SÁCH - Giáo trình Nhận dạng hệ thống điều khiển (Nguyễn Doãn Phước & Phan Xuân Minh) Full
24 thg 4, 2026 | 00:00

SÁCH - Giáo trình Nhận dạng hệ thống điều khiển (Nguyễn Doãn Phước & Phan Xuân Minh) Full



Cuốn sách được viết với mục đích cung cấp thêm một tài liệu hỗ trợ việc tự học cho sinh viên ngành Điều khiển Tự động đang học môn Lý thuyết Điều khiển nâng cao, sinh viên ngành Điện, cũng như các ngành khác có liên quan tới việc xây dựng mô hình hệ thống. Ngoài ra, cuốn sách còn có mục đích xa hơn là giới thiệu được với những người đang công tác trong lĩnh vực phân tích và tổng hợp hệ thống kỹ thuật một tài liệu tra cứu, tham khảo trong công việc xây dựng mô hình hệ thống. 



NỘI DUNG:


1 Nhập môn

1.1 Tại sao phải nhận dạng

1.1.1 Định nghĩa

1.1.2 Lớp mô hình thích hợp

1.1.3 Mô tả sai lệch giữa mô hình và đối tượng thực

1.2 Phân lớp các bài toán nhận dạng

1.3 Quá trình ngẫu nhiên

1.3.1 Khái niệm

1.3.2 Các tham số của quá trình ngẫu nhiên 

1.3.3 Đại lượng đánh giá lượng thông tin có trong nguồn phát tín hiệu ngẫu nhiên

2 Nhận dạng mô hình không tham số nhờ phân tích phổ tín hiệu 

2.1 Toán tử Fourier rời rạc (DFT) 

2.1.1 Hàm mở rộng dirac

2.1.2 Mô hình hóa quá trình rời rạc tín hiệu

2.1.3 Ảnh Fourier của hàm mở rộng 

2.1.4 Quan hệ giữa X(jω) và Xa(jω)

2.1.5 Hiệu ứng trùng phổ và định lý Shannon

2.1.6 Hiệu ứng rò rỉ (leakage) và kỹ thuật hàm cửa sổ

2.1.7 Kết luận về DFT và thuật toán FFT

2.1.8 Toán tử DFT ngược 

2.2 Nhận dạng mật độ phổ tín hiệu 

2.2.1 Nhận dạng hàm tương quan

2.2.2 Nhận dạng mật độ phổ 

2.3 Nhận dạng mô hình không tham số

2.3.1 Xác định đường đặc tính tần biên pha 

2.3.2 Xác định hàm trọng lượng từ đường đặc tính tần

Câu hỏi ôn tập và bài tập

3 Nhận dạng mô hình liên tục, tuyến tính có tham số từ mô hình không tham số

3.1 Xác định tham số mô hình từ hàm quá độ

3.1.1 Những kết luận tổng quát 

3.1.2 Xác định tham số mô hình quán tính bậc nhất 

3.1.3 Xác định tham số cho mô hình tích phân quán tính 

3.1.4 Xác định tham số mô hình quán tính bậc cao 

3.1.5 Xác định tham số mô hình Lead/Lag 

3.1.6 Xác định tham số mô hình đối tượng dao động bậc hai tắt dần

3.2 Xác định tham số mô hình từ những giá trị G(jnΩλ) đã có

3.2.1 Thuật toán Cholesky

3.2.2 Nhận dạng tham số mô hình

3.2.3 Nhận dạng lặp tham số mô hình 

Câu hỏi ôn tập và bài tập

