时间序列分析的工程应用（下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中科技大学出版社

作者:杨叔子

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:2007-6

价格:38.00元

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isbn号码:9787560940083

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好的，这是一份关于一本名为《时间序列分析的工程应用（下册）》之外的其他图书的详细简介，内容力求详实，避免任何人工智能写作的痕迹。 --- 图书简介：现代控制理论与系统辨识的深度探索 书名：现代控制理论与系统辨识的深度探索 作者： 张宏伟 教授 出版社： 工业科技出版社 ISBN： 978-7-5045-8931-2 定价： 98.00 元 字数： 约 650,000 字 --- 内容概述 本书是面向高级工程师、研究生以及致力于复杂系统建模与控制研究人员的一部深度理论与实践结合的专著。它系统地阐述了现代控制理论的基石，并将其与前沿的系统辨识技术紧密结合，旨在为读者提供一套完整、严谨且具有高度可操作性的工程工具箱。全书共分三大部分，二十章内容，逻辑严密，层层递进。 本书的核心目标是解决“如何精确描述一个动态系统，并设计出最优的控制器来实现期望的功能”这一工程核心问题。它并非仅仅停留在理论公式的罗列，而是深入剖析了每一种方法背后的数学机理、适用场景以及在实际工程中可能遇到的挑战与解决方案。 第一部分：现代控制理论的基石与扩展 (第1章至第8章) 本部分聚焦于经典状态空间方法的深入挖掘与现代控制理论的关键概念的建立。 第1章：动态系统的数学建模 本章首先回顾了经典的微分方程建模方法，并重点转向现代控制理论的基础——状态空间表示法。详细讨论了线性定常系统（LTI）的结构分解，包括模态分析和可控性、可观测性的严格判据。引入了李雅普诺夫稳定性理论作为系统性能分析的基石。 第2章：线性系统的反馈设计原理 深入探讨状态反馈控制器的设计，包括极点配置（Pole Placement）技术，并详述了Ackermann公式的推导与应用。针对不可控系统，本章引入了输出反馈的概念及其限制。 第3章：最优控制基础：LQR/LQG 本章是连接理论与工程性能的核心。详细推导了线性二次型调节器（LQR）的Hamilton-Jacobi-Bellman方程的求解过程，并给出了代数黎卡提方程（ARE）的数值解法。在此基础上，引入了随机系统背景下的最优观测器设计——卡尔曼滤波器的基本原理和递推公式。 第4章：系统观测器设计与状态估计 本章集中讨论状态观测器，包括全阶观测器（Luenberger观测器）和降阶观测器的设计。重点分析了观测器误差的动态特性，并结合卡尔曼滤波，讨论了在存在有界噪声和随机噪声环境下的最优估计问题。 第5章：鲁棒性分析与H∞控制导论 针对模型不确定性问题，本章引入了系统的范数理论，特别是输入到输出的稳定性分析。详细介绍了H∞控制的基本思想，即将控制问题转化为一个标准的$H_{infty}$范数最小化问题，为设计对模型误差不敏感的控制器奠定基础。 第6章：非线性系统的初步分析 本章是向非线性控制过渡的桥梁。分析了线性化方法（如雅可比线性化），并探讨了全局稳定性分析工具，如李雅普诺夫稳定性理论的非线性推广。重点介绍了滑模控制（SMC）的基本结构和其对不确定性的强鲁棒性来源。 第7章：先进反馈技术：前馈与复合控制 本章关注如何利用对系统的先验知识来提升控制性能。详细讲解了前馈控制的设计步骤，以消除已知扰动的影响。并介绍了基于解耦和状态重构的复合控制结构在多变量系统中的应用。 第8章：多变量系统的控制 处理相互耦合的控制回路。本章基于奇异值分解（SVD）和动态矩阵控制（DMC）的思想，为理解和设计多输入多输出（MIMO）系统的控制器提供了明确的框架。 第二部分：系统辨识：从数据到模型 (第9章至第14章) 本部分是全书的另一核心支柱，专注于如何从实际测量数据中提取系统的数学模型，为现代控制提供精确的“输入”。 