正版弘复杂非线性系统的模糊控制9787030257611王迎春,杨珺,杨东升 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王迎春，杨珺，杨东升 著

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• 模糊控制
• 非线性系统
• 复杂系统
• 控制理论
• 自动化
• 王迎春
• 杨珺
• 杨东升
• 高等教育
• 教材

店铺： 玄岩璞图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030257611

商品编码：29524641631

包装：平装

出版时间：2009-10-01

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基本信息

书名：复杂非线性系统的模糊控制

定价：40.00元

作者：王迎春,杨珺,杨东升

出版社：科学出版社

出版日期：2009-10-01

ISBN：9787030257611

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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本书从模糊控制的角度出发，采用模糊方法进行复杂非线性系统的分析和综合问题的研究。主要基于模糊模型，采用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)等技术，对复杂非线性系统的模糊网络控制、混沌同步控制和模糊*控制等控制问题进行了研究，给出了一些新的研究成果。本书可作为高等学校自动化、电气工程及其自动化、测控技术以及自动控制等相关专业高年级本科生、研究生教材，同时也可供相关学科和工程技术人员作为参考书使用。

内容提要

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本书系统地研究了复杂非线性系统的模糊控制理论和相关的应用问题。全书共分为9章。章介绍了复杂非线性系统的模糊控制的发展状况，并分别分析了网络环境下的非线性系统的模糊控制问题、带有混沌行为的非线性系统的模糊同步控制和带有*扰动的非线性(时滞)系统的控制问题；第2～4章详尽地研究了基于模糊模型的复杂非线性系统的网络控制问题：第5～6章分别研究了带有混沌行为的两个不同结构非线性系统的同步控制问题和带有时滞的非线性系统的模糊同步控制问题；第7～9章研究了基于模糊模型的未知*非线性系统控制问题和含有时滞*模糊系统的时滞依赖保成本控制问题。
本书可作为高等学校自动化、电气工程及其自动化、测控技术以及自动控制等相关专业高年级本科生、研究生教材，同时也可供相关学科和工程技术人员作为参考书使用。

