智能控制技术( 十二五) 郭广颂 9787512413498 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭广颂 著

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• 智能控制
• 控制理论
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• 电气工程
• 郭广颂
• 十二五
• 教材
• 高等教育
• 电子工业出版社
• 9787512413498

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512413498

商品编码：29573658220

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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作者介绍

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文摘

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序言

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掌握智能时代脉搏，解锁未来控制奥秘 在科技飞速发展的今天，智能控制技术正以前所未有的力量渗透到生产生活的方方面面，成为驱动社会进步、提升生活品质的关键引擎。从工厂自动化生产线的精准协调，到智能家居的舒适便捷，再到无人驾驶汽车的自主导航，智能控制的身影无处不在，深刻地改变着世界的运作方式。理解和掌握这项核心技术，已成为站在时代前沿、引领未来发展的必然选择。 本书将带您踏上一段深入探索智能控制技术精髓的旅程。我们并非仅仅罗列概念或公式，而是力求构建一个清晰、系统、深入的知识体系，帮助您透彻理解智能控制的理论基础、核心方法以及前沿应用。我们将从智能控制的基本原理出发，循序渐进地剖析其核心构成要素，包括感知、决策、执行等关键环节，并深入探讨如何在复杂的现实环境中实现高效、鲁棒的智能控制。 一、 智能控制的基石：理论体系的构建 智能控制并非空中楼阁，而是建立在一系列坚实的理论基础之上。本书将首先为您梳理这些 foundational theories，让您对智能控制的“为什么”和“是什么”有一个清晰的认识。 系统建模与辨识： 任何有效的控制都离不开对被控对象的深刻理解。我们将介绍多种系统建模技术，包括机理模型和数据驱动模型，并重点讲解如何通过系统辨识的方法，从观测数据中提取精确的系统模型。这包括参数辨识、结构辨识等，以及各种辨识算法的原理与应用。您将了解到，一个精准的模型是实现高效控制的前提，更是智能决策的基石。 现代控制理论回顾与展望： 虽然智能控制强调“智能化”，但它并非完全脱离传统控制的范畴。我们将对经典控制理论中的关键概念进行回顾，例如稳定性、可控性、可观性等，并在此基础上引出现代控制理论的发展，如状态空间方法、最优控制、鲁棒控制等。这些理论为智能控制的设计提供了重要的数学工具和理论指导，帮助我们理解智能控制在何种程度上继承和发展了传统控制的思想。 信息论与模糊逻辑： 在信息不完备或模糊的情况下进行决策，是智能控制的一大特色。我们将深入探讨信息论的核心概念，如熵、信息增益等，以及它们在信息融合和不确定性处理中的作用。同时，模糊逻辑作为处理人类模糊思维和语言化规则的有力工具，将被详细阐述。您将学习到如何构建模糊控制器，如何进行模糊推理，以及如何将模糊逻辑应用于实际控制问题。 概率论与统计推断： 随机性和不确定性是现实世界中普遍存在的现象。本书将为您介绍概率论和统计推断在智能控制中的重要性，包括随机过程、参数估计、假设检验等。这将为理解和应用如卡尔曼滤波、粒子滤波等先进估计方法奠定基础，使您能够有效地处理测量噪声和系统扰动。 二、 智能控制的核心技术：驱动智能化的利器 在夯实理论基础之后，我们将聚焦于驱动智能控制发展的核心技术，这些技术赋予了系统“思考”和“学习”的能力。 神经网络与深度学习： 作为当前人工智能领域最炙手可热的技术，神经网络在智能控制中扮演着至关重要的角色。我们将从基础的感知机模型开始，逐步介绍多层前馈网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。本书将深入解析它们在系统建模、故障诊断、状态估计以及直接控制策略生成方面的强大能力。特别地，我们将重点讲解深度学习在处理高维、复杂系统数据时的优势，以及如何利用深度强化学习设计出自主学习的控制器。 模糊神经网络与自适应模糊控制： 模糊逻辑和神经网络的结合，产生了强大的模糊神经网络。我们将阐述模糊神经网络的结构、学习算法以及其在处理非线性、时变系统方面的优势。进一步，我们将介绍自适应模糊控制技术，包括如何设计能够在线调整模糊规则和隶属度函数的控制器，以应对系统参数变化或外部干扰。 