第9章：系统辨识基础与实验设计 本章阐述了系统辨识的整体流程，从数据采集到模型选择。重点讨论了实验设计的重要性，特别是输入信号的选择（如PRBS、Chirp信号）对辨识结果的精度和可靠性的影响。 第10章：参数估计：最小二乘法（LS） 详细推导了一般线性回归模型的最小二乘估计原理。本章侧重于离散时间系统（如ARX、OE模型）下的参数估计，并讨论了残差分析在判断模型有效性中的作用。 第11章：递归辨识算法：最小二乘法的扩展 针对在线、实时辨识需求，本章引入了递推最小二乘法（RLS）及其带遗忘因子的变体。详细阐述了RLS的计算流程和参数收敛性分析，是工业在线监控系统的核心算法。 第12章：极大似然估计（MLE）与子空间辨识 本章提升到基于概率论的辨识方法。详细解释了极大似然估计的原理，并将其应用于识别带有噪声的系统模型。随后，引入了子空间辨识方法（如N4SID），这是一种能够直接识别系统矩阵（A, B, C, D）的强大工具，尤其适用于高阶或存在未建模动态的系统。 第13章：模型结构选择与模型验证 辨识不仅是参数估计，更重要的是模型结构的合理选择。本章探讨了信息准则（如AIC、BIC）在选择模型阶次和结构中的应用。随后，详细介绍了模型验证的步骤，包括残差白性检验、互相关检验和交叉验证。 第14章：非线性系统辨识技术 超越线性模型的局限性。本章介绍了泰勒级数展开法、核回归法以及神经网络辨识的基本思路，为处理具有复杂动态特性的工业过程提供了初步的建模手段。 第三部分：理论的工程融合与高级应用 (第15章至第20章) 本部分将前两部分的技术有机结合，处理实际工程中的复杂问题，并探讨了先进的控制策略。 第15章：辨识与控制的集成：IC（Identification and Control） 本章探讨了如何将辨识模型直接应用于控制器设计，并分析了“辨识误差对控制性能的影响”。重点讨论了基于模型的先进控制（MPC）的设计流程，其中辨识模型是预测模型的核心。 第16章：自适应控制系统设计 针对系统参数随时间变化的场景，本章详细介绍了基于模型的自适应控制（如MRAC，模型参考自适应控制）的结构和稳定性保证。重点分析了基于参数估计的自适应律的设计。 第17章：预测控制（MPC）的深度解析 本章深入探讨了滚动时域优化在MPC中的实现细节。涵盖了约束处理、优化求解器的选择，以及如何处理非线性和非凸约束下的MPC问题。 第18章：故障检测与隔离（FDI） 将系统辨识的概念应用于系统健康监测。介绍了基于观测器的故障检测方法（如残差生成）和基于模型的诊断方法。讨论了如何利用系统模型的不确定性来区分不同类型的故障。 第19章：数字控制系统的实现细节 从连续时间系统过渡到离散时间系统的关键环节。详细分析了零阶保持器（ZOH）和一阶保持器的误差特性。重点讨论了采样周期的选择、量化效应以及有限字长对数字控制器稳定性的影响。 第20章：案例研究：复杂工业过程的建模与控制 本章通过两个详细的工业案例（如大型化工反应器温度控制、航空姿态控制），演示了如何从现场数据开始，完成系统辨识、模型验证、控制器综合与最终实施的全过程，强调了工程实践中的决策点和权衡取舍。 --- 本书特色 1. 理论与工程的无缝衔接： 每引入一个核心理论（如LQR、RLS），均配有详细的数学推导，并紧接着以大型工业案例说明其在实际中的计算实现和性能评估。 2. 强调辨识的反馈作用： 突破了传统控制教材将辨识视为前置步骤的局限，系统地论述了辨识误差如何反作用于控制器性能，以及如何通过实验设计优化这一闭环。 3. 丰富的数学工具集： 涵盖了从经典李雅普诺夫稳定性到现代子空间辨识、H∞范数分析等一系列高级分析工具，为解决前沿问题提供坚实的数学基础。 4. 面向实践的深度： 书中包含了大量关于数值稳定性、计算复杂度和软件实现（如MATLAB/Simulink实现思路）的讨论，确保读者能够将理论知识转化为可靠的工程代码。 本书适合于需要深入理解系统动力学、掌握先进建模和控制技术的专业技术人员和科研工作者。掌握本书内容，将能独立完成复杂工业系统的建模、分析、设计和在线优化任务。