目录

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序
前言
章 绪论
1.1 引言
1.2 模糊控制的发展及研究现状
1.2.1 常见的模糊推理系统
1.2.2 模糊控制系统的分析与设计
1.3 网络控制系统概述
1.3.1 网络控制系统中的关键问题
1.3.2 网络控制系统的研究现状
1.3.3 关于网络控制系统的几点思考
1.4 混沌系统及其控制概述
1.4.1 混沌控制的研究现状
1.4.2 基于T－S模糊模型的混沌控制
1.5 非线性控制系统概述
1.6 预备知识
1.6.1 Ito微分公式
1.6.2 系统稳定性概念
1.6.3 Lyapunov稳定性
1.7 本书结构
参考文献
第2章 基于T－S模糊模型的非线络控制系统的鲁棒H∞控制
2.1 引言
2.2 系统描述
2.3 NCS鲁棒H∞控制
2.4 仿真研究
2.5 小结
参考文献
第3章 基于模糊估计器的非线络控制系统的鲁棒控制
3.1 引言
3.2 FE－NCS描述
3.3 基于模糊估计器的鲁棒控制器设计
3.4 仿真研究
3.5 小结
参考文献
第4章 基于FHM的一类非线性系统的网络控制
4.1 引言
4.2 模糊双曲正切模型
4.3 系统描述
4.4 网络化双曲型控制器NHC设计
4.5 小结
参考文献
第5章 基于模糊模型的混沌系统广义同步
5.1 引言
5.2 基于模糊模型的驱动和响应系统的问题描述
5.3 模糊同步控制器的设计
5.4 仿真研究
5.5 小结
参考文献
第6章 基于模糊模型的时滞混沌系统同步
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 控制器的设计
6.4 仿真研究
6.5 小结
参考文献
第7章 非线性系统的模糊自适应控制
7.1 引言
7.2 问题描述
7.3 控制器设计
7.3.1 自适应控制器设计
7.3.2 模糊自适应控制器设计
7.4 仿真研究
7.5 小结
参考文献
第8章 基于奇异系统的不确定模糊时滞系统的保成本控制
8.1 引言
8.2 问题描述
8.3 时滞依赖模糊保成本控制器设计
8.4 模糊系统可允许的大时滞值问题
8.5 仿真研究
8.6 小结
参考文献
第9章 不确定模糊多时滞系统的时滞依赖保成本控制
9.1 引言
9.2 问题描述
9.3 时滞依赖模糊保成本控制器设计
9.4 仿真研究
9.5 小结
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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模糊控制技术在复杂非线性系统中的应用研究 前言 随着科技的飞速发展，我们所面临的许多工程系统和自然现象都呈现出高度的复杂性和非线性特征。从航空航天、工业过程控制到生物医学工程、经济系统建模，这些系统往往难以用传统的线性数学模型进行精确描述和有效控制。在这种背景下，模糊控制技术应运而生，并以其独特的优势在处理不确定性、非线性以及信息不完整的问题上展现出强大的生命力。 本书旨在深入探讨模糊控制技术在复杂非线性系统中的理论基础、设计方法以及实际应用。我们将从模糊逻辑的基本概念出发，逐步深入到模糊推理、模糊决策以及模糊控制器设计等核心内容，并重点关注其在解决复杂非线性系统控制难题方面的潜力与挑战。本书力求为相关领域的科研人员、工程技术人员以及高等院校师生提供一本系统、深入的学习和参考资料。 第一章 模糊逻辑与模糊集理论基础 本章将为读者建立理解模糊控制的坚实基础。我们将首先介绍模糊逻辑的产生背景及其与经典逻辑的区别，阐述模糊概念的提出如何克服了经典逻辑的二值化限制，能够更有效地描述现实世界中存在的模糊性、不确定性以及人类的模糊思维方式。 1.1 经典集合与模糊集合 回顾经典集合理论中的隶属度概念，即一个元素要么完全属于一个集合，要么完全不属于。 引入模糊集合（Fuzzy Set）的概念，解释隶属度函数（Membership Function）如何允许元素以不同程度地属于一个集合，即元素对集合的隶属程度可以用一个介于0到1之间的实数来表示。 