对于复杂的物理世界，人们经常希望能够以简单的数学模型对其主要特征进行描述，并在此基础上对其行为进行预测乃至控制。为了保证根据简单数学模型设计的系统能够达到预定目标，在其综合过程中，要求控制器对控制对象的模型误差具有一定的“容忍性”。这种“容忍性”在学术上一般被称为控制系统的鲁棒性。控制系统设计中对鲁棒性的普适性要求意味着，在建模过程中不仅需要提供控制对象的名义模型，而且需要提供该名义模型与鲁棒控制理论相匹配的误差限。

由于实际控制对象对外部激励信号响应过程的复杂性，因此其名义模型所能反映的通常仅仅是它动态特性的“主导”部分。换言之，鲁棒控制理论中所要求的名义模型误差不仅需要包含该名义模型的参数误差，同时还必须包含控制对象未建模动态所导致的误差。鲁棒控制理论的这些特点导致了与其相对应的建模理论必须采用同经典系统辨识理论中“系统辨识=模型定阶+参数辨识”具有实质性差异的研究方法。

前言自20世纪80年代中后期以来，在以H∞优化理论为代表的鲁棒控制理论发展的激励下，研究人员对鲁棒控制建模问题的兴趣越来越高。经过众多研究人员二十余年的辛勤工作，围绕这一课题目前已经形成了一系列系统性很强的理论结果。虽然宣称这些理论结果已经完全成熟现在尚为时过早，但笔者认为对其现阶段结果进行系统性总结是非常必要的。这主要是因为，针对该课题所积累的大量研究文献已经到了初学者难以入门的状况。同时，对于该课题中的一些基本问题，目前已形成了一些被广泛接受的结论。鉴于以上考虑，本书尝试着结合作者本人对模型集辨识问题十余年研究工作的体会和结果，对其主要内容和基本结论进行系统性总结。其中包括确定性和随机性框架下模型集辨识与检验问题的描述和主要结论，基于时域实验数据和基于频域实验数据的模型集辨识与检验问题的联系与特点，闭环情形下对模型集辨识与检验问题的处理，等等。为了便于读者阅读和理论其主要内容，本书还简要地介绍了模型集辨识与检验中所涉及的主要数学知识，并对鲁棒控制的基本思想和主要结论以及鲁棒控制理论中的模型集描述方法作了概略性叙述。同时，还针对具体的问题，对需要进一步研究的课题和与之相关的主要参考文献作了简要介绍。希望这种处理能够为读者更加深入地了解模型集辨识领域的状况提供一定的方便。

本书是作者多年来在这一领域工作的积累与总结。这些研究工作得到了国家教育部、国家自然科学基金会、荷兰控制与系统协会以及日本文部省等多项研究基金支持。清华大学自动化系郑大钟先生对本书的出版和作者本人的研究工作给予了许多热情鼓励和帮助。在此，一并表示感谢。最后，本人还要对前日本大阪大学教授、现日本东京大学教授的木村英纪先生表示谢意。他的为人态度与治学方法以及在作者攻读博士学位期间于研究课题上的前瞻性指导，使作者对研究工作的真实含义有了许多与从前不同的体会。