| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第9-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 本课题的研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 系统辨识综述 | 第15-19页 |
| 1.2.1 历史发展概述 | 第15-16页 |
| 1.2.2 非线性系统辨识简述 | 第16-17页 |
| 1.2.3 典型非线性系统辨识研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第19-21页 |
| 第二章 系统参数辨识基础 | 第21-39页 |
| 2.1 系统辨识的基本步骤 | 第21-22页 |
| 2.2 信号选择与设计 | 第22-26页 |
| 2.3 基本模型 | 第26-31页 |
| 2.3.1 时间序列模型 | 第27-28页 |
| 2.3.2 方程误差类模型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 输出误差类模型 | 第29-31页 |
| 2.4 几种基本参数辨识方法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 最小二乘法与梯度法 | 第31-32页 |
| 2.4.2 智能群体算法 | 第32-34页 |
| 2.5 几种典型非线性特性 | 第34-38页 |
| 2.6 小结 | 第38-39页 |
| 第三章 含有滞后与饱和特性的HAMMERSTEIN模型参数辨识 | 第39-49页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 含滞后的饱和非线性特性及Hammerstein CAR模型描述 | 第39-42页 |
| 3.3 随机梯度法及其改进辨识算法 | 第42-45页 |
| 3.3.1 随机梯度法及含遗忘因子的改进算法 | 第42-43页 |
| 3.3.2 基于多新息的随机梯度算法 | 第43-45页 |
| 3.4 实验仿真 | 第45-48页 |
| 3.5 小结 | 第48-49页 |
| 第四章 含有统一非线性环节的HAMMERSTEIN输出误差模型参数辨识 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 统一非线性特性描述 | 第49-52页 |
| 4.3 含统一非线性特性描述的Hammerstein输出误差模型 | 第52-54页 |
| 4.4 递推最小二乘辨识算法 | 第54-56页 |
| 4.5 实验仿真 | 第56-57页 |
| 4.6 小结 | 第57-59页 |
| 第五章 一类复杂线性输出误差模型参数辨识 | 第59-77页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 复杂线性输出误差模型描述 | 第59-61页 |
| 5.3 最小二乘辨识方法 | 第61-67页 |
| 5.3.1 辅助模型递推广义最小二乘辨识法 | 第61-64页 |
| 5.3.2 迭代最小二乘辨识法 | 第64-67页 |
| 5.4 梯度辨识方法 | 第67-71页 |
| 5.4.1 辅助模型随机梯度法 | 第67-69页 |
| 5.4.2 迭代梯度算法 | 第69-71页 |
| 5.5 实验仿真 | 第71-76页 |
| 5.6 小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 作者和导师简介 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88-89页 |
