1.1 Métodos de clasificación y modelado de modelos matemáticos de sistemas
1.2 Definición, contenido y pasos de identificación
1.3 Criterios de error comunes en la identificación
1.4 Clasificación de identificación del sistema
Preguntas para pensar
Capítulo 2 Identificación del sistema de señales de entrada comunes
2.1 Criterios de selección de señales de entrada de identificación del sistema
2.2 Ruido blanco y su método de generación
2.3 Secuencia binaria pseudoaleatoria: la generación y propiedades de la secuencia M
Pensando en preguntas
Capítulo 3 Método clásico de identificación de un sistema lineal
3.1 Utilice la secuencia M para identificar la respuesta al impulso del sistema lineal
3.2 Utilice la respuesta al impulso para encontrar la función de transferencia
Preguntas para pensar
Capítulo 4 Expresiones canónicas de sistemas dinámicos
4.1 Principio de ahorro
4.2 Representación de ecuaciones en diferencias y ecuaciones de estado de sistemas lineales
4.3 Determinista ecuación de estado regular
4.4 Ecuación en diferencias regulares determinista
4.5 Ecuación de estado regular estocástica
4.6 Ecuación en diferencias regulares estocástica
4.7 Ecuación de error de predicción
Preguntas para pensar
Capítulo 5 Identificación mediante el método de mínimos cuadrados
5.1 Método de mínimos cuadrados
5.2 Inversión sin matriz El método de mínimos cuadrados
5.3 Método de mínimos cuadrados recursivo
5.4 Método de variable auxiliar
5.5 Método de variable auxiliar recursivo
5.6 Método de mínimos cuadrados generalizado Multiplicación
5.7 Método de mínimos cuadrados generalizados alternos (método Xia)
5.8 Método de matriz aumentada
5.9 Método de mínimos cuadrados de múltiples etapas
5.10 Método de mínimos cuadrados multietapa método de mínimos cuadrados de etapas
Pensando en los problemas
Capítulo 6 Identificación de máxima verosimilitud
6.1 Método de identificación de máxima verosimilitud
6.2 Método recursivo de máxima verosimilitud
6.3 Precisión alcanzable en la estimación de parámetros
Pensando en el problema
Capítulo 7 Método de identificación de parámetros variables en el tiempo
7.1 Método del factor de olvido , método de ventana rectangular y método de filtro de Kalman
7.2 Método de identificación de parámetros variables en el tiempo para ajustar automáticamente el factor de olvido
7.3 Método de identificación de parámetros aproximados variables en el tiempo de segmentos de polilínea
Preguntas para pensar
Capítulo 8 Entradas múltiples: identificación de sistemas de entradas múltiples
Capítulo 9 Otros métodos de identificación
Capítulo 10 Establecimiento de secuencia en tiempo aleatorio Modelo
Capítulo 11 Identificación de la estructura del sistema
Capítulo 12 Identificación del sistema de circuito cerrado
Capítulo 13 Aplicación de la identificación del sistema en la identificación de parámetros de aeronaves
Capítulo 14 Aplicación de redes neuronales en la identificación de sistemas
Referencia