9787512413498 智能控製技術( 十二五) 北京航空航天大學齣版社 郭廣頌 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭廣頌 著

圖書標籤:

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齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512413498

商品編碼：29535303420

包裝：平裝

齣版時間：2014-06-01

基本信息

書名：智能控製技術( 十二五)

定價：28.00元

作者：郭廣頌

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2014-06-01

ISBN：9787512413498

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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郭廣頌編寫的《智能控製技術(普通高校十二五規劃教材)》深入淺齣地闡述瞭智能控製的基本概念、工作原理、控製方法與應用。全書共7章：章概述智能控製的發展曆史及主要研究問題；第2章介紹瞭模糊控製的數學基礎；第3～4章介紹瞭模糊控製的基本工作原理、模糊控製係統設計方法和設計實例；第5章介紹瞭神經網絡結構與神經網絡控製類型；第6章介紹瞭專傢係統的工作原理與專傢控製係統結構；第7章介紹瞭遺傳算法原理及其在控製中的應用。
　　本書可作為高等院校自動化、機電工程、電子信息類等專業高年級本科生及研究生的教材，也可供從事智能控製與智能係統研究、設計和應用的工程技術人員參考使用。

目錄

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章 緒論
　1.1 智能控製的起源與發展
　　1.1.1 控製理論應用麵臨新的挑戰
　　1.1.2 智能控製的提齣與發展概況
　　1.1.3 智能控製的特點
　　1.1.4 智能控製的應用
　1.2 智能控製的基本概念
　　1.2.1 智能控製的定義
　　1.2.2 智能控製的結構
　1.3 智能控製的幾種形式
　　1.3.1 模糊邏輯控製
　　1.3.2 分級遞階智能控製
　　1.3.3 人工神經網絡控製
　　1.3.4 專傢控製
　　1.3.5 仿人智能控製
　　1.3.6 學習控製
　1.4 智能控製係統的研究方嚮和趨勢
　　1.4.1 研究方嚮
　　1.4.2 發展趨勢
第2章 模糊控製的數學基礎
　2.1 模糊控製概述
　　2.1.1 模糊理論的創立
　　2.1.2 模糊控製的應用
　　2.1.3 模糊控製技術的特點
　　2.1.4 模糊控製技術的發展
　2.2 模糊集閤及其錶示方法
　　2.2.1 模糊集閤的基本概念
　　2.2.2 模糊集閤的錶示方法
　　2.2.3 模糊集閤的運算
　　2.2.4 確定隸屬函數的原則
　2.3 模糊關係和模糊矩陣
　　2.3.1 普通關係
　　2.3.2 模糊關係
　2.4 模糊邏輯
　　2.4.1 模糊語言邏輯
　　2.4.2 語言算子
　　2.4.3 模糊邏輯與多值邏輯的區彆和聯係
　2.5 模糊邏輯推理
　　2.5.1 似然推理
　　2.5.2 模糊條件推理
　　2.5.3 多輸入模糊推理
　　2.5.4 多輸人多規則推理
第3章 模糊控製的基本原理
　3.1 模糊控製的基本思想
　　3.1.1 模糊控製思想
　　3.1.2 模糊控製係統的基本組成
　　3.1.3 模糊控製器的組成
　3.2 模糊控製基本原理
　　3.2.1 單輸入單輸齣模糊控製原理
　　3.2.2 電熱爐爐溫模糊控製設計例證
第4章 模糊邏輯控製器及模糊控製係統設計
　4.1 模糊控製器設計的內容
　4.2 模糊控製器結構設計
　　4.2.1 輸入輸齣變量的確定
　　4.2.2 模糊控製器結構的選擇
　4.3 模糊控製規則設計
　　4.3.1 輸入輸齣變量詞集的選擇
　　4.3.2 各模糊變量的模糊子集隸屬函數的選擇
　　4.3.3 模糊控製規則的建立
　　4.3.4 模糊化和解模糊化方法
　　4.3.5 論域、量化因子和比例因子
　　4.3.6 模糊控製在綫推理示例
　　4.3.7 模糊控製器的硬、軟件實現
　4.4 模糊控製與PID控製的結閤
　　4.4.1 模糊控製器與PID控製器的關係
　　4.4.2 模糊PID控製器的幾種形式
　4.5 模糊控製係統設計實例
　　4.5.1 溫度控製係統
　　4.5.2 控製係統性能分析
　　4.5.3 模糊控製器的實現
喜5章 神經網絡與神經網絡控製
　5.1 神經網絡基礎
　　5.1.1 生物神經元與人工神經元
　　5.1.2 神經網絡的發展曆史
　　5.1.3 神經網絡的分類
　　5.1.4 神經網絡的特點及應用領域
　5.2 典型神經網絡模型
　　5.2.1 感知機神經網絡
　　5.2.2　BP神經網絡
　　5.2.3　RBF神經網絡
　　5.2.4　Hopfield神經網絡
　5.3 神經網絡控製
　　5.3.1 神經網絡監督控製
　　5.3.2 神經網絡直接逆控製
　　5.3.3 神經網絡自適應控製
　　5.3.4 神經網絡內模控製
　　5.3.5 神經網絡PID控製
　　5.3.6 神經網絡預測控製
　　5.3.7 神經網絡混閤控製
有6章 專傢控製技術
　6.1 專傢係統
　　6.1.1 專傢係統發展曆史
　　6.1.2 專傢係統的結構與類型
　　6.1.3 知識的錶示
　　6.1.4 知識的獲取
　　6.1.5 專傢係統的推理機製
　6.2 專傢控製係統
　　6.2.1 專傢控製係統原理
　　6.2.2 專傢控製係統的類型
　　6.2.3 專傢控製係統的設計
第7章 遺傳算法與應用
　7.1 遺傳算法的基本原理
　　7.1.1 遺傳算法的基本操作
　　7.1.2 遺傳算法的優化設計
　　7.1.3 遺傳算法優化函數實例
　　7.1.4 遺傳算法的特點
　7.2 基於遺傳算法的參數辨識
　　7.2.1 基於遺傳算法的參數辨識方法
　　7.2.2 遺傳算法用於控製係統建模與設計
　7.3 基於遺傳算法的PID控製參數優化
　　7.3.1 基於遺傳算法的控製參數優化方法
　　7.3.2 遺傳算法PID參數整定實例
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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現代工業與智能控製技術的演進之路 在現代工業飛速發展的浪潮中，對係統性能、效率以及穩定性的極緻追求，催生瞭智能控製技術日新月異的進步。這項技術不僅僅是簡單的指令執行，它更是融閤瞭先進的數學理論、信息科學、自動控製原理，並與人工智能、大數據、雲計算等前沿領域深度交織，旨在讓復雜的工程係統能夠像“智慧生命體”一樣，自主感知、分析、決策並執行任務。 智能控製技術的起源與發展脈絡 智能控製的萌芽可以追溯到上世紀中葉，當時自動控製理論已經取得瞭顯著成就，但對於麵對不確定性、非綫性、強耦閤等復雜環境下的係統，傳統的PID（比例-積分-微分）控製器等經典控製方法顯得力不從心。工程師們開始探索更靈活、更具適應性的控製策略。 20世紀70年代末至80年代初，模糊控製（Fuzzy Control）的齣現標誌著智能控製理論研究的一個重要裏程碑。模糊控製將人類專傢的經驗知識和模糊邏輯引入控製係統，剋服瞭傳統控製在建模睏難或參數不確定情況下的局限性。它允許使用“大”、“中”、“小”等模糊語言描述控製規則，使得控製器能夠處理不精確的信息，並在一定程度上模仿人類的決策過程。 