課程資訊
課程名稱
系統識別
System Identification 
開課學期
110-2 
授課對象
學程  全電化都會運輸系統基礎技術學分學程  
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。全電化運輸學程-核心課程。
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1102ME7134_ 
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. Prerequisites: Engineering mathematics, digital control system, linear system theory, and preferably with optimization, probability and statistics. 

課程目標
Know the process of setting up the experiments, processing data, and validating the fitted model for the purpose of system identification. Understand the underlying theories, characteristics, and limitations of different methods. 
課程要求
Engineering mathematics, digital control system, linear system theory, and preferably with linear algebra, probability and statistics 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
指定閱讀
Ljung, L., “System Identification: Theory for the User,” 2d, Prentice Hall PTR, 1999 
參考書目
[1] Ljung, L., “System Identification Toolbox 7: Getting Started Guide,”
[2] Ljung, L., “System Identification Toolbox 7: Users Guide,”
[3] Franklin, Gene F., J. David Powell, and Michael L. Workman. Digital control of dynamic systems. Vol. 3. Reading, MA: Addison-wesley, 1998.
[4] Hayes, Monson H. Statistical digital signal processing and modeling. John Wiley & Sons, 2009. 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Homework 
80% 
4 to 6 homework assignments 
2. 
Project 
20% 
Oral presentation and short report 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/17  Introduction to system identification 
第2週
2/24  Unit pulse response identification 
第3週
3/03  Random variables and stochastic processes 
第4週
3/10  Correlation method for data processing 
第5週
3/17  Frequency response function identification 
第6週
3/24  Frequency analysis 
第7週
3/31  Fourier analysis and spectral methods 
第8週
4/07  Transfer function models 
第9週
4/14  Least square estimation 
第10週
4/21  Optimization and model fitting 
第11週
4/28  Evaluation of identified transfer function models 
第12週
5/05  State-space models 
第13週
5/12  Review of linear algebra 
第14週
5/19  Eigen-system realization algorithm 
第15週
5/26  Subspace methods 
第16週
6/02  Summary and advanced topics 
第17週
6/09  Project presentation 
第18週
6/16  Project presentation