9787512413498 智能控制技术( 十二五) 北京航空航天大学出版社 郭广颂 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭广颂 著

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512413498

商品编码：29535303420

包装：平装

出版时间：2014-06-01

基本信息

书名：智能控制技术( 十二五)

定价：28.00元

作者：郭广颂

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787512413498

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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郭广颂编写的《智能控制技术(普通高校十二五规划教材)》深入浅出地阐述了智能控制的基本概念、工作原理、控制方法与应用。全书共7章：章概述智能控制的发展历史及主要研究问题；第2章介绍了模糊控制的数学基础；第3～4章介绍了模糊控制的基本工作原理、模糊控制系统设计方法和设计实例；第5章介绍了神经网络结构与神经网络控制类型；第6章介绍了专家系统的工作原理与专家控制系统结构；第7章介绍了遗传算法原理及其在控制中的应用。
　　本书可作为高等院校自动化、机电工程、电子信息类等专业高年级本科生及研究生的教材，也可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的工程技术人员参考使用。

目录

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章 绪论
　1.1 智能控制的起源与发展
　　1.1.1 控制理论应用面临新的挑战
　　1.1.2 智能控制的提出与发展概况
　　1.1.3 智能控制的特点
　　1.1.4 智能控制的应用
　1.2 智能控制的基本概念
　　1.2.1 智能控制的定义
　　1.2.2 智能控制的结构
　1.3 智能控制的几种形式
　　1.3.1 模糊逻辑控制
　　1.3.2 分级递阶智能控制
　　1.3.3 人工神经网络控制
　　1.3.4 专家控制
　　1.3.5 仿人智能控制
　　1.3.6 学习控制
　1.4 智能控制系统的研究方向和趋势
　　1.4.1 研究方向
　　1.4.2 发展趋势
第2章 模糊控制的数学基础
　2.1 模糊控制概述
　　2.1.1 模糊理论的创立
　　2.1.2 模糊控制的应用
　　2.1.3 模糊控制技术的特点
　　2.1.4 模糊控制技术的发展
　2.2 模糊集合及其表示方法
　　2.2.1 模糊集合的基本概念
　　2.2.2 模糊集合的表示方法
　　2.2.3 模糊集合的运算
　　2.2.4 确定隶属函数的原则
　2.3 模糊关系和模糊矩阵
　　2.3.1 普通关系
　　2.3.2 模糊关系
　2.4 模糊逻辑
　　2.4.1 模糊语言逻辑
　　2.4.2 语言算子
　　2.4.3 模糊逻辑与多值逻辑的区别和联系
　2.5 模糊逻辑推理
　　2.5.1 似然推理
　　2.5.2 模糊条件推理
　　2.5.3 多输入模糊推理
　　2.5.4 多输人多规则推理
第3章 模糊控制的基本原理
　3.1 模糊控制的基本思想
　　3.1.1 模糊控制思想
　　3.1.2 模糊控制系统的基本组成
　　3.1.3 模糊控制器的组成
　3.2 模糊控制基本原理
　　3.2.1 单输入单输出模糊控制原理
　　3.2.2 电热炉炉温模糊控制设计例证
第4章 模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计
　4.1 模糊控制器设计的内容
　4.2 模糊控制器结构设计
　　4.2.1 输入输出变量的确定
　　4.2.2 模糊控制器结构的选择
　4.3 模糊控制规则设计
　　4.3.1 输入输出变量词集的选择
　　4.3.2 各模糊变量的模糊子集隶属函数的选择
　　4.3.3 模糊控制规则的建立
　　4.3.4 模糊化和解模糊化方法
　　4.3.5 论域、量化因子和比例因子
　　4.3.6 模糊控制在线推理示例
　　4.3.7 模糊控制器的硬、软件实现
　4.4 模糊控制与PID控制的结合
　　4.4.1 模糊控制器与PID控制器的关系
　　4.4.2 模糊PID控制器的几种形式
　4.5 模糊控制系统设计实例
　　4.5.1 温度控制系统
　　4.5.2 控制系统性能分析
　　4.5.3 模糊控制器的实现
喜5章 神经网络与神经网络控制
　5.1 神经网络基础
　　5.1.1 生物神经元与人工神经元
　　5.1.2 神经网络的发展历史
　　5.1.3 神经网络的分类
