非线性动态系统辨识：NARMAX模型解析

"该资源是一本关于系统建模与辨识的专业教材，主要讨论了线性和非线性系统的辨识方法，以及相关的建模技术。书中涵盖了线性系统的辨识、多变量线性系统、非参数表示、非线性系统、时间序列、房室模型、神经网络模型、模糊系统、遗传算法在辨识中的应用等内容，并提供了实例和仿真实例以帮助读者理解和应用。" 在《２非线性动态系统的描述-altium_designer6.9经典教程》中，主要探讨了非线性动态系统的辨识，特别是基于NAARMAX（非线性自回归移动平均模型，带有外部输入）模型的描述。非线性动态系统通常比线性系统更复杂，难以用简单的线性模型准确描述。在这种情况下，NAARMAX模型提供了一种有效的工具。 8.7.1 引言中提到，GMDH（Group Method of Data Handling）方法虽然因其层次处理的特性在处理复杂问题时有其优势，但模型结构的柔韧性较差，可能导致模型过于复杂，不适用于不太复杂的非线性系统。因此，20世纪80年代以来，研究者开始关注NAARMAX模型，因为它能够更灵活地描述非线性动态系统的输入和输出关系。 8.7.2 非线性动态系统的描述中，指出一个具有r个输入和s个输出的非线性动态系统可以用s个单输出、多输入的非线性差分方程来描述。这些方程可以捕捉到过去一段时间内输入和输出的历史信息，即输出不仅取决于当前输入，还依赖于之前输入和输出的历史值。 书中进一步可能详细解释了NAARMAX模型的构建过程，如何通过历史数据估计模型参数，以及如何选择合适的模型阶数以达到最佳描述能力。此外，可能会介绍如何利用这种模型进行系统辨识，例如通过最小化预测误差来确定模型参数，以及如何通过仿真或实际系统的测试验证模型的准确性。 这门课程或教材深入浅出地介绍了非线性系统辨识的重要概念和技术，对于自动化、系统工程、经济管理以及应用数学等相关专业的学生和从业人员来说，是一份非常有价值的参考资料。通过学习，读者不仅可以理解非线性系统的基本理论，还能掌握实用的建模和辨识技巧，为解决实际问题打下坚实的基础。