課程資訊
課程名稱
系統識別
System Identification 
開課學期
111-2 
授課對象
工學院  機械工程學研究所  
授課教師
李宇修 
課號
ME7134 
課程識別碼
522EM3290 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
工綜207 
備註
本課程以英語授課。
總人數上限:30人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
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課程概述

To understand the dynamics of the system and facilitate the controller design, system identification uses experimental input and output data to obtain a mathematical description of the dynamic system. The main focus will be on linear-time-invariant systems. Both non-parametric and parametric models will be investigated.  

課程目標
To be able to identify non-parametric and parametric models of discrete-time linear time-invariant systems and learn how to evaluate the quality of the model. 
課程要求
Engineering mathematics, digital control system, linear system theory, and preferably with optimization, probability and statistics. 
預期每週課後學習時數
6 hours 
Office Hours
另約時間 
指定閱讀
Ljung, L., “System Identification: Theory for the User,” 2d 
參考書目
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Homework assignments 
80% 
individual assignment, 4-6 in total 
2. 
Project 
20% 
presentation (70%) + documentation (30%) 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/23  Introduction to system identification 
第2週
3/2  Unit pulse response identification 
第3週
3/9  No class due to department duty 
第4週
3/16  Random variables and stochastic processes 
第5週
3/23  Correlation method for data processing 
第6週
3/30  Frequency response function identification (video) 
第7週
4/6  Fourier analysis and spectral methods (video) 
第8週
4/13  Transfer function models 
第9週
4/20  Least square estimation 
第10週
4/27  Optimization and model fitting 
第11週
5/4  Evaluation of identified transfer function models 
第12週
5/11  State-space models 
第13週
5/18  Eigen-system realization algorithm and observer Kalman filter identification 
第14週
5/15  Subspace methods 
第15週
6/1  Summary and advanced topics 
第16週
6/8  Project presentation