可靠性与风险分析算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:Enrico Zio 著作 李梓 译者 定  价:56 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2014年08月01日 页  数:189 装  帧:平装 ISBN:9787118096446 《可靠性与风险分析算法》阐述了复杂技术系统可靠性和风险特征的多种计算方法。书中对支撑这些方法的理论进行的介绍是教学性质的，但提供的实例能够更清楚地说明这些方法在各领域中的应用。 ●第1章 马尔可夫可靠性和可用性分析
●1.1 引言
●1.2 离散时间离散状态马尔可夫过程
●1.2.1 概念模型
●1.2.2 状态概率
●1.2.3 多步转移概率
●1.2.4 基本方程的解法
●1.2.5 遍历系统的稳定状态概率
●1.2.6 首达概率
●1.3 连续时间离散状态马尔可夫过程
●1.3.1 概念模型
●1.3.2 基本方程的解法
●1.3.3 故障强度
●1.3.4 已知状态的平均占用时间
●1.3.5 系统可用性
●1.3.6 系统可靠性
●参考文献
●第2章 可靠性和可用性分析的蒙特卡罗仿真
●2.1 引言
●2.2 系统工程中的蒙特卡罗仿真
●部分目录

内容简介

Enrico Zio(齐奥)教授编著的这本《可靠性与风险分析算法》主要介绍用概率的方法对事件进行定量分析，阐述了复杂技术系统可靠性和风险特征的多种计算方法。主要内容包括：马尔可夫方法对系统建模并进行可靠性和可用性分析的基础，可靠性和可用性分析的蒙特卡罗仿真理论，马尔可夫链蒙特卡罗方法，遗传算法理论及应用，相关失效建模分析方法，重要性度量以及灵敏度和不确定性分析等。同时，本书设计可靠性和风险分析的多种方法，提供了超过30个数值案例，并用大量图表形象、直观、准确地阐释理论和应用，具有很强的工程参考价值和学习价值。
本书主要面向从事可靠性和风险分析的工程技术人员、科研人员、项目管理者，也可作为可靠性工程、风险管理等学科的教学参考资料。

