过程控制的多变量系统辨识

　　本书系统地论述了多变量系统辨识的理论及其辨识方法在过程控制中的应用，主要内容包括；导论、动态过程和信号模型、辨识实验设计和数据预处理非线性过程辨识等。

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中文版序
序
引 言
示例和Matlab文件
致谢
符号与缩写
第1章 导论
1．1 什么是过程辨识？ (1)
1．2 现代自动化系统的层次结构 (3)
1. 3 争基于模型的多变量过程控制 (5)
1．3．1 连续过程 (5)
1．3．2 间歇和半间歇过程 (7)
1．3．3 基于模型的控制方法 (7)
1．3. 4 过程控制实例 (9)
1．4 本书概貌 (11)
第2章 动态过程和信号的模型
2．1 单输入单输出(SISO)连续时间模型 (13)
2．2 单输入单输出(SISO)离散时间模型 (14)
2．3 多输入多输出(MIMO)模型 (17)
2．4 信号模型 (19)
2．4．1 有限个周期数的信号周期图 (19)
2．4. 2 信号谱 (20)
2．5 有扰动的线性过程 (21)
2．6 非线性模型 (22)
2．6．1 Volterra级数 (22)
2．6．2 基于块连接的非线怀模型 (23)
2．6．3 由过程操作引发的非线性模型：复合模型方法 (24)
第3章 辨识实验设计和数据预处理
3．1 控制器配置：MV"s、CV"s和DV"s的选择 (26)
3．1．1 输入(MV"s)的选择 (26)
3．1．2 前馈变量(DV"s)的选择 (26)
3．1．3 输出(CV"s)的选择 (27)
3．1．4 软测量建模 (27)
3．1．5 控制器配置实例 (27)
3．2 初步过程实验 (30)
3. 2．1 历史数据收集或空转实验 (31)
3．2．2 阶跃实验或阶梯实验 (31)
3．2．3 白噪声实验，可选 (32)
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