　　5.1.4 神经网络的特点及应用领域
　5.2 典型神经网络模型
　　5.2.1 感知机神经网络
　　5.2.2　BP神经网络
　　5.2.3　RBF神经网络
　　5.2.4　Hopfield神经网络
　5.3 神经网络控制
　　5.3.1 神经网络监督控制
　　5.3.2 神经网络直接逆控制
　　5.3.3 神经网络自适应控制
　　5.3.4 神经网络内模控制
　　5.3.5 神经网络PID控制
　　5.3.6 神经网络预测控制
　　5.3.7 神经网络混合控制
有6章 专家控制技术
　6.1 专家系统
　　6.1.1 专家系统发展历史
　　6.1.2 专家系统的结构与类型
　　6.1.3 知识的表示
　　6.1.4 知识的获取
　　6.1.5 专家系统的推理机制
　6.2 专家控制系统
　　6.2.1 专家控制系统原理
　　6.2.2 专家控制系统的类型
　　6.2.3 专家控制系统的设计
第7章 遗传算法与应用
　7.1 遗传算法的基本原理
　　7.1.1 遗传算法的基本操作
　　7.1.2 遗传算法的优化设计
　　7.1.3 遗传算法优化函数实例
　　7.1.4 遗传算法的特点
　7.2 基于遗传算法的参数辨识
　　7.2.1 基于遗传算法的参数辨识方法
　　7.2.2 遗传算法用于控制系统建模与设计
　7.3 基于遗传算法的PID控制参数优化
　　7.3.1 基于遗传算法的控制参数优化方法
　　7.3.2 遗传算法PID参数整定实例
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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现代工业与智能控制技术的演进之路 在现代工业飞速发展的浪潮中，对系统性能、效率以及稳定性的极致追求，催生了智能控制技术日新月异的进步。这项技术不仅仅是简单的指令执行，它更是融合了先进的数学理论、信息科学、自动控制原理，并与人工智能、大数据、云计算等前沿领域深度交织，旨在让复杂的工程系统能够像“智慧生命体”一样，自主感知、分析、决策并执行任务。 智能控制技术的起源与发展脉络 智能控制的萌芽可以追溯到上世纪中叶，当时自动控制理论已经取得了显著成就，但对于面对不确定性、非线性、强耦合等复杂环境下的系统，传统的PID（比例-积分-微分）控制器等经典控制方法显得力不从心。工程师们开始探索更灵活、更具适应性的控制策略。 20世纪70年代末至80年代初，模糊控制（Fuzzy Control）的出现标志着智能控制理论研究的一个重要里程碑。模糊控制将人类专家的经验知识和模糊逻辑引入控制系统，克服了传统控制在建模困难或参数不确定情况下的局限性。它允许使用“大”、“中”、“小”等模糊语言描述控制规则，使得控制器能够处理不精确的信息，并在一定程度上模仿人类的决策过程。 随后，神经网络控制（Neural Network Control）异军突起。受人脑神经网络结构的启发，神经网络控制器能够通过学习和自适应能力，逼近复杂的非线性函数，从而实现对动态系统的精确控制。这种控制方法在处理高度非线性、时变系统时展现出强大的潜力。 进入90年代，专家系统（Expert Systems）被引入控制领域，通过构建知识库和推理引擎，模拟领域专家的决策过程，为控制系统提供智能化的决策支持。然而，专家系统在处理大规模、复杂问题时，知识获取和维护的难度逐渐凸显。 进入21世纪，随着计算能力的飞跃和大数据时代的到来，机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）在智能控制领域扮演越来越重要的角色。强化学习（Reinforcement Learning）作为机器学习的一个重要分支，通过“试错”的方式，让智能体在与环境的交互中学习最优策略，无需显式的模型，这为解决一些传统方法难以处理的问题提供了新的思路。深度学习则通过构建多层神经网络，能够自动从海量数据中提取高级特征，为更精细、更鲁棒的控制提供了可能。 智能控制技术的关键组成部分与核心思想 智能控制技术的核心思想在于赋予控制系统“智慧”，使其能够超越预设的固定算法，具备一定的自主学习、适应和推理能力。这通常体现在以下几个关键组成部分： 模糊逻辑与模糊系统（Fuzzy Logic and Fuzzy Systems）： 模糊逻辑是一种处理不确定性、模糊性信息的数学工具。模糊系统利用模糊规则和模糊推理，将模糊的输入转化为精确的输出，从而实现对复杂系统的控制。它擅长处理人类经验知识的量化和应用。 神经网络与自适应学习（Neural Networks and Adaptive Learning）： 神经网络模仿生物神经元的工作原理，通过连接层和权重，能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。