緒論
0.1 關(guān)于系統(tǒng)辨識
0.2 系統(tǒng)辨識的應(yīng)用與發(fā)展
0.3 關(guān)于自適應(yīng)控制
0.4 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展
第1部分 系統(tǒng)辨識理論、方法及應(yīng)用
第1章 系統(tǒng)辨識的基本概念
1.1 系統(tǒng)辨識的基本原理
1.2 系統(tǒng)描述的數(shù)學(xué)模型
1.3 隨機(jī)信號的描述與分析
1.4 白噪聲與偽隨機(jī)碼
1.5 系統(tǒng)辨識的步驟與內(nèi)容
1.6 系統(tǒng)辨識的基本應(yīng)用
第2章 系統(tǒng)辨識的經(jīng)典方法
2.1 階躍響應(yīng)法系統(tǒng)辨識
2.2 頻率響應(yīng)法系統(tǒng)辨識
2.3 相關(guān)分析法系統(tǒng)辨識
第3章 系統(tǒng)辨識的最小二乘算法
3.1 最小二乘法原理
3.2 最小二乘估計(jì)的遞推算法
3.3 慢時(shí)變參數(shù)的最小二乘遞推算法
3.4 廣義最小二乘法
3.5 輔助變量法
3.6 參數(shù)和狀態(tài)的聯(lián)合估計(jì)
3.7 多變量系統(tǒng)的最小二乘辨識
第4章 系統(tǒng)辨識的隨機(jī)逼近法、極大似然法和預(yù)報(bào)誤差法
4.1 系統(tǒng)辨訓(xùn)的隨機(jī)逼近法（SAA）
4.2 系統(tǒng)辨識的極大似然法（ML）
4.3 系統(tǒng)辨識的預(yù)報(bào)誤差法（PE）
第5章 數(shù)字模型的結(jié)構(gòu)辨識
5.1 根據(jù)漢格爾矩陳估計(jì)模型的階次
5.2 根據(jù)積矩矩陣估計(jì)模型的階次
5.3 根據(jù)殘差平方和估計(jì)模型的階次
5.4 根據(jù)信息的準(zhǔn)則估計(jì)模型的附次
第6章 閉環(huán)系統(tǒng)的辨識
6.1 閉環(huán)系統(tǒng)的可辨識性
6.2 閉環(huán)辨識方法和可辨識條件
6.3 最小二乘法和輔助變量法在閉環(huán)辨識中的應(yīng)用
第7章 系統(tǒng)辨識的發(fā)展及在生產(chǎn)實(shí)際中的應(yīng)用
7.1 模糊關(guān)系模型辨識及應(yīng)用
7.2 應(yīng)用辨識技術(shù)的故障檢測及預(yù)報(bào)
7.3 自校正預(yù)報(bào)器
第2部分 自適應(yīng)控制
第8章 自適應(yīng)控制概論
8.1 什么是自適應(yīng)控制系統(tǒng)
8.2 為什么需要自適應(yīng)控制
8.3 自適應(yīng)控制的方案
8.4 自適應(yīng)控制的設(shè)計(jì)和理論問題
第9章 模型參考自適應(yīng)控制
9.1 模型參考自適應(yīng)控制
9.2 基于局部參數(shù)最優(yōu)化理論的設(shè)計(jì)方法
9.3 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)
第10章 自校正控制（一）
10.1 自校正控制概述
10.2 單步輸出預(yù)測自校正控制
10.3 控制加權(quán)自校正控制
第11章 自校正控制（二）
11.1 極點(diǎn)配置自校正控制
11.2 自校正PID控制
11.3 專家式自校正PID控制器
11.4 廣義預(yù)測控制
第12章 多變量自校正控制
12.1 多變量自校正調(diào)節(jié)器
12.2 多變量自校正控制器
12.3 多變量極點(diǎn)配置自校正控制器
12.4 多變量系統(tǒng)自校正解耦控制
第13章 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用
13.1 自適應(yīng)控制技術(shù)的發(fā)展
13.2 工業(yè)鍋爐的加權(quán)廣義預(yù)測自校正控制
13.3 大滯后系統(tǒng)自校正智能極點(diǎn)配置內(nèi)模控制
參考文獻(xiàn)