进化计算与遗传算法： 借鉴生物进化的思想，进化计算方法（如遗传算法、粒子群优化等）在解决复杂优化问题和控制器参数整定方面展现出强大的潜力。我们将详细介绍这些算法的原理、算子设计以及在智能控制参数优化、结构设计中的应用。您将了解到如何利用这些全局搜索能力，在巨大的参数空间中找到最优的控制策略。 专家系统与知识工程： 尽管机器学习能力日益增强，但基于人类专家知识的专家系统在某些领域仍然具有不可替代的价值。我们将探讨如何构建包含领域知识的专家系统，如何进行规则推理，以及如何将专家系统的知识融入到智能控制系统中，实现更加鲁棒和可解释的控制。 强化学习与决策理论： 强化学习是智能控制领域实现自主学习和决策的关键。本书将深入介绍强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励、策略等概念。我们将重点讲解Q-learning、SARSA、策略梯度等经典算法，并介绍深度强化学习（DRL）在解决复杂控制任务中的突破性进展，如Actor-Critic方法、DQN等。您将理解如何通过与环境的交互，让系统自主学习最优的控制策略，而无需预先给出明确的控制规则。 三、 智能控制的应用与发展趋势：塑造智慧的未来 智能控制技术并非仅仅停留在理论层面，其广泛的应用正在深刻地改变着我们的世界。本书将通过丰富的案例，展示智能控制在各个领域的实际应用，并展望其未来的发展方向。 工业自动化与智能制造： 在制造业领域，智能控制是实现工业4.0和智能制造的核心。我们将探讨智能控制在机器人控制、生产过程优化、质量检测、故障诊断与预测性维护等方面的应用。例如，如何利用深度学习实现视觉伺服，如何通过强化学习优化生产调度，如何利用模糊逻辑进行故障诊断。 智能交通与自动驾驶： 自动驾驶汽车是智能控制技术最引人注目的应用之一。我们将分析自动驾驶系统中涉及的各项智能控制技术，包括环境感知、路径规划、决策控制、车辆动力学控制等。您将了解到，实现安全可靠的自动驾驶，离不开多模态传感器融合、高级预测模型以及复杂的决策算法。 智能电网与能源管理： 随着新能源的普及和分布式能源系统的发展，智能电网的建设变得尤为重要。本书将介绍智能控制在电网稳定运行、负荷预测、能源调度、分布式能源接入等方面的应用。例如，如何利用机器学习预测用电需求，如何通过优化算法实现能源的高效分配。 航空航天与国防科技： 在高精度、高可靠性要求极高的航空航天和国防领域，智能控制技术发挥着至关重要的作用。我们将探讨其在飞行器姿态控制、目标跟踪、自主导航、无人系统协同等方面的应用。 医疗健康与生物医学工程： 智能控制在医疗领域的应用也日益广泛，如智能医疗设备、康复机器人、药物输送系统、疾病诊断与治疗辅助系统等。我们将介绍如何将机器学习和控制理论应用于改善患者的生活质量。 新兴发展趋势： 展望未来，本书还将探讨智能控制领域的前沿发展趋势，包括： 可解释性AI（Explainable AI, XAI）在控制中的应用： 如何使智能控制器更加透明，易于理解和调试。 联邦学习与边缘计算在分布式智能控制中的作用： 如何在不泄露原始数据的情况下，实现多方协作的智能控制。 人机协作与共融智能： 如何设计能够与人类自然交互、协同工作的智能控制系统。 面向安全与伦理的智能控制： 如何确保智能控制系统的安全性、可靠性，并符合伦理规范。 谁将从中受益？ 本书适合于对智能控制技术感兴趣的广大读者，包括但不限于： 在校大学生： 机械工程、自动化、电子工程、计算机科学等专业的学生，以及对人工智能和控制理论有浓厚兴趣的学生，将本书作为深入学习的参考。 高校教师与研究人员： 为相关课程的教学提供素材，为科研工作者提供理论和方法上的启发。 工程技术人员： 在工业自动化、机器人、汽车、航空航天、能源等领域工作的工程师，能够将书中的理论和技术应用于实际工程问题。 科技爱好者与跨界学习者： 对前沿科技充满好奇，希望了解智能控制如何驱动未来发展的读者。 通过本书的学习，您将不仅能够构建起扎实的智能控制理论基础，更能掌握一系列先进的智能控制技术，并深刻理解它们在塑造智慧未来中所扮演的关键角色。准备好迎接一场智能控制的思维盛宴，开启您的智能控制探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字表达方式非常严谨，带着一种学术的庄重感，读起来需要保持高度的专注力。我个人感觉，作者在阐述复杂的数学模型和算法推导时，倾向于使用一种非常“教科书式”的语言，逻辑链条清晰，但对于非专业背景的读者来说，可能门槛略高。它似乎预设了读者已经具备一定的自动化、电子工程或者相关数学基础。例如，在介绍某些反馈机制的稳定性分析时，引用的定理和推导步骤相当详尽，几乎没有跳跃，每一个公式的引入都有明确的上下文支撑。这对我来说，像是在啃一块硬骨头，需要不断地停下来，对照着旁边的参考资料去验证理解的准确性。不过，也正是这种一丝不苟的态度，使得这本书在理论深度上达到了一个很高的水准，它不是一本“快餐式”的入门读物，更像是一部可以反复研读的工具书，随着我知识体系的增长，相信每次重读都会有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