自适应学习机制使得神经网络控制器能够根据系统运行过程中数据的变化，不断调整自身的参数，从而实现对系统性能的持续优化和对外部扰动的补偿。 进化计算与优化算法（Evolutionary Computation and Optimization Algorithms）： 遗传算法（Genetic Algorithms）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等进化计算方法，借鉴了自然界的进化和优胜劣汰的原理，能够有效地搜索和优化控制系统的参数，找到最优的控制策略。它们在解决复杂的优化问题，如参数整定、模型辨识等方面具有优势。 机器学习与强化学习（Machine Learning and Reinforcement Learning）： 机器学习使得系统能够从数据中学习规律，而强化学习则侧重于通过与环境的交互，学习最优的决策序列。在智能控制中，强化学习可以用于训练控制器，使其在不确定或动态变化的环境中找到最佳的控制行为，例如在机器人导航、自动驾驶等领域。 数据驱动的建模与控制（Data-Driven Modeling and Control）： 随着传感器技术和数据采集能力的提升，利用大量运行数据来构建系统模型（模型辨识）或直接设计控制器（如模型预测控制的变种）成为可能。这种方法避免了对系统物理机理的深入了解，更加强调从数据中挖掘信息。 智能控制技术的应用领域与发展趋势 智能控制技术已经渗透到国民经济的各个领域，并在许多方面取得了突破性的进展： 工业自动化与过程控制： 在化工、冶金、电力等行业，智能控制技术被用于优化生产流程，提高产品质量，降低能耗。例如，利用模糊神经网络控制电炉温度，利用遗传算法优化炼钢过程的参数。 机器人与智能制造： 机器人是智能控制技术最直观的应用载体。从工业机器人到服务机器人，再到自主导航的无人机和无人车，其精准的运动控制、路径规划、环境感知都离不开智能控制的支持。在智能制造领域，柔性生产线、协同机器人等都依赖于先进的智能控制策略。 航空航天与国防： 飞机、导弹、卫星等航天器的姿态控制、飞行控制、导航制导系统，都大量应用了先进的智能控制技术，以应对极端复杂的飞行环境和快速变化的战术需求。 汽车与交通： 自动驾驶技术是当前智能控制研究的热点，其核心在于融合了传感器融合、目标识别、路径规划、决策控制等一系列智能控制技术。此外，智能交通管理系统也利用智能控制来优化交通流量，减少拥堵。 能源与环境： 智能电网的调度与控制，可再生能源（如风电、太阳能）的并网与优化，以及节能减排系统的设计，都离不开智能控制技术的支持。 医疗健康： 智能手术机器人、个性化药物输送系统、康复训练设备等，都在利用智能控制技术来提高医疗服务的精度和效率。 金融与商业： 算法交易、风险评估、市场预测等，也开始引入智能控制的思想，通过数据分析和模型驱动来做出更优的决策。 面向未来，智能控制技术的发展将呈现出以下几个重要趋势： 深度融合与跨领域集成： 智能控制将不再是孤立的技术，而是会与大数据、物联网、云计算、5G等技术深度融合，形成更强大的协同效应。例如，基于物联网的海量数据，可以为更精细的云端智能控制提供支撑。 可解释性与安全性： 随着智能控制系统在关键领域的应用越来越广泛，如何提高系统的可解释性（让人们理解“为什么”系统会做出这样的决策）和安全性（防止恶意攻击或意外故障）将成为重要的研究方向。 自主性与泛在化： 未来的控制系统将更加自主，能够在更广泛的场景下独立运行，并能根据环境变化进行自我调整。智能控制也将渗透到生活的方方面面，实现“万物皆可控”。 人机协作与共生： 智能控制系统将不仅仅是替代人类，更多地是与人类协同工作，增强人类的能力。人机之间的信息交互、信任建立将成为重要的研究课题。 模型与数据驱动的融合： 传统的模型驱动方法和数据驱动方法各有优劣。未来的智能控制将更加注重将两者结合，利用物理模型提供先验知识，再通过数据学习进行修正和优化，形成混合驱动的控制策略。 总而言之，智能控制技术是一门充满活力且不断发展的学科，它以前所未有的方式重塑着我们的世界，驱动着科技的进步，并为解决人类面临的复杂挑战提供了强有力的工具。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书，我最想强调的是它在“启发性”和“前瞻性”上的出色表现。在如今这个快速发展的科技时代，很多技术可能今天还在实验室，明天就可能普及到生活中。这本书恰恰抓住了这一点，它不仅仅介绍现有的成熟技术，更重要的是，它会引导读者去思考未来的发展趋势。比如，在谈到自适应控制和学习控制的时候，书中抛出了一些关于“如何让系统自己学会并优化”的思考，这让我对人工智能在控制领域的未来充满了好奇和期待。它不会给你一个固定的“答案”，而是提供一个思考的框架和工具，让你能够自己去探索和发现。我记得里面有一个章节，讨论了如何利用机器学习来优化PID控制器参数，这完全颠覆了我之前对PID控制的刻板印象。