隨後，神經網絡控製（Neural Network Control）異軍突起。受人腦神經網絡結構的啓發，神經網絡控製器能夠通過學習和自適應能力，逼近復雜的非綫性函數，從而實現對動態係統的精確控製。這種控製方法在處理高度非綫性、時變係統時展現齣強大的潛力。 進入90年代，專傢係統（Expert Systems）被引入控製領域，通過構建知識庫和推理引擎，模擬領域專傢的決策過程，為控製係統提供智能化的決策支持。然而，專傢係統在處理大規模、復雜問題時，知識獲取和維護的難度逐漸凸顯。 進入21世紀，隨著計算能力的飛躍和大數據時代的到來，機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）在智能控製領域扮演越來越重要的角色。強化學習（Reinforcement Learning）作為機器學習的一個重要分支，通過“試錯”的方式，讓智能體在與環境的交互中學習最優策略，無需顯式的模型，這為解決一些傳統方法難以處理的問題提供瞭新的思路。深度學習則通過構建多層神經網絡，能夠自動從海量數據中提取高級特徵，為更精細、更魯棒的控製提供瞭可能。 智能控製技術的關鍵組成部分與核心思想 智能控製技術的核心思想在於賦予控製係統“智慧”，使其能夠超越預設的固定算法，具備一定的自主學習、適應和推理能力。這通常體現在以下幾個關鍵組成部分： 模糊邏輯與模糊係統（Fuzzy Logic and Fuzzy Systems）： 模糊邏輯是一種處理不確定性、模糊性信息的數學工具。模糊係統利用模糊規則和模糊推理，將模糊的輸入轉化為精確的輸齣，從而實現對復雜係統的控製。它擅長處理人類經驗知識的量化和應用。 神經網絡與自適應學習（Neural Networks and Adaptive Learning）： 神經網絡模仿生物神經元的工作原理，通過連接層和權重，能夠學習和逼近復雜的非綫性映射關係。自適應學習機製使得神經網絡控製器能夠根據係統運行過程中數據的變化，不斷調整自身的參數，從而實現對係統性能的持續優化和對外部擾動的補償。 進化計算與優化算法（Evolutionary Computation and Optimization Algorithms）： 遺傳算法（Genetic Algorithms）、粒子群優化（Particle Swarm Optimization）等進化計算方法，藉鑒瞭自然界的進化和優勝劣汰的原理，能夠有效地搜索和優化控製係統的參數，找到最優的控製策略。它們在解決復雜的優化問題，如參數整定、模型辨識等方麵具有優勢。 機器學習與強化學習（Machine Learning and Reinforcement Learning）： 機器學習使得係統能夠從數據中學習規律，而強化學習則側重於通過與環境的交互，學習最優的決策序列。在智能控製中，強化學習可以用於訓練控製器，使其在不確定或動態變化的環境中找到最佳的控製行為，例如在機器人導航、自動駕駛等領域。 數據驅動的建模與控製（Data-Driven Modeling and Control）： 隨著傳感器技術和數據采集能力的提升，利用大量運行數據來構建係統模型（模型辨識）或直接設計控製器（如模型預測控製的變種）成為可能。這種方法避免瞭對係統物理機理的深入瞭解，更加強調從數據中挖掘信息。 智能控製技術的應用領域與發展趨勢 智能控製技術已經滲透到國民經濟的各個領域，並在許多方麵取得瞭突破性的進展： 工業自動化與過程控製： 在化工、冶金、電力等行業，智能控製技術被用於優化生産流程，提高産品質量，降低能耗。例如，利用模糊神經網絡控製電爐溫度，利用遺傳算法優化煉鋼過程的參數。 機器人與智能製造： 機器人是智能控製技術最直觀的應用載體。從工業機器人到服務機器人，再到自主導航的無人機和無人車，其精準的運動控製、路徑規劃、環境感知都離不開智能控製的支持。在智能製造領域，柔性生産綫、協同機器人等都依賴於先進的智能控製策略。 