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出版者:Springer

作者:Oliver Nelles

出品人:

页数:785

译者:

出版时间:2000-12-12

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540673699

丛书系列:

图书标签:

• 辨识
• 非线性系统辨识
• 系统辨识
• 控制理论
• 自适应控制
• 机器学习
• 信号处理
• 建模
• 优化算法
• 数值分析
• 工程应用

《非线性系统辨识》 《非线性系统辨识》是一本深入探讨如何精确描述和预测复杂动态行为的书籍。在工程、科学乃至经济学等诸多领域，我们经常面对的系统并非简单的线性关系所能概括。从飞机姿态控制的非线性动力学，到生物细胞信号传导的复杂交互，再到金融市场中非线性的波动模式，理解和建模这些系统的本质是解决实际问题的关键。 本书旨在为读者提供一个全面的框架，用以应对现实世界中普遍存在的非线性现象。我们不仅仅满足于对系统进行定性描述，更着重于如何通过数学工具和计算方法，从观测数据中提取出系统的内在非线性结构，并将其转化为可用的数学模型。这意味着，一旦我们建立了准确的非线性模型，就能更有效地进行系统分析、预测其未来的演变轨迹，并在此基础上设计出更为鲁棒和高效的控制器。 在方法论上，本书将系统地介绍一系列先进的非线性系统辨识技术。我们会从基础的非线性回归和插值方法讲起，逐步深入到更复杂的模型结构，例如状态空间模型、卡尔曼滤波器的非线性扩展（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF），以及基于神经网络和模糊逻辑的辨识方法。特别地，本书将详述如何利用数据驱动的建模技术，特别是近年来蓬勃发展的机器学习算法，来捕捉那些难以用传统物理模型描述的非线性特性。读者将了解到如何选择合适的模型结构，如何设计有效的辨识算法，以及如何评估模型的性能和不确定性。 本书的特色在于其理论与实践的紧密结合。我们不仅会深入探讨各种辨识方法的数学原理和推导过程，还会通过大量的案例研究来展示这些方法在实际应用中的有效性。这些案例将涵盖多个学科领域，例如： 航空航天工程： 如何辨识飞机在高速飞行、大迎角状态下的复杂气动特性，以及如何利用辨识模型进行飞行控制和姿态稳定。 机器人学： 如何辨识机器人关节的摩擦特性、执行器的非线性动态，以及如何基于辨识模型实现精确的轨迹跟踪和动力学补偿。 生物医学工程： 如何辨识人体生理信号（如心电图、脑电图）中的非线性模式，以及如何利用辨识模型进行疾病诊断和治疗效果评估。 过程控制： 如何辨识化工反应器、热交换器等过程中的非线性动力学，并应用于优化操作和提高产品质量。 经济金融： 如何辨识金融资产价格的非线性波动规律，以及如何利用模型进行风险管理和投资策略制定。 在每一章中，我们都会提供清晰的算法描述和具体的实现指南，并辅以易于理解的图示和表格。对于希望深入研究的读者，书中还会列出相关的参考文献和进一步阅读的资料。 《非线性系统辨识》的目标读者群广泛，包括但不限于： 自动化、控制工程、机械工程、电气工程等专业的学生和研究人员： 他们将从中学习到分析和建模复杂动态系统的核心技术。 从事系统建模、信号处理、机器学习等领域的工程师和数据科学家： 本书将为他们提供解决实际问题所需的先进工具和方法。 对复杂系统动力学感兴趣的跨学科研究者： 无论您来自物理学、生物学、经济学还是其他领域，本书都能为您提供理解和建模非线性现象的通用语言和方法。 通过学习本书，读者将能够： 理解非线性系统辨识的基本原理和核心概念。 掌握多种先进的非线性辨识技术及其适用范围。 学会从实际数据中构建准确的非线性系统模型。 能够评估所建模型的性能和置信度。 将非线性辨识技术应用于解决各自领域的实际问题。 本书将为您开启一扇深入理解和驾驭复杂世界的门。

