书将介绍一些经典的最优控制问题，例如LQR（线性二次型调节器）问题，它旨在最小化系统的二次型性能指标，从而实现系统的稳定和最优性能。 鲁棒控制与自适应控制：应对不确定性的挑战： 现实世界中的系统往往充满不确定性，例如模型参数的变化、外部环境的干扰等。本书将介绍“鲁棒控制”技术，它旨在设计出对系统不确定性具有一定抵抗能力的控制器。即使系统存在一定的模型误差或扰动，控制器也能保证系统的稳定和性能。此外，我们还将探讨“自适应控制”的概念。自适应控制器能够根据系统的变化或外部环境的改变，实时调整其控制参数，以始终保持最优的控制性能。 结论 《控制理论的基石：动态系统认知之路》并非仅仅是一本技术手册，它更是一本思维的启迪之书。它教会我们如何以一种系统化的、数学化的方式去理解我们周围复杂多变的动态世界。从抽象模型的构建，到从数据中挖掘系统本质，再到设计出能够有效干预和驾驭这些系统的智能策略，本书为读者提供了一套完整的认知框架和实践工具。 无论是致力于提升工程系统的性能，优化生产流程，还是希望深入理解自然现象的内在规律，本书所蕴含的知识都将是宝贵的财富。它将引导你从一个观察者，成长为一个能够理解、预测并最终能够塑造动态系统的“设计者”。掌握了这些“基石”，你将能够以更深刻的视角去审视世界，以更强大的能力去解决现实挑战。这趟认知之旅，值得你全情投入。

评分☆☆☆☆☆

我对“系统辨识”这个领域的研究一直保持着高度的兴趣，特别是从信号处理的角度去理解它。我一直认为，任何一个动态系统，其本质都可以通过输入和输出信号之间的关系来描述。而系统辨识，就是通过对这些信号进行分析，来推断出系统的内部结构和参数。我之前阅读过一些关于时域和频域分析的书籍，对傅里叶变换、拉普拉斯变换等概念比较熟悉。我非常好奇《系统辨识》这本书会如何将这些信号处理的工具应用到更复杂的辨识任务中。我特别关注书中是否会涉及一些基于谱分析的辨识方法，比如如何利用功率谱密度、互功率谱密度来估计系统的传递函数。另外，我也对自适应辨识技术很感兴趣，尤其是在系统特性会随着时间变化的场景下，如何设计出能够实时更新模型参数的算法。我希望能在这本书中找到对这些问题的深入探讨，并且能够理解不同辨识方法在计算复杂度、鲁棒性和精度方面的权衡。如果书中能够包含一些使用MATLAB/Simulink等工具进行系统辨识的实践教程，那将是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在攻读一篇关于非线性系统动态建模的博士论文，其中涉及到大量的辨识技术。说实话，之前的学习过程中，我对辨识理论的理解一直停留在比较浅显的层面，很多时候是“知其然，不知其所以然”。尤其是遇到那些具有明显非线性特征的系统，比如摩擦、饱和、迟滞等，现有的线性模型往往难以准确描述其行为。我听同行推荐过《系统辨识》这本书，据说它在非线性系统辨识方面有着独到的见解。我非常好奇它是否会深入探讨一些先进的非线性辨识方法，比如基于神经网络的辨识、模糊辨识，或者一些基于模型降阶的非线性辨识技术。我尤其关注书中在处理数据量不足、噪声干扰严重以及模型不确定性较大的情况下的鲁棒性辨识方法。在论文写作过程中，能够找到一个可以信赖的、具有深度和广度的参考资料至关重要，如果这本书能够提供一些关于模型验证和模型选择的实用指导，以及一些关于如何评估辨识结果可靠性的量化指标，那将极大地提升我研究的效率和质量。我希望书中不仅仅是罗列公式和算法，更能通过深入浅出的讲解，让我理解这些方法背后的物理意义和数学原理。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为我量身定做的！最近一直在研究控制系统，但总是觉得理论和实际应用之间隔着一层纱，摸不着头绪。尤其是当我在尝试建立一个精确的数学模型来描述一个复杂动态系统时，常常会遇到瓶颈。各种参数的调整、噪声的处理、模型结构的选取，每一个环节都充满了挑战。我之前尝试过阅读一些零散的资料，但往往不成体系，很难形成一个完整的认知框架。偶然间发现了这本《系统辨识》，它的封面设计就很有学术氛围，让我顿时来了兴趣。我翻开目录，看到里面涵盖了从基础理论到高级算法的方方面面，比如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ模型，还有状态空间模型，以及各种参数估计方法，如最小二乘法、最大似然法等等。这些概念我虽然有所耳闻，但真正深入理解和掌握，还是需要系统的梳理。我特别期待它在实际案例分析部分，能够展示如何一步步地将这些理论知识应用到具体的工程问题中，比如如何从实际采集到的数据中辨识出设备的动态特性，然后基于辨识结果进行控制器设计。如果这本书能清晰地解释如何处理数据中的不确定性和噪声，以及如何选择合适的模型来平衡模型的准确性和复杂度，那对我来说将是巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初学者，刚接触系统工程这个领域，对于“系统辨识”这个概念感到既好奇又有些畏惧。在我的初步了解中，它似乎是理解和控制复杂系统的一个关键环节。我担心这本书的内容会过于理论化，充斥着我难以理解的数学公式和抽象概念。然而，我更期待它能够以一种循序渐进的方式，引导我逐步深入这个领域。我希望它能从最基础的定义开始，清晰地解释什么是系统、什么是模型、什么是辨识，以及为什么我们需要进行系统辨识。我希望书中能够包含一些图示化的解释，帮助我更直观地理解各种模型结构，比如如何用框图来表示一个ARMAX模型。我也很想知道，在进行系统辨识之前，我们需要做哪些准备工作，比如如何采集合适的数据，如何进行数据的预处理。如果书中能够通过一些简单的例子，比如辨识一个简单的RC电路的参数，来展示整个辨识过程，那我将感到非常安心，并且能够建立起学习的信心。我希望这本书能成为我系统工程学习道路上的一个良好开端。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在工业界摸爬滚打多年的工程师，我对“系统辨识”这个概念并不陌生。在实际的生产线上，我们经常需要对各种设备进行状态监测和故障诊断。有时候，设备的性能会随着时间的推移而衰减，或者因为一些突发事件导致工作状态偏离正常。这时，我们就需要一种方法来快速、准确地了解设备的当前“健康状况”，并预测其未来的行为。我之前一直依赖于经验判断和一些基础的统计分析，但总觉得不够系统和科学。《系统辨识》这个书名立刻吸引了我，我猜测这本书应该能提供一套系统的工具和方法，帮助我们从采集到的运行数据中“识别”出系统的内在规律。我特别希望书中能够有大量的实际工程案例，比如如何对化工反应器进行参数辨识，如何对机器人手臂的动力学模型进行辨识，或者如何对电力系统的动态特性进行辨识。如果书中还能给出一些关于数据预处理、特征提取以及模型评估的实用建议，并且能够讲解如何将辨识结果转化为实际的控制策略或维护计划，那对我来说就太有价值了。我期待这本书能让我看到，如何将复杂的理论模型转化为切实可行的工业解决方案。