详细介绍不同形状的隶属度函数，如三角函数、梯形函数、高斯函数等，并讨论其在不同应用场景下的优缺点。 探讨模糊集合的基本运算，包括模糊并（Fuzzy Union）、模糊交（Fuzzy Intersection）和模糊补（Fuzzy Complement），以及这些运算的性质。 1.2 模糊逻辑运算 介绍模糊逻辑运算中“与”、“或”、“非”的定义，例如Zadeh的乘法算子（Product t-norm）和最大算子（Maximum t-conorm）等。 探讨各种模糊逻辑代数（Fuzzy Algebra）和模糊逻辑推理规则（Fuzzy Inference Rules），为后续的模糊推理系统奠定基础。 1.3 模糊语言变量与模糊语句 解释语言变量（Linguistic Variable）的概念，即取值是词语或短语的变量，如“温度”、“速度”、“压力”等。 介绍模糊语句（Fuzzy Statement）的构造，例如“温度很高”、“速度较慢”等，以及它们与模糊集合之间的对应关系。 探讨如何通过量词（Quantifier）如“非常”、“稍微”、“至少”等来修饰模糊语句，进一步增强其表达能力。 第二章 模糊推理系统（FIS）与模糊控制器设计 在本章中，我们将深入探讨模糊推理系统的构建原理及其在设计控制器方面的应用。模糊推理系统是实现模糊控制的核心，它能够将模糊的输入信息通过一系列模糊规则转换成清晰的输出指令。 2.1 模糊推理系统（FIS）的组成 模糊化（Fuzzification）: 详细阐述如何将精确的输入变量（ Crisp Input Variables）转换为模糊集合的隶属度。介绍常见的模糊化方法，并讨论隶属度函数的选择对系统性能的影响。 模糊规则库（Fuzzy Rule Base）: 解释模糊规则的结构，通常采用“IF-THEN”的形式，例如“IF (输入1 is A) AND (输入2 is B) THEN (输出 is C)”。讨论如何根据系统特性和专家知识构建有效的模糊规则库。 模糊推理（Fuzzy Inference）: 介绍模糊推理过程，即如何根据输入变量的隶属度，结合模糊规则库，推导出输出变量的模糊集合。重点讲解不同的模糊推理方法，如Mamdani模糊推理和Sugeno模糊推理。 去模糊化（Defuzzification）: 解释如何将模糊推理得到的输出模糊集合转换回精确的控制输出信号。介绍多种去模糊化方法，如重心法（Centroid Method）、最大隶属度法（Maximum Method）等，并分析其特点。 2.2 Mamdani与Sugeno模糊控制器 Mamdani模糊控制器: 详细介绍Mamdani推理机制，其特点是输出也为模糊集合，通过去模糊化得到精确输出。分析Mamdani控制器的优点，如易于理解和设计，直观性强。 Sugeno模糊控制器: 介绍Sugeno推理机制，其特点是输出为线性函数或常数，而非模糊集合。分析Sugeno控制器的优点，如计算效率高，易于实现自适应和学习。 两种方法的比较与选择: 从系统性能、计算复杂度、易用性等方面比较Mamdani和Sugeno模糊控制器的异同，并为读者提供在不同应用场景下选择合适方法的指导。 2.3 模糊控制器设计步骤与关键问题 系统分析与建模: 如何对需要控制的复杂非线性系统进行初步分析，识别关键输入输出变量，理解系统动态特性。 模糊变量定义与隶属度函数设计: 如何根据实际需求选择合适的模糊变量，并设计具有良好性能的隶属度函数。 模糊规则的构建与优化: 如何从专家知识、实验数据或启发式算法中获取模糊规则，并对规则库进行优化以提高控制效果。 参数调整与性能评估: 如何对模糊控制器的参数进行调整，并通过仿真或实验来评估控制系统的性能指标，如稳定性、响应速度、鲁棒性等。 处理不确定性和非线性: 探讨模糊控制器在处理系统模型不确定性、参数变化以及强非线性特性时的优势。 第三章 复杂非线性系统的建模与模糊控制应用 本章将聚焦于复杂非线性系统的特性，并深入探讨模糊控制技术在这些系统中的具体应用。我们将通过典型案例分析，展示模糊控制器的设计与实现过程。 3.1 复杂非线性系统的特点与挑战 高阶与耦合性: 许多复杂系统包含多个相互关联的变量，其动态行为表现出复杂的高阶和耦合特性，线性模型难以捕捉。 