Identificación de sistemas: Teoría para el usuario

Opiniones de los lectores

El libro 'System Identification: Theory for the User' de Ljung está reconocido como un recurso fundamental para las personas que estudian la identificación de sistemas. Aunque ofrece una introducción exhaustiva al tema y es rico en contenido teórico, la presentación a menudo se resiente debido a una notación confusa y a la falta de ejemplos prácticos. Los lectores con una sólida formación matemática pueden encontrar el libro útil, especialmente junto con la System Identification Toolbox de MATLAB. Sin embargo, muchos usuarios expresan su frustración con su legibilidad y aplicación práctica, especialmente para los principiantes.

⬤ Cobertura exhaustiva de las teorías y métodos de identificación de sistemas.
⬤ Excelente referencia para usuarios familiarizados con la System Identification Toolbox de MATLAB.
⬤ Adecuado para aquellos con una sólida formación matemática.
⬤ Ofrece una visión tanto teórica como práctica del tema.

⬤ La notación confusa y los símbolos incoherentes dificultan la lectura.
⬤ Mucho énfasis en las pruebas matemáticas y pocos ejemplos de aplicación práctica.
⬤ No se recomienda como único recurso para principiantes o autodidactas.
⬤ A menudo parece más adecuado para académicos que para profesionales que buscan soluciones prácticas.

(basado en 21 opiniones de lectores)

Título original:

System Identification: Theory for the User

Contenido del libro:

Se trata de una descripción completa y coherente de la teoría, metodología y práctica de la identificación de sistemas. La segunda edición, completamente revisada, introduce métodos de subespacios, métodos que utilizan datos del dominio de la frecuencia y estos métodos clave de caja negra no lineal: redes neuronales, transformadas wavelet, modelado neurofuzzy e hiperplanos de articulación.

Lennart Ljung, líder en este campo, presenta sistemas y modelos, sistemas lineales invariantes en el tiempo, sistemas variables en el tiempo y sistemas no lineales. Presenta varios enfoques para la identificación de sistemas, incluyendo métodos no paramétricos en el dominio del tiempo y la frecuencia; estimación de parámetros; convergencia y consistencia; distribución asintótica de estimaciones de parámetros; regresiones lineales, búsqueda iterativa y estimación recursiva.

También presenta una cobertura detallada de las cuestiones clave que pueden hacer o deshacer los proyectos de identificación de sistemas: definición de objetivos, diseño de experimentos, selección de criterios y control de la distribución de sesgo de las estimaciones de la función de transferencia. Para todos los profesionales, profesores y estudiantes de ingeniería y sistemas de control.