4 Nhận dạng tham số mô hình ARMA 

4.1 Đặt vấn đề 

4.1.1 Phát biểu bài toán nhận dạng mô hình ARMA

4.1.2 Chuyển thành bài toán tương đương có hệ số khuếch đại của mô hình bằng 1 

4.2 Nhận dạng chủ động tham số mô hình AR 

4.2.1 Phương pháp Yule−Walker

4.2.2 Sai số dự báo tuyến tính của phương pháp Yule−Walker

4.2.3 Giải phương trình Yule−Walker nhờ thuật toán Levinson

4.2.4 Phương pháp dự báo điều hòa và thuật toán Burg 

4.2.5 Kết luận

4.3 Nhận dạng chủ động tham số mô hình MA 

4.3.1 Thay mô hình MA bằng mô hình AR tương đương

4.3.2 Thuật toán nhận dạng cho trường hợp s=2nb

4.3.3 Thuật toán nhận dạng cho trường hợp s>2nb

4.4 Nhận dạng chủ động tham số mô hình ARMA

4.4.1 Nhận dạng tham số AR của mô hình ARMA

4.4.2 Nhận dạng tham số MA của mô hình ARMA

4.4.3 Thuật toán nhận dạng tham số mô hình ARMA 

4.5 Nhận dạng bị động tham số mô hình ARMA 

4.5.1 Nhận dạng bị động khi các tín hiệu vào ra là tiền định 

4.5.2 Nhận dạng bị động với các tín hiệu vào ra là ngẫu nhiên

4.5.3 Chuyển về bài toán nhận dạng chủ động 

Câu hỏi ôn tập và bài tập

5 Những kỹ thuật bổ trợ 

5.1 DFT thời gian ngắn (SFT) 

5.1.1 Tư tưởng của phương pháp 

5.1.2 Thuật toán SFT với hàm cửa sổ Bartlett

5.1.3 Thuật toán SFT với một hàm cửa sổ bất kỳ

5.1.4 Ứng dụng để nhận dạng mô hình có tham số thay đổi

5.2 Nội suy

Ứng dụng để nhận dạng mô hình có tham số thay đổi

5.2.1 Nội suy cổ điển 

5.2.2 Nội suy spline

5.2.3 Nội suy B−spline

5.2.4 Sai số phổ của nội suy B−spline

5.3 Ngoại suy 

5.3.1 Cực đại entropie loại 1

5.3.2 Cực đại entropie loại 2 

5.4 Lý thuyết hàm mở rộng 

5.4.1 Định nghĩa 

5.4.2 Tính chất 

5.4.3 Toán tử Fourier mở rộng 

Câu hỏi ôn tập và bài tập

Tài liệu tham khảo





ĐẶT MUA SÁCH GT NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NGAY TẠI ĐÂY > > >














LINK DOWNLOAD - BẢN 2001 (TÀI LIỆU VIP MEMBER)



Cuốn sách được viết với mục đích cung cấp thêm một tài liệu hỗ trợ việc tự học cho sinh viên ngành Điều khiển Tự động đang học môn Lý thuyết Điều khiển nâng cao, sinh viên ngành Điện, cũng như các ngành khác có liên quan tới việc xây dựng mô hình hệ thống. Ngoài ra, cuốn sách còn có mục đích xa hơn là giới thiệu được với những người đang công tác trong lĩnh vực phân tích và tổng hợp hệ thống kỹ thuật một tài liệu tra cứu, tham khảo trong công việc xây dựng mô hình hệ thống. 



NỘI DUNG:


1 Nhập môn

1.1 Tại sao phải nhận dạng

1.1.1 Định nghĩa

1.1.2 Lớp mô hình thích hợp

1.1.3 Mô tả sai lệch giữa mô hình và đối tượng thực

1.2 Phân lớp các bài toán nhận dạng

1.3 Quá trình ngẫu nhiên

1.3.1 Khái niệm

1.3.2 Các tham số của quá trình ngẫu nhiên 

1.3.3 Đại lượng đánh giá lượng thông tin có trong nguồn phát tín hiệu ngẫu nhiên

2 Nhận dạng mô hình không tham số nhờ phân tích phổ tín hiệu 

2.1 Toán tử Fourier rời rạc (DFT) 

2.1.1 Hàm mở rộng dirac

2.1.2 Mô hình hóa quá trình rời rạc tín hiệu

2.1.3 Ảnh Fourier của hàm mở rộng 

2.1.4 Quan hệ giữa X(jω) và Xa(jω)

2.1.5 Hiệu ứng trùng phổ và định lý Shannon

2.1.6 Hiệu ứng rò rỉ (leakage) và kỹ thuật hàm cửa sổ

2.1.7 Kết luận về DFT và thuật toán FFT

2.1.8 Toán tử DFT ngược 

2.2 Nhận dạng mật độ phổ tín hiệu 

2.2.1 Nhận dạng hàm tương quan

2.2.2 Nhận dạng mật độ phổ 

2.3 Nhận dạng mô hình không tham số

2.3.1 Xác định đường đặc tính tần biên pha 

2.3.2 Xác định hàm trọng lượng từ đường đặc tính tần

Câu hỏi ôn tập và bài tập

3 Nhận dạng mô hình liên tục, tuyến tính có tham số từ mô hình không tham số

3.1 Xác định tham số mô hình từ hàm quá độ

3.1.1 Những kết luận tổng quát 

3.1.2 Xác định tham số mô hình quán tính bậc nhất 

3.1.3 Xác định tham số cho mô hình tích phân quán tính 

3.1.4 Xác định tham số mô hình quán tính bậc cao 

3.1.5 Xác định tham số mô hình Lead/Lag 

3.1.6 Xác định tham số mô hình đối tượng dao động bậc hai tắt dần

3.2 Xác định tham số mô hình từ những giá trị G(jnΩλ) đã có

3.2.1 Thuật toán Cholesky

3.2.2 Nhận dạng tham số mô hình

3.2.3 Nhận dạng lặp tham số mô hình 

Câu hỏi ôn tập và bài tập

4 Nhận dạng tham số mô hình ARMA 

4.1 Đặt vấn đề 

4.1.1 Phát biểu bài toán nhận dạng mô hình ARMA

4.1.2 Chuyển thành bài toán tương đương có hệ số khuếch đại của mô hình bằng 1 

4.2 Nhận dạng chủ động tham số mô hình AR 

4.2.1 Phương pháp Yule−Walker

4.2.2 Sai số dự báo tuyến tính của phương pháp Yule−Walker

4.2.3 Giải phương trình Yule−Walker nhờ thuật toán Levinson

4.2.4 Phương pháp dự báo điều hòa và thuật toán Burg 

4.2.5 Kết luận

4.3 Nhận dạng chủ động tham số mô hình MA 

4.3.1 Thay mô hình MA bằng mô hình AR tương đương

4.3.2 Thuật toán nhận dạng cho trường hợp s=2nb

4.3.3 Thuật toán nhận dạng cho trường hợp s>2nb

4.4 Nhận dạng chủ động tham số mô hình ARMA

4.4.1 Nhận dạng tham số AR của mô hình ARMA

4.4.2 Nhận dạng tham số MA của mô hình ARMA

4.4.3 Thuật toán nhận dạng tham số mô hình ARMA 

4.5 Nhận dạng bị động tham số mô hình ARMA 

4.5.1 Nhận dạng bị động khi các tín hiệu vào ra là tiền định 

4.5.2 Nhận dạng bị động với các tín hiệu vào ra là ngẫu nhiên

4.5.3 Chuyển về bài toán nhận dạng chủ động 

Câu hỏi ôn tập và bài tập

5 Những kỹ thuật bổ trợ 

5.1 DFT thời gian ngắn (SFT) 

5.1.1 Tư tưởng của phương pháp 

5.1.2 Thuật toán SFT với hàm cửa sổ Bartlett

5.1.3 Thuật toán SFT với một hàm cửa sổ bất kỳ

5.1.4 Ứng dụng để nhận dạng mô hình có tham số thay đổi

5.2 Nội suy

Ứng dụng để nhận dạng mô hình có tham số thay đổi

5.2.1 Nội suy cổ điển 

5.2.2 Nội suy spline

5.2.3 Nội suy B−spline

5.2.4 Sai số phổ của nội suy B−spline

5.3 Ngoại suy 

5.3.1 Cực đại entropie loại 1

5.3.2 Cực đại entropie loại 2 

5.4 Lý thuyết hàm mở rộng 

5.4.1 Định nghĩa 

5.4.2 Tính chất 

5.4.3 Toán tử Fourier mở rộng 

Câu hỏi ôn tập và bài tập

Tài liệu tham khảo





ĐẶT MUA SÁCH GT NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NGAY TẠI ĐÂY > > >














LINK DOWNLOAD - BẢN 2001 (TÀI LIỆU VIP MEMBER)

M_tả

M_tả

Chuyên mục:

Không có nhận xét nào: