本书针对复杂工业过程具有强非线性、多变量耦合、大时滞以及不确定性等综合特性导致难以建模问题，针对存在随机噪声干扰的块结构非线性动态系统，从输出误差类系统和方程误差类系统角度出发，分析了这两类系统在线性变换和非线性变换下的特性，系统地提出复杂工业过程块结构非线性动态系统的描述和辨识新方法，并将提出的理论和方法运用到柔性机械臂系统和风力发电系统。主要包括采用神经模块的分离、利用动态补偿技术补偿块结构非线性动态系统的过程噪声或者输出噪声产生的误差、利用多新息理论、辅助模型技术等改善系统的辨识精度以及提出的智能分离辨糊模型建立系统的静态非线性模块模型、利用信号与系统理论实现系统各串联模识方法等，并利用随机过程理论和统计学理论分析并比较提出方法的性能。