结构确定与参数辨识方法-多变量线性系统

"该资源是一本关于系统建模与辨识的教材，主要针对高等学校自动化专业，由王秀峰和卢桂章编著。书中详细介绍了多种辨识方法，包括线性系统、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、模糊系统以及遗传算法在辨识中的应用。内容覆盖了实际操作步骤和实例分析，旨在帮助读者理解和应用这些方法。" 《系统建模与辨识》一书深入探讨了系统辨识这一重要领域，其中【标题】提及的"结构确定及参数辨识"是系统辨识过程中的关键步骤。在描述中，通过介绍结构指标νι的确定方法，揭示了如何从系统的输入输出数据中识别系统的动态特性。这一过程涉及线性代数中的矩阵运算和线性组合，对于多变量线性系统尤其重要。 具体来说，书中提到的6.3.1章节中，系统被描述为状态空间模型，即动态系统的更新由状态转移矩阵A和输入矩阵B决定，而输出由输出矩阵C和当前状态决定。通过子系统的输入输出方程6.58，可以看出每个子系统的输出可以由历史输入、输出数据以及同一时刻的其他子系统输出线性表示。这一特性是确定结构指标νι的基础，它反映了系统内部状态对输出响应的影响延迟。 书中提到了一种名为Guidozi的方法，这种方法通过分析输入输出数据的矩阵形式（6.59），按特定顺序选择线性无关向量来寻找结构指标νι。当找到某个输出向量与已选向量线性相关时，就可以确定νι的值，并停止选择该子阵的向量。通过这种方法，可以从每个输出子阵中找出所有结构指标ν1, ν2, ..., νm。 此外，这本书还涵盖了线性系统的辨识、非线性系统的建模、时间序列分析、医学和生物工程中常用的房室模型、神经网络和模糊系统的辨识技术，以及遗传算法在系统辨识中的应用。每种方法都有详细的计算步骤和实例解析，旨在让读者能够掌握并应用到实际问题中。 这本书不仅适合作为自动化、系统工程、经济管理和应用数学等专业的本科和研究生教材，也是相关科技工作者和工程师的参考资料。书中强调实践应用，鼓励读者通过实例理解和应用辨识理论，以提升解决实际问题的能力。