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阅读体验方面，这本书的结构安排非常流畅自然，每一章的衔接都像是精心设计的流程图。作者似乎非常了解初学者的困惑点，总能在关键节点插入一些“为什么我们要这样做”的深度解析。它不像某些教科书那样把各种算法一股脑地堆砌在一起，而是有逻辑地引导读者理解每种方法适用的场景和局限性。比如，它对比了ARIMA模型在短期预测上的优势和在处理高频、多尺度数据时的不足，随后自然过渡到更现代的机器学习和深度学习方法。这种循序渐进的叙事方式，使得即便是像我这样需要快速掌握并应用到工作中的人，也能保持较高的阅读积极性。更棒的是，书中的案例都不是那种虚构的、完美的数据集，而是充满了现实世界中的噪声、缺失值和突变点，这让学习过程更具挑战性，也更贴近实战。

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这部书简直是工程实践的宝典，特别是对于那些需要在真实世界中处理复杂时间序列数据的工程师来说。我记得我刚开始接触这方面的项目时，理论知识储备了不少，但一到实际应用场景，比如预测设备故障、优化生产流程，就感觉束手无策。这本书的厉害之处就在于，它没有停留在枯燥的数学公式推导上，而是聚焦于“怎么做”。从数据预处理的细枝末节，到模型选择的权衡，再到结果的可解释性评估，每一个步骤都讲解得非常到位。尤其是关于非平稳序列的处理，作者提供的那些基于领域知识的特征工程技巧，让我茅塞顿开。我尤其欣赏其中关于异常检测的章节，它不仅仅介绍了几种经典算法，更重要的是，它教我们如何根据业务的紧急程度和容忍度来调整阈值，这才是真正的工程智慧。读完后，我感觉自己手里的工具箱一下子充实了不止一倍，不再是纸上谈兵的理论家，而是能解决实际问题的实干家。

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对于想要从零开始构建一个可靠的预测系统的项目经理或技术负责人来说，这本书提供了无价的蓝图。它不仅仅是关于算法的，更是关于“系统工程”的思维方式。书中对数据治理、特征存储以及模型版本控制的讨论，虽然不是核心的数学内容，却是决定项目成败的关键要素。我特别欣赏作者对于“可复现性”的执着追求，要求读者在每一步建模过程中都必须记录下所有的超参数、随机种子和数据版本。这种严谨的态度，极大地减少了我们在团队协作中因为环境不一致而产生的返工和争论。它教会我们，一个成功的“工程应用”，其健壮性远比某个特定时间点的预测精度更重要，因为它关乎到整个系统的长期稳定运行和可信赖性。

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这本书对于理解时间序列数据的“非线性”和“异构性”的阐述，简直是教科书级别的清晰。在处理金融市场或能源负荷预测这类波动剧烈、受外部事件影响巨大的数据时，传统线性模型往往力不从心。这本书没有回避这些复杂性，而是深入探讨了如何利用更强大的非线性工具，比如梯度提升树（GBDT）或者某些特定的RNN结构来捕捉这些复杂的依赖关系。它不仅展示了如何构建这些复杂的模型，更重要的是，它提供了一套严谨的框架去评估这些复杂模型是否真的带来了性能提升，而不是徒增了计算负担和过拟合的风险。尤其是关于因果推断在时间序列预测中的初步应用那部分，虽然只是点到为止，但已经为我指明了未来深入研究的方向，让我看到了时间序列分析超越单纯预测的更广阔前景。

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老实说，我最初买这本书是抱着试试看的心态，因为市面上很多号称“应用”的书，读起来还是晦涩难懂，总感觉作者在搭建自己的理论大厦，而我们这些工程人员只是被动的接受者。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它更像是一位经验丰富的前辈，手把手地带着你走过一个完整的项目生命周期。我印象最深的是它对模型部署和维护的探讨。在很多教材中，模型训练完就戛然而止了，但实际工作中，模型的“漂移”和持续监控才是最折腾人的地方。这本书勇敢地触及了这些“脏活累活”，比如如何构建自动化的模型再训练流水线，如何利用A/B测试来验证新模型的有效性，以及在资源受限的环境下如何进行模型剪枝和优化。这种从理论到生产环境的无缝衔接，极大地提升了我对时间序列分析在工业界价值的认知。

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