系统辨识：从线性到非线性，MATLAB仿真详解

系统辨识及其MATLAB仿真是一门重要的工程实践技术，由侯媛彬撰写，扫描版PDF格式。该书章节详尽地探讨了系统辨识的基础概念以及在MATLAB中的应用。首先，第一章介绍了辨识的基本概念，指出在众多领域，如社会科学和自然科学，线性和非线性系统模型辨识被广泛关注。尽管线性系统辨识方法如最小二乘法、最大似然法和梯度法已十分成熟，但现实中的许多系统是非线性的，它们的模型简化和控制更为复杂，需要针对具体问题进行深入研究。 模型的表现形式是系统辨识的核心，包括直观模型，如驾驶员通过直觉控制汽车；物理模型，通过相似原理缩放的真实过程复制品，如电力系统和控制系统模型；图表模型，如响应函数的图形表示，非参数模型形式；以及数学模型，如代数方程（如经济学中的生产关系）、微分方程（如动力学系统）、差分方程（处理延迟效应）和状态方程（描述系统内部状态变化）。状态方程尤其重要，因为它能够用数学语言精确描述系统的动态行为，如： - 对于线性系统，状态方程可能写成： - \( \dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t) + w(t) \) 或者 - \( y(t) = Cx(t) + Du(t) + v(t) \) 其中，\( x(t) \) 是状态向量，\( u(t) \) 是输入，\( y(t) \) 是输出，\( A, B, C, D \) 分别是系统矩阵，\( w(t), v(t) \) 表示噪声项。 利用MATLAB进行系统辨识时，可以运用其丰富的工具箱功能，如辨识工具箱，进行数据采集、模型拟合、参数估计和模型验证。MATLAB提供了图形用户界面和高级编程接口，便于用户快速构建和优化辨识算法，降低实验成本，提高效率。 在非线性系统辨识方面，书中的内容会深入探讨各种识别技术，如神经网络、卡尔曼滤波、自适应辨识等，以及如何处理非线性模型的复杂性，寻找合适的辨识方法和误差准则。章节还会介绍辨识问题的表示方式、识别步骤，以及如何通过系统辨识获取更准确的模型，为控制问题的解决提供关键支持。 本书不仅涵盖了系统辨识的基本理论，而且强调了MATLAB在这一领域的实际应用，为读者提供了一个从基础到实践的全面学习平台，适用于从事控制工程、信号处理、自动控制等领域的专业人员和研究生。