3.3 同步荧光光谱法 ( Synchronous Fluorescence) 3.4 时间分辨荧光法 （Time – Domain Fluorometry） (Time – Resolved Fluorometry） 3.5 相分辨荧光法 （ Frequency-Domain Fluorometry /Phase-Modulation Fluorometry) 3-6 荧光动力学分析法 （Fluorescent Kinetic Analysis)

本章要点： 介绍两种复杂非线性动态系统辨识方法 1 Volterra级数表示及其辨识方法； 2 复杂系统混沌及其建模方法； 难点: 1 Volterra级数描述系统的脉冲响应； 2 未知模型混沌系统的三种识别方法；

•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用

5.1 梯度校正参数辨识 5.2 Bayes辨识 5.3 小结

•极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器,它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解.机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响,比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等,这些影响体现在不同的尺度上.通过小波的多分辨分解,这些不同尺度上的信息被区分开来,然后在控制中对轧辊偏心进行补偿.仿真实验表明该方法是有效的

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法

10.1系统辨识的概念 10.1.1系统辨识的定义 系统辨识是利用观测到的系统输入输出数据构造系统数学模型的方法。 在实际应用中,往往把分析法和实验法这两种建模方法结合起来。尽量利 用对物理过程的认识,将系统模型分为已知的和未知的两部分,用实验法确定 未知部分的模型

学习要求：1培养独立学习一门新课程的能力,为今后学习和研究打下基础(要求大家尽量少依赖 听课,多自学)。 2掌握基本的辨识理论和辨识技术 3能独立设计辨识实验,并编程计算 4学习一些现代建模技术