从内容覆盖的广度来看，这本书试图为读者描绘出“十二五”期间国家层面对智能控制技术发展的期许和技术储备的蓝图。我感觉到里面渗透着一种对工业化、自动化生产线升级的迫切需求。因此，它对一些面向实际工业场景的应用案例，即使是理论性的探讨，也显得尤为扎实和接地气。它没有过多纠缠于实验室里那些过于理想化的、参数完全已知的模型，而是花了大量篇幅讨论如何处理模型不确定性、如何进行实时在线调整等实际工程问题。这让这本书脱离了纯粹的象牙塔理论，带上了一种面向国家战略层面的使命感。对于关注行业发展趋势和技术如何在国家重大工程中落地的读者，这本书提供了一个很好的理论支撑和历史视角，去理解那个时间点上，我们是如何思考“智能化”这一个宏大命题的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺有年代感的，封面用的是那种略带磨砂质感的纸张，字体排版也比较传统，能感觉到是那个特定年代出版物的风格。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的厚度和油墨的味道，很扎实，不像现在很多轻飘飘的书。内容上，虽然我没有仔细阅读全部，但翻阅目录就能看出它在当时的体系里应该是相当全面的。它似乎不仅仅聚焦于某一个尖端的算法模型，而是更偏向于对整个“智能控制”领域的理论框架进行系统性的梳理和搭建。特别是看到章节标题中对经典控制理论与新兴数字技术融合的探讨，感觉作者非常注重基础的夯实，试图为读者构建一个坚固的知识地基，而不是直接跳到那些时髦的、可能很快就会过时的技术细节。这种扎实的风格，对于希望系统学习这门学科的初学者来说，无疑是一个很好的起点，因为它能让你明白“为什么”要这么设计控制策略，而不是仅仅知道“怎么”写代码实现。这种深度和广度上的平衡，在当今这个追求快速迭代的时代，显得尤为珍贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表呈现方式，非常体现了那个时期理工科书籍的特点。图例大多是黑白线条图，清晰可靠，但缺乏现代书籍中常见的彩色插图或三维可视化效果来增强直观性。在描述系统结构或信号流程时，作者主要依赖标准的方框图和流程图，这些图示虽然信息密度很高，但需要读者具备一定的符号识别能力才能快速捕捉其精髓。我注意到，许多关键概念的阐释后面紧跟着大量的公式推导，这种“文字+公式”的组合是其主要的信息载体。对于现代习惯了多媒体辅助学习的读者，可能会觉得阅读体验略显枯燥，但从另一个角度看，这种纯粹的文字和符号构建的逻辑世界，迫使读者的大脑更多地参与到抽象思维的过程中，这对培养深层次的工程直觉非常有帮助。它更像是师傅手把手的言传身教，要求你亲手去推导、去绘制，而不是被动地接收现成的视觉信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最深刻印象是它对于“系统性思考”的强调。它不仅仅是罗列了一堆算法，而是将智能控制视为一个完整的生命周期——从需求分析、建模、控制器设计、仿真验证到最终的实际应用。在不同的章节过渡之间，我能明显感受到这种全局观的贯穿。例如，当讨论到模糊逻辑控制时，作者会很自然地将其与传统的PID控制进行对比，分析各自在处理非线性、不确定性系统时的优劣，而不是孤立地介绍某一项技术。这种对比和归纳，帮助读者建立起一个“技术选型”的思维框架。读完后，我感觉自己对控制工程领域有了更宏观的认知，知道哪些场景需要选择哪种工具，以及每种工具背后的理论约束是什么，而不是盲目地追逐最新的热点技术。这对于一个工程实践者来说，是比掌握单一技能更有价值的财富。