本书主要介绍系统辨识的基本原理和常用基本方法。全书共14章,主要为绪论、系统辨识常用输入信号、线性系统的经典辨识方法、动态系统的典范表达式、*小二乘法辨识、极大似然法辨识、时变参数辨识方法、多输入—多输出系统的辨识、随机时序列模型的建立、系统结构辨识、闭环系统辨识、系统辨识在飞行器参数辨识中的应用、神经网络在系统辨识中的应用。
本书可作为高等学校自动控制类和航空航天类专业研究生教材,也可供本科高年级学生和工程技术人员参考。

第1章 绪论
1.1 系统数学模型的分类及建模方法
1.2 辨识的定义、内容和步骤
1.3 辨识中常用的误差准则
1.4 系统辨识的分类
思考题
第2章 系统辨识常用输入信号
2.1 系统辨识输入信号选择准则
2.2 白噪声及其产生方法
2.3 伪随机二位式序列——M序列的产生及其性质
思考题
第3章 线性系统的经典辨识方法
3.1 用M序列辨识线性系统的脉冲响应
3.2 用脉冲响应求传递函数
思考题
第4章 动态系统的典范表达式
4.1 节省原理
4.2 线性系统的差分方程和状态方程表示法
4.3 确定性典范状态方程
4.4 确定性典范差分方程
4.5 随机性典范状态方程
4.6 随机性典范差分方程
4.7 预测误差方程
思考题
第5章 *小二乘法辨识
5.1 *小二乘法
5.2 一种不需矩阵求逆的*小二乘法
5.3 递推*小二乘法
5.4 辅助变量法
5.5 递推辅助变量法
5.6 广义*小二乘法
5.7 一种交替的广义*小二乘法求解技术(夏氏法)
5.8 增广矩阵法
5.9 多阶段*小二乘法
5.10 快速多阶段*小二乘法
思考题
第6章 极大似然法辨识
6.1 极大似然法辨识
6.2 递推极大似然法
6.3 参数估计的可达精度
思考题
第7章 时变参数辨识方法
7.1 遗忘因子法、矩形窗法和卡尔曼滤波法
7.2 一种自动调整遗忘因子的时变参数辨识方法
7.3 用折线段近似时变参数的辨识方法
思考题
第8章 多输入-多输入系统的辨识
第9章 其它一些辨识方法
第10章 随机时序列模型的建立
第11章 系统结构辨识
第12章 闭环系统辨识
第13章 系统辨识在飞行器参数辨识中的应用
第14章 神经网络在系统辨识中的应用
参考文献