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CONTENTS
第一章 绪论
1.1 本课题的研究背景
1.2 系统辨识的发展状况
1.2.1 系统辨识的历史与发展
1.2.2 经典辨识方法
1.2.3 闭环辨识问题
1.2.4 现代辨识
1.3 本论文的工作
第二章 常用辨识方法的仿真与比较
2.1 系统辨识简介
2.1.1 建模的基本方法
2.1.2 辨识中常用的误差准则
2.2 对象的数学模型
2.2.1 引言
2.2.2 输入输出模型
2.2.3 状态方程模型
2.3 图解法
2.3.1 切线法
2.3.2 两点法
2.4 基于最小二乘的辨识方法
2.4.1 基本最小二乘法
2.4.2 基于FIR模型的最小二乘法
第三章 其它算法在辨识中的应用及对遗传算法的改进
3.1 引言
3.2 NLJ算法
3.2.1 NLJ算法基本原理
3.2.2 仿真实例
3.3 粒子群优化算法
3.3.1 粒子群优化算法基本原理
3.3.2 仿真实验
3.4 遗传算法
3.4.1 遗传算法的基本原理
3.4.2 仿真实验
3.5 对遗传算法的改进
3.5.1 对搜索范围的改进
3.5.2 满意度概念
3.5.3 基于满意度的IGA在控制器参数整定中的应用
3.6 小结
第四章 辨识数据预处理方法的研究
4.1 引言
4.2 测试信号的选取
4.2.1 白噪声信号
4.2.2 伪随机信号-M序列
4.3 数据与处理方法
4.4 常用滤波方法
4.4.1 中值滤波
4.4.2 多项式预测滤波
4.4.3 分段三次函数替代
4.5 中值-均值混合滤波方法的研究
4.6 小结
第五章 基于改进粒子群优化的连续系统辨识新方法
5.1 引言
5.2 方法描述
5.2.1 系统辨识问题的描述
5.2.2 Rosenbrock基本原理
5.2.3 PSO-Rosenbrock(PSO-R)求解步骤
5.2.4 闭环辨识研究
5.3 仿真研究
5.3.1 辨识结果统计
5.3.2 噪声对辨识结果的影响
5.3.3 不同模型的辨识结果分析
5.3.4 同时实现参数和结构的辨识
5.4 小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介