原来，PID控制也可以如此“智能”！这种跳出传统思维定势的写法，让我觉得非常有价值。而且，书中引用的一些前沿研究和发展方向，也让我有机会了解到一些我之前完全不知道的领域，为我未来的学习和研究指明了方向。总的来说，这本书就像一位经验丰富的向导，不仅带你走过眼前的风景，更让你眺望远方的地平线，激发你探索未知的勇气和动力。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书对我的“思维方式”产生了深刻的影响。在阅读之前，我对于“控制”的理解，还停留在比较传统的“输入-输出”的层面。这本书则彻底打开了我的视野，让我看到了“智能”是如何融入到控制过程中的，以及它能带来多么大的可能性。比如，书中关于“自组织”和“自学习”的介绍，让我对系统不再是简单的“被控制”对象，而是具有一定“自主性”的实体。我开始思考，如何让系统不仅仅是执行指令，而是能够根据环境的变化，主动地进行调整和优化。这种从“被动”到“主动”的转变，让我对智能控制的理解提升到了一个新的高度。而且，书中还探讨了一些关于“不确定性”和“鲁棒性”的问题，这让我意识到，在现实世界中，很多因素都是难以精确预测的，而智能控制恰恰能够有效地应对这些挑战。这种对复杂性和不确定性的拥抱，让我觉得这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何在这个复杂多变的世界上，构建更稳定、更智能的系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最直接的感受就是“清晰”和“系统”。很多时候，我们在学习新技术的时候，会遇到各种各样的资料，但它们往往是碎片化的，难以形成一个完整的知识体系。而这本书，恰恰弥补了这一不足。它用一种非常清晰的逻辑结构，将智能控制的各个方面娓娓道来。从模糊逻辑、神经网络、到专家系统、强化学习，每一个部分都讲解得条理分明，循序渐进。即使是对于一些复杂的数学模型，作者也尽量用通俗易懂的语言进行解释，并且配以丰富的图示，让我能够轻松理解其背后的原理。尤其是在讲解一些算法的实现细节时，它并没有回避，而是给出了一些非常具有指导意义的建议，让我觉得即使是初学者，也能从中受益。我特别喜欢书中关于“模型无关控制”的探讨，这让我意识到，在很多情况下，我们并不需要对系统有非常精确的模型，而是可以通过其他方式来实现有效的控制。这种“解耦”的思路，让我豁然开朗，也为我处理一些复杂系统提供了新的思路。总而言之，这本书就像一本精心绘制的地图，指引我清晰地认识智能控制的广阔领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我得说，真是个宝藏！最近在学习一些自动化和控制的原理，总觉得理论知识有点飘忽，难以落地。正好翻到了这本《智能控制技术》，虽然书名听起来挺硬核的，但内容却意外地给我打开了一扇新世界的大门。它没有那种枯燥的公式堆砌，而是从一些非常贴近实际应用的案例入手，比如自动驾驶、机器人手臂的精准操作、甚至是智能电网的优化调度。我印象最深的是关于模糊逻辑控制的那一部分，作者用非常生动的比喻，把原本抽象的概念讲得非常通俗易懂，让我一下子就明白了“模糊”在控制领域到底意味着什么，以及它为什么比传统的开关控制更加灵活和高效。而且，书中穿插的各种算法的介绍，比如神经网络、遗传算法等等，都给出了清晰的原理阐述和实现思路，让我感觉自己不再是那个对着一堆代码一筹莫展的小白了，而是真正理解了这些“智能”是如何运作的。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，让我开始思考如何将这些智能技术应用到我自己的项目或者未来工作中。感觉读完这本书，我离成为一个真正的“智能控制工程师”又近了一步，那种成就感是难以言喻的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜。我之前对智能控制的了解非常有限，只是一些零散的知识点。这本书却像一个精心搭建的知识体系，将各种智能控制技术有机地串联起来。它从最基础的原理开始讲解，逐步深入到各种先进的算法和模型。让我印象深刻的是，书中在介绍每一种智能控制方法时，都会详细分析其优缺点，以及适用的场景。这对于我这种需要选择合适技术来解决实际问题的读者来说，简直是太实用了。我不再需要花费大量时间去搜集和对比各种信息，这本书就提供了一个非常全面且专业的参考。而且，书中还包含了大量的案例分析和仿真实验的介绍，虽然我还没有时间去亲自实现，但光是看这些描述，就已经让我对技术的应用有了更直观的理解。它不仅仅是一本理论书，更是一本实践指导手册。阅读过程中，我时常会停下来，回想自己过去遇到的类似问题，然后恍然大悟，原来当时如果用了书中的某种方法，结果可能会完全不同。这种“过去时”的顿悟，让我对这本书的价值有了更深的体会。