不确定性与时变性: 系统参数可能随着时间而变化，或者存在难以精确量化的不确定因素，如噪声、外部干扰等。 非线性动力学: 系统的行为往往由非线性方程描述，导致系统可能存在多平衡点、分岔、混沌等复杂现象。 信息不完整与模糊性: 系统的某些运行状态或参数可能难以直接测量，或者测量结果本身带有模糊性。 3.2 模糊控制在典型复杂非线性系统中的应用 工业过程控制: 化工反应器控制: 讨论如何利用模糊控制来调节反应温度、压力、进料速率等，以优化产率、提高产品质量，并应对反应过程的强非线性和时变性。 锅炉/汽轮机系统控制: 分析模糊控制器在保证锅炉稳定运行、优化能源效率以及应对负荷变化方面的应用。 机器人与自动化设备: 探讨模糊控制在机器人路径规划、轨迹跟踪、力控制等方面的应用，尤其是在处理非线性动力学和复杂环境交互时。 航空航天系统控制: 飞行器姿态控制: 讨论模糊控制器在无人机、卫星等飞行器的姿态稳定、机动飞行中的应用，以应对气动力模型的不确定性和非线性。 航天器轨道控制: 模糊控制在变轨机动、姿态调整等方面的潜在应用。 生物医学工程: 血糖水平控制: 探讨模糊控制器在人工胰腺系统中的应用，通过调节胰岛素注入量来模拟生理反馈，实现血糖的精确控制。 药物输送系统: 模糊控制在智能药物输送设备中的应用，根据患者生理状态动态调整药物释放速率。 其他领域: 交通系统控制: 模糊控制器在交通信号优化、车辆编队行驶等方面的应用。 环境保护与资源管理: 模糊控制在水质监测与控制、能源消耗优化等方面的应用。 3.3 复杂非线性系统模糊控制器的鲁棒性与稳定性分析 鲁棒性: 讨论模糊控制器如何通过其固有的模糊性来抵抗系统参数变化和外部干扰，提高系统的鲁棒性。 稳定性: 介绍模糊控制器稳定性的概念以及常用的分析方法，如Lyapunov稳定性理论在模糊系统中的应用，以及Lyapunov-Krasovskii泛函等。 对不确定性的处理: 深入分析模糊控制器在处理模型不确定性时的优势，以及如何通过选择合适的隶属度函数和规则库来增强鲁棒性。 第四章 高级模糊控制技术与发展趋势 本章将介绍更高级的模糊控制技术，并展望该领域未来的发展方向。 4.1 模糊自适应控制 介绍模糊自适应控制的概念，即模糊控制器能够根据系统性能的反馈，自动调整自身的参数或结构，以适应系统性能的变化。 探讨基于在线学习或模型参考的自适应模糊控制方法。 4.2 模糊神经控制 将模糊逻辑与神经网络相结合，利用神经网络的学习能力来优化模糊规则和隶属度函数，或者利用模糊逻辑的解释性来增强神经网络模型的理解能力。 介绍模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）及其在控制领域的应用。 4.3 模糊预测控制 将预测模型与模糊控制器相结合，利用预测信息来优化控制决策，提高控制系统的性能。 4.4 模糊群控制与分布式控制 探讨如何利用多个模糊控制器协同工作，以控制大规模、分布式系统，如多机器人协同、智能电网等。 4.5 模糊控制器的优化与学习算法 介绍遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等智能优化算法在模糊控制器设计和参数优化中的应用。 探讨机器学习在模糊控制系统中的应用，以实现更高级的学习和自适应能力。 4.6 展望 总结模糊控制技术在复杂非线性系统控制中的优势与局限性。 展望模糊控制技术未来的发展方向，如与深度学习、强化学习的融合，在智能制造、智慧城市等领域的更广泛应用。 讨论如何进一步提升模糊控制器的理论严谨性、鲁棒性和稳定性分析方法。 结论 本书系统地介绍了模糊控制技术的基本原理、设计方法以及在复杂非线性系统中的应用。通过对模糊逻辑、模糊推理系统、模糊控制器设计以及典型应用案例的深入剖析，本书力图为读者构建一个全面而深入的理解框架。模糊控制以其处理不确定性和非线性问题的独特优势，在当今科学技术发展的浪潮中扮演着越来越重要的角色。随着相关理论和技术的不断发展，模糊控制必将在更多复杂系统中发挥其巨大的潜力，为实现更高级的智能控制提供强有力的支持。 参考文献 （此处省略详细的参考文献列表，实际书籍中会包含具体的文献引用。）

