最优状态估计与系统辨识：王志贤著研究生教材

"最优状态估计与系统辨识-王志贤-西北工业大学出版社" 在自动控制领域，最优状态估计与系统辨识是两个至关重要的概念，它们在理解和设计现代控制系统中起到核心作用。这本书《最优状态估计与系统辨识》由王志贤编著，详细阐述了这两个主题的基本理论和实践应用。 书中第一篇——最优状态估计，首先介绍了最优估计的基本概念，这是理解整个滤波理论的基础。接着，作者深入讨论了线性系统的卡尔曼滤波，这是一种广泛应用的估计方法，尤其适用于存在噪声的线性动态系统。卡尔曼滤波器能够通过递推计算提供系统状态的最优估计，即使在存在不确定性和随机干扰的情况下。此外，书中还探讨了最优线性平滑、滤波的稳定性和发散问题以及如何克服这些问题的方法，这些都是确保滤波器性能的关键。非线性滤波部分则涉及如何在非线性系统中实现有效的状态估计。 第二篇——系统辨识，主要涵盖了如何从实测数据中获取系统的数学模型。这里讲解了一般系统辨识的概念，包括脉冲响应法和相关函数法，这两种方法可以帮助我们理解系统的动态特性。最小二乘类辨识方法是一种常见的参数估计技术，通过最小化预测误差来确定系统参数。极大似然法和预报误差法是另外两种常用的技术，它们基于统计学原理来寻找最可能的系统模型。时间序列模型和随机逼近法用于处理序列数据，对于非平稳过程的建模尤为有用。此外，书中还涉及了多输入多输出（MIMO）线性系统辨识和闭环系统辨识，这些都是实际复杂系统分析的必备知识。 本书不仅在理论方面提供了全面的介绍，而且强调了其实用性，适合于高等工科院校自动控制及相关专业的研究生作为教材，同时也适合于科研人员和工程师作为参考书籍，帮助他们在实际工程中解决状态估计和系统辨识的问题。 通过学习本书，读者将能够掌握如何在随机环境中进行精确的状态估计，并能运用各种辨识方法构建准确的系统模型，这对于在实际控制系统的设计和优化中至关重要。无论是在导航、制导还是其他领域的控制应用中，这些理论和技术都是不可或缺的工具。