系统建模与辨识：Altium Designer 6.9 教程概览

"系统辨识是自动化专业的重要课程，涉及模型结构、参数估计和模型适用性检验等关键概念。本教程详细介绍了线性系统、多变量系统、非线性系统、时间序列模型、房室模型、神经网络模型以及模糊系统的辨识方法。书中还涵盖了遗传算法在辨识中的应用，并提供了具体实施的步骤和实例，旨在帮助读者掌握建模与辨识技术。此书是针对高等教育，适合自动化、系统工程、经济管理和应用数学等专业学生及科研人员使用。" 在"系统辨识"这一领域，首先我们要理解辨识的基本过程，它通常包括确定实验设计、模型结构、参数估计和模型适用性检验等环节。实验设计涉及选择适当的输入信号、采样速度和实验期限，以获取有效的实验数据。模型结构则依赖于先验知识，如单变量线性系统、多变量线性系统的结构不变量等。一旦模型结构确定，接下来的主要任务是参数估计，通过实验数据求解模型参数，这是一个复杂且工作量大的过程。 在数学模型的分类中，有线性与非线性、集中参数与分布参数、定常与时变、确定性与随机、参数与非参数、连续与离散、单变量与多变量、模糊与非模糊、神经网络模型与符号逻辑模型等区分。这些分类有助于我们根据具体问题选择合适的建模方法。 本书《系统建模与辨识》由王秀峰和卢桂章编著，是一本全面的教育教材，涵盖了线性系统辨识、多变量系统辨识、非线性系统辨识等多个主题，并介绍了诸如时间序列建模、房室模型辨识、神经网络模型识别等特定领域的建模技术。此外，书中还探讨了遗传算法在辨识中的应用，以增强模型的优化能力。为了便于读者学习，每个方法都配以具体的计算步骤和实例分析。 这本书不仅适用于高等院校自动化、系统工程等专业的高年级学生和研究生，也是相关科技工作者和工程技术人员的重要参考书籍。其目标是让读者能够理解和运用各种辨识方法，解决实际问题。同时，书中强调了尊重版权，任何未经授权的复制或抄袭都将受到法律追究。