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模型辨识与提升控制精度实战课程

📚 共计 30 章节
第1章
控制精度概述
为什么控制精度是工业系统的生命线？从PID到模型辨识的进化之路。
核心概念PID
第2章
系统建模基础
什么是数学模型？机理建模与数据驱动建模的对比。
建模对比
第3章
辨识实验设计
如何设计激励信号？PRBS信号的原理与生成。
PRBS激励
第4章
数据预处理
野点剔除、去趋势、滤波与重采样实战技巧。
滤波清洗
第5章
阶跃响应辨识
经典方法，从阶跃曲线提取一阶/二阶模型参数。
阶跃经典
第6章
最小二乘法入门
批量最小二乘（LS）原理与Python实现。
LSPython
第7章
递推最小二乘（RLS）
在线辨识，适应时变系统。
在线RLS
第8章
辅助变量法（IV）
解决噪声干扰下的有偏估计问题。
IV无偏
第9章
极大似然估计（MLE）
统计视角下的最优参数估计。
MLE统计
第10章
ARX模型辨识
自回归带外生输入模型的辨识与应用。
ARX线性
第11章
ARMAX与OE模型
更复杂的噪声模型结构。
ARMAXOE
第12章
子空间辨识方法（4SID）
多变量系统的状态空间模型辨识。
4SID状态空间
第13章
频域辨识基础
从时域到频域，傅里叶变换与频谱分析。
频域FFT
第14章
相关分析法
利用相关函数辨识脉冲响应。
相关脉冲
第15章
模型阶次确定
AIC、BIC准则与交叉验证。
AICBIC
第16章
模型验证
残差分析、预测误差与拟合度评估。
验证残差
第17章
闭环辨识问题
反馈带来的挑战与直接辨识法。
闭环反馈
第18章
非线性系统辨识
Hammerstein与Wiener模型。
非线性块结构
第19章
神经网络辨识
用BP网络逼近非线性动态系统。
BP神经网络
第20章
模糊逻辑辨识
T-S模糊模型的辨识方法。
T-S模糊
第21章
遗传算法在辨识中的应用
全局优化参数搜索。
GA优化
第22章
粒子群优化辨识
群体智能算法调参实战。
PSO群体
第23章
模型降阶
平衡截断法与Pade近似。
降阶平衡截断
第24章
内模控制（IMC）
基于精确模型的前馈补偿。
IMC前馈
第25章
模型预测控制（MPC）入门
利用辨识模型进行滚动优化。
MPC滚动
第26章
自适应控制
结合在线辨识与控制器参数自整定。
自适应自整定
第27章
自抗扰控制（ADRC）
扩张状态观测器与模型补偿。
ADRCESO
第28章
工业案例1：温度系统
温度系统的模型辨识与PID参数整定。
案例温度
第29章
工业案例2：电机转速环
电机转速环的辨识与MPC控制。
电机MPC
第30章
课程总结与展望
从辨识到数字孪生，未来控制技术趋势。
数字孪生趋势
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