夏晓华教授详解系统辨识与自适应控制：理论与实践

"系统辨识及自适应控制课件第一讲由夏晓华教授主讲，课程旨在培养学生的系统辨识能力和自适应控制理论理解。主要内容分为理论教学和实践环节。 理论教学部分首先介绍系统和模型的基本概念，探讨辨识的定义、问题表达形式以及基本原理，如误差准则和辨识步骤。接着，课程涵盖了随机过程的描述、谱密度函数、白噪声及其产生方法，以及M序列的理论。随机信号的描述与分析章节则深入探讨了信号处理技术在辨识中的应用。 进入过程的数学描述，课程涵盖了连续和离散系统的输入输出模型，以及不同模型间的等价变换，同时讨论了噪声模型的分类。经典的辨识方法如Levy法、相关分析法和实验指导将帮助学生理解和掌握辨识技术。其中，最小二乘法是核心内容，讲解了其基本概念、求解策略、收敛性和统计性质，还介绍了几种变形方法，如增广最小二乘法和广义最小二乘法。 模型阶次辨识是另一个重要章节，通过Hankel矩阵法和F-Test定阶法来确定系统的恰当复杂度。课程强调，在实际应用中，学生需注意系统辨识可能遇到的问题和挑战。 实践环节包括6学时的教学实验，学生需独立完成利用相关分析法辨识脉冲响应的实验，通过实验设计、编程和调试，提升实际操作能力。实验报告的撰写占总成绩的30%，表明实验在课程评估中的重要性。 课程作业将结合课堂内容，帮助学生巩固所学知识，并鼓励他们独立思考和解决问题。参考书目提供了深入学习的资源，如《过程辨识》等教材，为学生提供了丰富的理论支持。 系统辨识及自适应控制课程不仅涵盖了理论基础，而且注重实践操作，旨在培养自动化控制类专业学生具备扎实的辨识技术和适应复杂环境的自适应控制能力。"