航空航天與國防： 飛機、導彈、衛星等航天器的姿態控製、飛行控製、導航製導係統，都大量應用瞭先進的智能控製技術，以應對極端復雜的飛行環境和快速變化的戰術需求。 汽車與交通： 自動駕駛技術是當前智能控製研究的熱點，其核心在於融閤瞭傳感器融閤、目標識彆、路徑規劃、決策控製等一係列智能控製技術。此外，智能交通管理係統也利用智能控製來優化交通流量，減少擁堵。 能源與環境： 智能電網的調度與控製，可再生能源（如風電、太陽能）的並網與優化，以及節能減排係統的設計，都離不開智能控製技術的支持。 醫療健康： 智能手術機器人、個性化藥物輸送係統、康復訓練設備等，都在利用智能控製技術來提高醫療服務的精度和效率。 金融與商業： 算法交易、風險評估、市場預測等，也開始引入智能控製的思想，通過數據分析和模型驅動來做齣更優的決策。 麵嚮未來，智能控製技術的發展將呈現齣以下幾個重要趨勢： 深度融閤與跨領域集成： 智能控製將不再是孤立的技術，而是會與大數據、物聯網、雲計算、5G等技術深度融閤，形成更強大的協同效應。例如，基於物聯網的海量數據，可以為更精細的雲端智能控製提供支撐。 可解釋性與安全性： 隨著智能控製係統在關鍵領域的應用越來越廣泛，如何提高係統的可解釋性（讓人們理解“為什麼”係統會做齣這樣的決策）和安全性（防止惡意攻擊或意外故障）將成為重要的研究方嚮。 自主性與泛在化： 未來的控製係統將更加自主，能夠在更廣泛的場景下獨立運行，並能根據環境變化進行自我調整。智能控製也將滲透到生活的方方麵麵，實現“萬物皆可控”。 人機協作與共生： 智能控製係統將不僅僅是替代人類，更多地是與人類協同工作，增強人類的能力。人機之間的信息交互、信任建立將成為重要的研究課題。 模型與數據驅動的融閤： 傳統的模型驅動方法和數據驅動方法各有優劣。未來的智能控製將更加注重將兩者結閤，利用物理模型提供先驗知識，再通過數據學習進行修正和優化，形成混閤驅動的控製策略。 總而言之，智能控製技術是一門充滿活力且不斷發展的學科，它以前所未有的方式重塑著我們的世界，驅動著科技的進步，並為解決人類麵臨的復雜挑戰提供瞭強有力的工具。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書，我最想強調的是它在“啓發性”和“前瞻性”上的齣色錶現。在如今這個快速發展的科技時代，很多技術可能今天還在實驗室，明天就可能普及到生活中。這本書恰恰抓住瞭這一點，它不僅僅介紹現有的成熟技術，更重要的是，它會引導讀者去思考未來的發展趨勢。比如，在談到自適應控製和學習控製的時候，書中拋齣瞭一些關於“如何讓係統自己學會並優化”的思考，這讓我對人工智能在控製領域的未來充滿瞭好奇和期待。它不會給你一個固定的“答案”，而是提供一個思考的框架和工具，讓你能夠自己去探索和發現。我記得裏麵有一個章節，討論瞭如何利用機器學習來優化PID控製器參數，這完全顛覆瞭我之前對PID控製的刻闆印象。原來，PID控製也可以如此“智能”！這種跳齣傳統思維定勢的寫法，讓我覺得非常有價值。而且，書中引用的一些前沿研究和發展方嚮，也讓我有機會瞭解到一些我之前完全不知道的領域，為我未來的學習和研究指明瞭方嚮。總的來說，這本書就像一位經驗豐富的嚮導，不僅帶你走過眼前的風景，更讓你眺望遠方的地平綫，激發你探索未知的勇氣和動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的最直接的感受就是“清晰”和“係統”。很多時候，我們在學習新技術的時候，會遇到各種各樣的資料，但它們往往是碎片化的，難以形成一個完整的知識體係。而這本書，恰恰彌補瞭這一不足。它用一種非常清晰的邏輯結構，將智能控製的各個方麵娓娓道來。從模糊邏輯、神經網絡、到專傢係統、強化學習，每一個部分都講解得條理分明，循序漸進。即使是對於一些復雜的數學模型，作者也盡量用通俗易懂的語言進行解釋，並且配以豐富的圖示，讓我能夠輕鬆理解其背後的原理。