《自動化專業(yè)本科系列教材：系統(tǒng)辨識與自適應控制》內容包括：系統(tǒng)辨識的基本概念，系統(tǒng)辨識的經典方法，系統(tǒng)辨訓的最小二乘算法，系統(tǒng)辨識的隨機逼近法、極大似外法和預報誤差法，數(shù)學模型的結構辨識，閉環(huán)系統(tǒng)的辨識，系統(tǒng)辨識的發(fā)展及在生實際中的應用，自適應控制概述，模型參考自適應控制，自校正控制，多變量自校正控制，自適應控制系統(tǒng)發(fā)展及其應用。
《自動化專業(yè)本科系列教材：系統(tǒng)辨識與自適應控制》適合自動化及相關專業(yè)的大學本科高年級學生和研究生學習使用，也可供自動化專業(yè)及其相關專業(yè)人員閱讀。
緒論
0.1 關于系統(tǒng)辨識
0.2 系統(tǒng)辨識的應用與發(fā)展
0.3 關于自適應控制
0.4 自適應控制系統(tǒng)的應用與發(fā)展
第1部分 系統(tǒng)辨識理論、方法及應用
第1章 系統(tǒng)辨識的基本概念
1.1 系統(tǒng)辨識的基本原理
1.2 系統(tǒng)描述的數(shù)學模型
1.3 隨機信號的描述與分析
1.4 白噪聲與偽隨機碼
1.5 系統(tǒng)辨識的步驟與內容
1.6 系統(tǒng)辨識的基本應用
第2章 系統(tǒng)辨識的經典方法
2.1 階躍響應法系統(tǒng)辨識
2.2 頻率響應法系統(tǒng)辨識
2.3 相關分析法系統(tǒng)辨識
第3章 系統(tǒng)辨識的最小二乘算法
3.1 最小二乘法原理
3.2 最小二乘估計的遞推算法
3.3 慢時變參數(shù)的最小二乘遞推算法
3.4 廣義最小二乘法
3.5 輔助變量法
3.6 參數(shù)和狀態(tài)的聯(lián)合估計
3.7 多變量系統(tǒng)的最小二乘辨識
第4章 系統(tǒng)辨識的隨機逼近法、極大似然法和預報誤差法
4.1 系統(tǒng)辨訓的隨機逼近法（SAA）
4.2 系統(tǒng)辨識的極大似然法（ML）
4.3 系統(tǒng)辨識的預報誤差法（PE）
第5章 數(shù)字模型的結構辨識
5.1 根據漢格爾矩陳估計模型的階次
5.2 根據積矩矩陣估計模型的階次
5.3 根據殘差平方和估計模型的階次
5.4 根據信息的準則估計模型的附次
第6章 閉環(huán)系統(tǒng)的辨識
6.1 閉環(huán)系統(tǒng)的可辨識性
6.2 閉環(huán)辨識方法和可辨識條件
6.3 最小二乘法和輔助變量法在閉環(huán)辨識中的應用
第7章 系統(tǒng)辨識的發(fā)展及在生產實際中的應用
7.1 模糊關系模型辨識及應用
7.2 應用辨識技術的故障檢測及預報
7.3 自校正預報器
第2部分 自適應控制
第8章 自適應控制概論
8.1 什么是自適應控制系統(tǒng)
8.2 為什么需要自適應控制
8.3 自適應控制的方案
8.4 自適應控制的設計和理論問題
第9章 模型參考自適應控制
9.1 模型參考自適應控制
9.2 基于局部參數(shù)最優(yōu)化理論的設計方法
9.3 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設計模型參考自適應控制系統(tǒng)
第10章 自校正控制（一）
10.1 自校正控制概述
10.2 單步輸出預測自校正控制
10.3 控制加權自校正控制
第11章 自校正控制（二）
11.1 極點配置自校正控制
11.2 自校正PID控制
11.3 專家式自校正PID控制器
11.4 廣義預測控制
第12章 多變量自校正控制
12.1 多變量自校正調節(jié)器
12.2 多變量自校正控制器
12.3 多變量極點配置自校正控制器
12.4 多變量系統(tǒng)自校正解耦控制
第13章 自適應控制系統(tǒng)的發(fā)展及應用
13.1 自適應控制技術的發(fā)展
13.2 工業(yè)鍋爐的加權廣義預測自校正控制
13.3 大滯后系統(tǒng)自校正智能極點配置內�？刂�
參考文獻
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