具体描述
鲁棒性是控制系统分析与综合中的一个重要性能指标。为了实现这个性能指标，要求在建模过程中同时提供控制对象的名义模型及其与鲁棒控制理论相匹配的误差限。在系统辨识领域，该问题被称为模型集辨识。本书结合作者对该问题十余年研究的体会和结果，系统介绍鲁棒控制建模与传统系统辨识的异同、模型集辨识与鲁棒控制的联系以及鲁棒控制建模中的主要方法和结果。这些方法包括确定性框架下的模型集辨识与检验、随机框架下的模型集辨识与检验以及基于闭环实验数据的模型集辨识与检验等。具体内容包括基于这些方法的基本结论和其中尚需进一步研究的课题。本书同时还对这些方法所涉及的主要参考文献作了简要介绍。
本书内容丰富，在叙述过程中尽量兼顾结论的物理含义和理论的严谨性。本书可以作为控制科学与控制工程、系统科学、应用数学及其相关专业的理工科研究生和高年级本科生的教材，也可供从事该领域研究或教学的科技工作者和高等院校教师参考。
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读后感
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用户评价
拿到这本书，一股知识的清香扑面而来。作为一名在自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我对“系统辨识”这个概念并不陌生，但坦白说，真正将其融会贯通，尤其是在实际工程应用中得心应手，仍然是我心中的一块“短板”。我一直觉得，很多时候我们面对一个未知的系统，如果能够像医生诊断病人一样，通过一系列“检查”（数据采集）来“诊断”出系统的“病因”（辨识模型），然后“对症下药”（设计控制器），那将是多么高效的事情！这本书的书名“面向控制的系统辨识导论”，恰恰触及了我内心深处的需求。它暗示着这本书不是那种枯燥的理论教科书，而是更注重实际操作和应用导向，这对我来说意义非凡。我迫切地想知道，这本书是如何将系统辨识的抽象概念与实际控制工程紧密联系起来的，例如，如何利用辨识出的模型来设计更鲁棒、更高效的控制器？辨识过程中有哪些常见的陷阱和挑战，作者又是如何给出应对策略的？我非常期待书中能够提供一些实用的算法介绍，并且最好能有代码示例或者伪代码，让我能够直接上手尝试，将辨识理论转化为具体的工程实践。这本书的“导论”二字，也让我对其入门的友好度充满信心，希望它能像一座桥梁，把我从迷茫的理论海洋引向知识的彼岸。
评分这本书我拿在手里，就觉得它分量十足，封面设计得也相当专业，一看就是那种能让人沉下心来啃读的硬核教材。我一直对“系统辨识”这个领域充满好奇，但总觉得它像是一门深奥的武功秘籍，入口在哪里，又该如何修炼，一直是个谜。偶然间看到这本书，书名“面向控制的系统辨识导论”立刻吸引了我，这暗示着它不仅仅是理论的堆砌，更指向了实际的应用，而且是与“控制”这个我更感兴趣的领域紧密相连。我非常期待它能像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我进入这个领域，解答我关于辨识模型如何建立、参数如何估计、模型精度如何验证等一系列疑问。我希望它能用清晰易懂的语言，配合恰到好处的数学推导，让我这个初学者能够真正理解系统辨识的核心思想和方法，而不是仅仅停留在概念层面。尤其是我希望这本书在讲解辨识算法时，能够提供一些实际案例或者仿真实验的指导，让我能够亲手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书的厚度也让我感到欣慰，这意味着它应该包含足够丰富的内容，能够让我对系统辨识有一个全面而深入的认识，为我后续更深入的学习打下坚实的基础。我对它寄予厚望，希望能它能成为我在这条学习道路上的重要启蒙。
评分这本书的封面设计简洁大气，给人一种严谨而专业的印象。我一直对“如何理解一个未知的系统”这个问题感到着迷。在很多工程领域，我们往往需要面对一个并非完全了解其内部机制的系统，例如一个复杂的化工过程、一个精密的机器人手臂，或者一个庞大的电力网络。在这种情况下，如何通过观察系统的输入输出数据来推断出系统的内在特性，进而对其进行有效的控制和优化，就显得尤为重要。这本书的题目“面向控制的系统辨识导论”，精准地抓住了我的兴趣点。它明确指出，这本书不仅仅是关于系统辨识本身，更是强调了辨识与控制之间的紧密联系，这让我非常期待。我希望这本书能够系统地介绍系统辨识的基本原理，包括各种辨识方法的理论基础、优缺点以及适用范围。更重要的是，我期望它能清晰地阐述辨识出的模型如何在控制系统的设计和分析中发挥作用，例如，如何利用辨识模型来选择合适的控制器结构、整定控制器参数，以及评估控制系统的性能。我相信，一本优秀的“导论”书籍，应该能够为读者打开一扇通往新领域的大门，并提供足够多的“地图”和“指南”，让读者能够在这个新领域中自信地探索。
评分这本书的装帧设计沉稳而有力量，传递出一种学术的严谨感。作为一名对工程原理有着强烈探索欲的学习者，我一直对“系统辨识”这个概念抱有浓厚的兴趣，并希望能够深入理解其背后的原理和实际应用。尤其是“面向控制”这个限定词，让我觉得这本书不仅仅是泛泛而谈，而是指向了一个非常明确且实用的目标。我一直觉得，一个好的控制器设计，离不开对被控对象特性的准确把握，而系统辨识恰恰是实现这一目标的关键技术。因此，我非常期待这本书能够清晰地阐述系统辨识的整个流程，从数据采集、信号预处理，到模型选择、参数估计，再到模型校验和验证，每一个环节都希望能够得到详尽的解答。我更希望这本书能够深入探讨不同辨识算法的数学原理，并且能够通过直观的例子和图示来帮助我理解这些抽象的概念。同时，我也迫切希望书中能够提供一些实际案例，展示如何将辨识出的模型有效地应用到具体的控制问题中，例如，如何利用辨识模型来设计PID控制器、模型预测控制器，或者分析系统的稳定性。这本书的“导论”定位，也让我相信它能够为我这个初学者提供一个循序渐进的学习体验，让我能够逐步建立起对系统辨识的全面认知，并为我未来在控制工程领域的进一步学习和研究打下坚实的基础。
评分这是一本让我充满期待的书。我一直认为，在现代工程领域，数据驱动的建模和分析能力至关重要。尤其是在控制系统领域，我们常常需要与那些内部动力学复杂、难以直接建模的系统打交道。这个时候，“系统辨识”就扮演了至关重要的角色。它就像一个“侦探”，通过收集“证据”（输入输出数据），来“还原”系统的“犯罪现场”（系统模型）。而“面向控制”这个关键词，则直接点明了这本书的核心价值——它不仅仅是教你如何辨识系统，更是告诉你如何将辨识的结果应用于实际的控制工程中。我特别好奇的是，这本书会如何解释不同辨识方法的原理，比如最小二乘法、最大似然法等等，它们各自有什么样的数学基础？在实际应用中，又该如何选择最适合的辨识方法，以获得既准确又具有控制意义的模型？我希望这本书能提供一些关于数据采集的建议，如何才能获得高质量、有代表性的数据，以避免模型辨识的偏差。同时，我也期待它能够介绍一些评估模型好坏的标准，以及如何根据模型评估结果来改进辨识过程。这本书的“导论”性质，让我相信它能够为我这样对系统辨识和控制结合感到好奇的读者，提供一个清晰的学习路径和坚实的理论基础。
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