评分☆☆☆☆☆

说实话，我并非这个领域的科班出身，最初是出于兴趣想涉猎一下非线性控制的前沿技术。坦白讲，一开始看这本书，我感到非常吃力，那些关于拓扑结构、李雅普诺夫函数以及模糊化/非模糊化的细节让我一度想放弃。但奇怪的是，当我耐着性子，跳过一些过于深奥的纯数学证明，重点关注那些带有实际应用背景的实例和算法流程时，这本书的魅力才逐渐显现出来。它并非一本适合零基础入门的“科普读物”，但对于那些具备一定自动控制基础，渴望向高级控制领域迈进的人来说，它简直是一座宝库。书中对如何处理系统中的摩擦力、饱和效应等常见非线性扰动的模糊控制策略描述得极为细致，让我明白了为什么在某些场景下，即便是次优的模糊模型，也能提供比精确模型下的PID控制器更稳定的表现。这本书的价值在于，它将抽象的数学概念具象化为了可以操作的控制策略，极大地拓宽了我对“控制”这个概念的理解边界。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个项目攻关的瓶颈期接触到这本书的，当时我们团队面临的系统动态特性异常诡异，线性化模型完全失效，尝试了多种先进控制方法都收效甚微。带着一丝希望和怀疑，我翻开了这本专著。最让我眼前一亮的是其对“复杂性”的界定和分解，它并没有将复杂系统视为一个不可分割的整体来硬碰硬，而是巧妙地利用模糊集和模糊逻辑的“半定性”优势，为那些难以量化的不确定性提供了合理的数学描述框架。书中对各种隶属度函数的选择、模糊推理机制的构建以及如何将模糊规则转化为可执行的控制律进行了详尽的剖析，配以丰富的图表和案例分析，极大地降低了理解的难度。我记得有几个章节，作者用了大量的篇幅来讨论不同设计参数对系统稳定性和鲁棒性的敏感度分析，这对于我们进行实际参数整定时至关重要。这本书的价值，不在于它提供了几个“银弹”公式，而在于它教会了读者一种全新的、更贴近现实世界复杂性的思维模式去设计控制器。对于工程实践者而言，这种思维模式的转变，其价值远超书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏向理论推导的研究生，平时阅读文献比较多，但很少有哪本书能像这本书一样，在严谨的数理逻辑和实用的工程指导之间找到如此精妙的平衡点。这本书的行文风格是那种典型的老派学术著作风格——扎实、内敛，绝不哗众取宠。每一章的逻辑推进都如同精密的齿轮咬合，环环相扣，前置的理论支撑着后继的复杂算法。特别是关于自适应模糊控制和神经网络混合控制的那几部分，作者展示了对最新研究动态的深刻把握，同时又没有被最新的“热点”冲昏头脑，始终聚焦于如何提升控制器的本质性能——鲁棒性和收敛速度。我个人最欣赏的是，作者在给出主要定理的证明后，往往会紧接着讨论其在特定约束条件下的适用边界，这种审慎的态度，体现了作者深厚的学术修养和对科学严谨性的坚守。阅读这本书，就像是跟随一位经验丰富的导师在进行一对一的深度辅导，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”，以及“在什么情况下”应该这么做。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的专业书籍，初次捧在手里时，就被它扎实的装帧和密密麻麻的公式符号所震撼。我之前在学习相关领域的基础知识时，总感觉理论与实际应用之间隔着一层纱，尤其是在处理那些参数不确定、动态特性难以精确建模的复杂系统时，常规的经典控制理论显得力不从心。这本书的出现，就像是为我打开了一扇通往更深层次理解的窗户。它不仅仅是对模糊控制理论的罗列，更重要的是，它深入探讨了如何将这些理论工具，特别是针对“弘复杂非线性”这类实际工程中常见的棘手问题，进行有效的转化和应用。我尤其欣赏作者在引入新的概念时，总是能追溯到其背后的数学逻辑和物理意义，避免了那种空洞的说教。阅读的过程中，我不得不经常停下来，对照着自己以往的知识体系去消化吸收，那种感觉就像是攀登一座陡峭的山峰，每一步都充满了挑战，但每当成功理解一个复杂模型或一个关键定理时，成就感又是无与伦比的。这本书的深度和广度，无疑使其成为该领域研究人员和高年级学生必备的工具书，它要求读者投入大量的时间和精力，但回报是实实在在的理论功底和解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计虽然朴实，但其内容的深度和广度绝对是超乎预期的。我注意到，作者在处理非线性系统稳定性分析时，并没有完全依赖传统的经典方法，而是充分利用了模糊逻辑在处理人类专家经验方面的独特优势，构建了一个更具柔性的决策机制。这种将定性知识融入定量分析的思路，是这本书的核心亮点之一。此外，书中对特定复杂工业过程（比如化工反应堆或电力系统中的某些环节）的案例分析，虽然篇幅不长，但其针对性极强，直接点明了模糊控制相比于其他控制方法（如滑模控制或预测控制）在特定不确定性下的优势所在。整本书的结构非常清晰，逻辑递进自然，从基础的模糊集合论，到核心的模糊控制器的设计，再到高级的在线优化和稳定性验证，构成了一个完整的知识体系。阅读完毕后，我感觉自己对“复杂系统”的理解不再是停留在“难以建模”的模糊概念上，而是有了一套可以量化、可以设计的具体工具集来应对这些挑战。这是一本需要反复研读，并在实践中对照参考的权威之作。