多变量线性系统递推辨识算法详解-电子工业出版社

"本书主要介绍了系统建模与辨识的各种方法，特别关注多变量线性系统的递推辨识算法，并提供了具体的计算步骤和实例。书中提到了在数据中含有随机噪声的情况，以及如何处理这种情况下的最小二乘估计。此外，还涵盖了线性、非线性系统，时间序列建模，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，适合自动化、系统工程等相关专业的本科生和研究生学习使用。" 在多变量线性系统递推辨识中，递推算法的优势在于能够有效地处理具有多个输入和输出变量的复杂系统，特别是当系统的阶次较高时，如描述中的9阶次。递推算法通过逐步更新模型参数来逼近系统的实际行为，对于大量数据的处理非常高效，尤其适用于实时系统或者在线辨识的情况。 在实际应用中，系统测量数据通常会受到随机噪声的影响。例如，描述中提到的量测数据'y_j(k)'和控制输入'u_j(k)'可能会分别被随机噪声ε_j(k)和η_j(k)污染。这些噪声通常是与系统信号不相关的零均值随机过程，且假设为平稳遍历的。在这种情况下，使用最小二乘估计进行辨识会得到有偏的结果。然而，如果已知噪声的统计特性，可以通过修正算法来减小这种偏差，从而提高辨识的准确性。 除了多变量线性系统的递推辨识，书中还涵盖了其他多种识别方法，如线性系统的辨识，探讨了线性模型的参数估计和非参数表示。非线性系统的辨识则涉及到更复杂的模型结构，如神经网络和模糊系统，它们能够更好地适应非线性关系的建模。时间序列建模则专注于基于历史数据预测未来趋势，常应用于经济、金融等领域。房室模型在医学和生物工程中尤为常见，通过模拟不同生理腔室的相互作用来理解生理过程。遗传算法作为一种优化工具，被用来改进辨识过程中的参数搜索，提高模型的拟合度。 这本书作为高等学校自动化专业的教材，不仅提供了理论知识，还注重实践应用，每种方法都有具体的计算步骤和示例，旨在帮助读者掌握并应用这些辨识技术。无论是对学生还是相关领域的专业人士，都是一个宝贵的参考资料。