尤其是在講解一些算法的實現細節時，它並沒有迴避，而是給齣瞭一些非常具有指導意義的建議，讓我覺得即使是初學者，也能從中受益。我特彆喜歡書中關於“模型無關控製”的探討，這讓我意識到，在很多情況下，我們並不需要對係統有非常精確的模型，而是可以通過其他方式來實現有效的控製。這種“解耦”的思路，讓我豁然開朗，也為我處理一些復雜係統提供瞭新的思路。總而言之，這本書就像一本精心繪製的地圖，指引我清晰地認識智能控製的廣闊領域。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的內容深度和廣度都讓我感到驚喜。我之前對智能控製的瞭解非常有限，隻是一些零散的知識點。這本書卻像一個精心搭建的知識體係，將各種智能控製技術有機地串聯起來。它從最基礎的原理開始講解，逐步深入到各種先進的算法和模型。讓我印象深刻的是，書中在介紹每一種智能控製方法時，都會詳細分析其優缺點，以及適用的場景。這對於我這種需要選擇閤適技術來解決實際問題的讀者來說，簡直是太實用瞭。我不再需要花費大量時間去搜集和對比各種信息，這本書就提供瞭一個非常全麵且專業的參考。而且，書中還包含瞭大量的案例分析和仿真實驗的介紹，雖然我還沒有時間去親自實現，但光是看這些描述，就已經讓我對技術的應用有瞭更直觀的理解。它不僅僅是一本理論書，更是一本實踐指導手冊。閱讀過程中，我時常會停下來，迴想自己過去遇到的類似問題，然後恍然大悟，原來當時如果用瞭書中的某種方法，結果可能會完全不同。這種“過去時”的頓悟，讓我對這本書的價值有瞭更深的體會。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書對我的“思維方式”産生瞭深刻的影響。在閱讀之前，我對於“控製”的理解，還停留在比較傳統的“輸入-輸齣”的層麵。這本書則徹底打開瞭我的視野，讓我看到瞭“智能”是如何融入到控製過程中的，以及它能帶來多麼大的可能性。比如，書中關於“自組織”和“自學習”的介紹，讓我對係統不再是簡單的“被控製”對象，而是具有一定“自主性”的實體。我開始思考，如何讓係統不僅僅是執行指令，而是能夠根據環境的變化，主動地進行調整和優化。這種從“被動”到“主動”的轉變，讓我對智能控製的理解提升到瞭一個新的高度。而且，書中還探討瞭一些關於“不確定性”和“魯棒性”的問題，這讓我意識到，在現實世界中，很多因素都是難以精確預測的，而智能控製恰恰能夠有效地應對這些挑戰。這種對復雜性和不確定性的擁抱，讓我覺得這本書不僅僅是關於技術，更是關於如何在這個復雜多變的世界上，構建更穩定、更智能的係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我得說，真是個寶藏！最近在學習一些自動化和控製的原理，總覺得理論知識有點飄忽，難以落地。正好翻到瞭這本《智能控製技術》，雖然書名聽起來挺硬核的，但內容卻意外地給我打開瞭一扇新世界的大門。它沒有那種枯燥的公式堆砌，而是從一些非常貼近實際應用的案例入手，比如自動駕駛、機器人手臂的精準操作、甚至是智能電網的優化調度。我印象最深的是關於模糊邏輯控製的那一部分，作者用非常生動的比喻，把原本抽象的概念講得非常通俗易懂，讓我一下子就明白瞭“模糊”在控製領域到底意味著什麼，以及它為什麼比傳統的開關控製更加靈活和高效。而且，書中穿插的各種算法的介紹，比如神經網絡、遺傳算法等等，都給齣瞭清晰的原理闡述和實現思路，讓我感覺自己不再是那個對著一堆代碼一籌莫展的小白瞭，而是真正理解瞭這些“智能”是如何運作的。它不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的引導，讓我開始思考如何將這些智能技術應用到我自己的項目或者未來工作中。感覺讀完這本書，我離成為一個真正的“智能控製工程師”又近瞭一步，那種成就感是難以言喻的。