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**评价一：** 初捧此书，内心充满期待，希望能在这个复杂的研究领域找到一些清晰的脉络。然而，读完几章后，我发现作者似乎更倾向于在纯粹的数学理论中打转，对于如何将这些抽象的概念转化为实际工程问题中的有效工具，着墨甚少。书中的推导过程异常繁琐，充斥着大量的希腊字母和复杂的积分符号，这对于那些试图将理论应用于实践的工程师来说，无疑是一种巨大的负担。我更希望看到的是，在介绍完一种识别方法后，能够紧接着给出一些工业界或实验室的实际案例，展示该方法的优势、局限性以及参数选择的经验法则。例如，在描述非线性自适应滤波时，作者只是给出了收敛条件的证明，却几乎没有提及在存在测量噪声或系统结构不确定性时，实际操作中的“陷阱”。这种过于理论化的处理方式，使得这本书更像是一本高阶数学教科书，而非一本面向应用研究的工具书。我花费了大量时间去消化那些精密的数学推导，但合上书本时，我依然不确定如何用最有效的方式去识别一个我眼前的真实物理系统。

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**评价三：** 我对本书在处理多尺度非线性和模糊系统方面的论述感到非常失望。作者似乎将所有非线性现象都强行塞进了基于状态空间模型的框架内，而对于那些本质上是依赖于输入输出关系或具有明显分段特性的系统，处理起来显得力不从心。例如，在讨论迟滞现象时，经典的滞后模型被简单地引入，但对于由摩擦或饱和效应引起的非对称迟滞，书中没有提供任何有效的、可操作的辨识框架。我的研究方向正涉及到这类问题，我本期待能从书中获得一些前沿的见解，比如如何利用核方法或深度学习的结构来捕获这种复杂的依赖关系。然而，全书的重点似乎还停留在经典的参数估计方法上，更新颖、更强大的工具探讨不足。整体感觉这本书像是对上世纪末该领域成熟理论的一次详尽回顾，而非对当前研究热点或新兴挑战的积极回应。阅读过程中，我不断地在寻找“下一个台阶”在哪里，但最终发现作者的视野似乎定格在了较为成熟的理论基石上。

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**评价二：** 这本书的排版和插图设计简直是一场灾难，让我阅读体验直线下降。图表往往信息密度过高，字体小得像蚂蚁爬行，关键数据点之间的逻辑关系需要读者自己去费力寻找和重构。更令人不解的是，很多重要的公式往往是孤立地出现，缺乏上下文的解释和铺垫。比如，介绍到某个高阶非线性模型的辨识时，作者突然抛出一个极其复杂的损失函数，但对这个函数中各个惩罚项的物理意义和权重选择的敏感性分析却轻描淡写，仿佛这些都是读者理所当然应该知道的背景知识。这极大地阻碍了对核心思想的快速理解。此外，全书的案例部分明显不足，如果能有配套的软件代码示例，哪怕是简单的MATLAB脚本，那就太棒了。现在我只能在脑海中尝试将这些复杂的代数运算进行数值模拟，这不仅耗费精力，也极易出错。对于一本声称覆盖“系统识别”的书籍来说，缺乏与现代计算工具的有效结合，实在是一种遗憾。

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**评价四：** 这本书的写作风格非常晦涩难懂，给人一种作者是在自言自语的感觉。它似乎是为那些已经深谙系统辨识领域术语的专家准备的，对于初入此领域的研究生或跨学科的工程师来说，几乎是不可逾越的知识壁垒。大量使用缩写和行话，却很少进行规范性的首次定义或解释。例如，一些关于“信息矩阵”的讨论，可以非常直观地用“模型对输入扰动的敏感度”来描述，但作者偏偏选择用最学术化、最封闭的语言来包装，让人感觉作者刻意在筑高门槛。而且，章节之间的逻辑跳跃性很大，前一节还在讨论渐进稳定性的证明，下一节可能就直接跳到某个特定滤波器的大规模矩阵求逆运算，中间缺乏必要的桥梁和直观的物理意义连接。读起来需要不断地回头查阅前面的定义，学习效率极低，阅读体验相当破碎和低效。

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**评价五：** 我购买这本书的主要目的是想了解如何处理高维、大规模非线性系统的辨识问题，尤其是当系统状态或输出观测受到严重干扰时。遗憾的是，这本书在“大规模”这个议题上处理得相当敷衍。当涉及到高维系统时，作者简单地建议读者使用降维技术，例如主成分分析，但并未深入探讨如何确保在降维过程中不丢失对非线性动力学至关重要的信息。对于现代工业中普遍存在的“大数据的非线性系统”辨识挑战，比如需要并行化处理的算法结构，书中完全没有提及。它似乎完全忽略了计算资源和实时处理的约束。我的重点在于开发高效的在线算法，但我从这本书中得到的关于计算复杂度和算法鲁棒性的分析，仍然停留在基于离线数据集的理论收敛性讨论上，实用价值远低于我的预期。它更像是一本理论基础的详尽参考书，而非指导实际计算和算法设计的实用手册。

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