針對(duì)復(fù)雜工業(yè)過程具有強(qiáng)非線性、多變量耦合、大時(shí)滯以及不確定性等綜合特性導(dǎo)致難以建模問題，本書針對(duì)存在隨機(jī)噪聲干擾的塊結(jié)構(gòu)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，從輸出誤差類系統(tǒng)和方程誤差類系統(tǒng)角度出發(fā)，分析了這兩類系統(tǒng)在線性變換和非線性變換下的特性，系統(tǒng)地提出復(fù)雜工業(yè)過程塊結(jié)構(gòu)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的描述和辨識(shí)新方法，并將提出的理論和方法運(yùn)用到柔性機(jī)械臂系統(tǒng)和風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。主要包括采用神經(jīng)模糊模型建立系統(tǒng)的靜態(tài)非線性模塊模型；利用信號(hào)與系統(tǒng)理論實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各串聯(lián)模塊的分離；利用動(dòng)態(tài)補(bǔ)償技術(shù)補(bǔ)償塊結(jié)構(gòu)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的過程噪聲或者輸出噪聲產(chǎn)生的誤差；利用多新息理論、輔助模型技術(shù)等改善系統(tǒng)的辨識(shí)精度以及提出的智能分離辨識(shí)方法等，并利用隨機(jī)過程理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論分析并比較提出方法的性能。

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