现代信号处理与系统辨识 作者： 张伟, 李明, 王芳 出版社： 科学技术出版社 页数： 约 650 页 开本： 16 开 --- 内容简介 《现代信号处理与系统辨识》是一部面向电子信息、自动化、控制工程、通信工程以及相关交叉学科领域的研究人员、工程师和高年级本科生、研究生的专业著作。本书系统深入地介绍了信号处理和系统辨识领域的经典理论、前沿算法以及实际应用技术。全书内容结构严谨，理论推导详实，结合大量的工程实例，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握解决复杂工程问题的实用技能。 本书共分为四个主要部分，涵盖了从基础理论到高级应用的完整知识体系： 第一部分：数字信号处理基础与经典方法 (Essential Digital Signal Processing) 本部分聚焦于数字信号处理（DSP）的核心概念和基础工具，为后续的高级主题奠定坚实的基础。 第一章：离散时间信号与系统 详细阐述了离散时间信号的表示、性质及其与连续时间信号的关系。重点分析了线性时不变（LTI）系统的基本特性，包括卷积和差分方程的求解。引入了傅里叶级数和傅里叶变换在离散时间系统中的应用，强调了周期性和收敛性分析。 第二章：Z变换及其应用 系统地介绍了单边和双边Z变换的定义、性质及其在分析离散时间系统中的关键作用。详细讨论了收敛域（ROC）的概念及其对系统稳定性和因果性的影响。本书通过大量的案例演示了如何利用Z变换求解线性常系数差分方程和分析系统频率响应。 第三章：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 本章深入探讨了数字滤波器的基本原理和设计方法。对于FIR滤波器，重点分析了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）和频率采样法。对于IIR滤波器，则详细介绍了双线性变换法、脉冲不变法，并对比了巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器的性能差异与适用场景。同时，探讨了滤波器量化误差和实现复杂度的工程考量。 第四章：快速傅里叶变换（FFT）及其高效实现 本章专注于离散傅里叶变换（DFT）的计算效率问题，并全面介绍了快速傅里叶变换（FFT）的原理，包括蝶形运算、数据重排和不同算法（如Cooley-Tukey算法）的结构分析。同时，探讨了FFT在频谱分析中的应用，如功率谱密度估计（Welch法）和周期图分析中的栅栏效应（Scalloping Effect）处理。 第二部分：随机信号处理与估计理论 (Stochastic Processes and Estimation Theory) 本部分将信号处理的视角从确定性信号扩展到随机信号，这是系统辨识和现代控制理论的基石。 第五章：随机过程的基本概念 详细定义了随机过程的特性，如均值、自相关函数和互相关函数。着重分析了平稳随机过程（宽平稳、严平稳）和遍历随机过程的数学特性。引入了功率谱密度（PSD）的概念，并通过Wiener-Khinchin定理建立了PSD与自相关函数之间的联系。 第六章：线性最优滤波 本章的核心是维纳滤波器的推导和应用。从最小均方误差（MMSE）准则出发，推导了连续时间和离散时间维纳滤波器的表达式。深入分析了维纳滤波器的局限性，并引入了正交投影定理和协方差矩阵在求解过程中的作用。 第七章：卡尔曼滤波器的理论与实现 卡尔曼滤波是本部分的高潮。本书详细阐述了离散时间线性系统下的卡尔曼滤波器的递推算法，包括状态预测、增益计算和状态更新五个核心步骤。通过详尽的矩阵代数推导，解释了其最优估计的性质。此外，还探讨了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化非高斯系统中的应用。 第三部分：系统辨识基础与参数估计 (Foundations of System Identification and Parameter Estimation) 本部分系统地介绍了如何从实验数据中建立系统的数学模型，这是控制工程实践中至关重要的环节。 第八章：系统辨识概述与数据预处理 系统辨识被定义为从输入/输出数据中确定系统动态模型的科学。本章首先区分了时间域辨识与频域辨识的优缺点。详细介绍了数据采集中的关键技术，如信号的激励信号设计（白噪声、PRBS、正弦序列）、采样率的选择以及数据滤波、去趋势和离线处理方法。 第九章：时域模型结构与最小二乘估计 重点讲解了ARX、ARMAX、OE和BJ等经典参数模型结构。基于这些结构，详细推导了经典最小二乘（LS）算法及其在参数估计中的应用。着重分析了LS估计的有偏性、一致性以及如何通过正则化（如岭回归）来提高估计的鲁棒性。 第十节：递推最小二乘（RLS）算法 针对在线或迭代辨识场景，本章详细推导出递推最小二乘（RLS）算法，包括其前向和后向遗忘因子（Forgetting Factor）的引入与调整策略。分析了RLS算法的收敛速度和对噪声的敏感性，并探讨了滑动窗口RLS的应用。 第十一章：最大似然估计（MLE）与非线性辨识 深入介绍了最大似然估计（MLE）作为一种更通用的参数估计方法。在假设噪声为高斯白噪声的前提下，推导了MLE估计器，并讨论了如何通过最小化残差的似然函数来进行模型参数估计。本章也触及了基于迭代方法的非线性最小二乘优化求解过程。 第四部分：模型验证与高级辨识技术 (Model Validation and Advanced Techniques) 本部分关注辨识结果的可靠性评估以及面向特定复杂系统的先进辨识策略。 第十二章：系统辨识的模型检验与评估 强调模型质量的重要性。详细介绍了残差分析（Residual Analysis）的统计检验方法，包括白性检验、互相关检验和拟合率（Fit Percentage）的计算。讨论了模型结构选择的标准（如AIC, BIC准则）以及模型对比的有效途径。 第十三章：频域系统辨识方法 从频域角度审视系统辨识，介绍了基于传递函数模型的频域辨识技术，如子空间辨识方法（Subspace Identification Methods）。详细阐述了N4SID算法的基本原理、Hankel矩阵的构造以及如何通过奇异值分解（SVD）来确定系统的内在阶数。 第十四章：基于子空间辨识的先进算法 重点讲解了MOESP (Multivariable Output Error State Space) 和N4SID算法的实际操作步骤和优越性。对比了子空间辨识与经典参数估计方法在处理多输入多输出（MIMO）系统时的计算效率和抗噪能力。 --- 本书特色 1. 理论与实践并重： 每章均配有详细的数学推导和丰富的工程应用案例，特别强调算法的实际可操作性。 2. 前沿性： 除了经典的卡尔曼滤波和最小二乘法，还涵盖了现代的子空间辨识技术，保证了内容的先进性。 3. 面向工程： 书中提供了大量关于激励信号设计、模型简化和实际数据处理的实用建议，指导读者将理论转化为可运行的工程代码。 4. 完整覆盖： 覆盖了从基础的Z变换、频谱分析到高级的状态空间建模和最优估计的完整知识链条。 通过深入研习本书内容，读者将能够熟练掌握现代信号处理工具，并具备从复杂的实验数据中精确、可靠地辨识系统动态模型的能力。