复杂非线性系统的模糊控制 王迎春,杨珺,杨东升 9787030257611 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
• 系统工程
• 数学模型
• 优化算法
• 智能控制
• 控制工程

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030257611

商品编码：29689293972

包装：平装

出版时间：2009-10-01

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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作者介绍

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文摘

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序言

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《复杂非线性系统的模糊控制》 概述： 本书深入探讨了复杂非线性系统在工程、科学和技术领域中的广泛应用，并系统地介绍了模糊控制理论及其在解决这些系统控制问题中的独特优势和有效性。复杂非线性系统由于其内在的非线性特性、时变性、不确定性以及参数扰动等复杂性，传统的线性控制方法往往难以胜任。模糊控制作为一种基于模糊逻辑的智能控制策略，能够很好地处理这类系统，其核心在于模拟人类的模糊推理能力，将模糊的语言描述转化为精确的控制律。 内容详解： 第一部分：复杂非线性系统的建模与分析 在深入探讨模糊控制之前，对复杂非线性系统的深入理解是至关重要的。本部分将首先阐述复杂非线性系统的定义、分类及其在实际应用中的典型代表，例如航空航天中的飞行控制、化工过程中的反应器控制、机器人运动控制、电力系统的稳定性分析以及生物医学信号处理等。 复杂非线性系统的特性： 详细分析非线性、不确定性、时变性、耦合性、高维性以及多模态性等关键特征，并探讨这些特性对系统行为和控制带来的挑战。例如，非线性可能导致系统出现奇点、极限环、混沌等复杂现象，而参数不确定性则会影响控制器的鲁棒性。 建模方法： 介绍多种用于描述复杂非线性系统的数学模型，包括但不限于： 微分方程模型： 讨论常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述系统动态行为中的作用，以及如何求解和分析其稳定性。 状态空间模型： 介绍如何使用状态变量来描述系统的内部状态，以及李雅普诺夫稳定性理论在分析非线性系统稳定性方面的应用。 输入-输出模型： 讨论模型约简技术，如何从高维复杂模型中提取关键信息，简化分析和控制设计。 系统辨识： 介绍基于实验数据辨识系统模型参数的方法，包括最小二乘法、最大似然法等，以及其在处理难以精确建模的系统时的重要性。 模糊模型： 引入如何利用模糊逻辑来构建系统的模型，例如 Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型，它能够通过一组模糊规则来逼近复杂的非线性函数。 稳定性与可控性分析： 详细讲解针对非线性系统特有的稳定性判据，如李雅普诺夫稳定性、渐近稳定性、指数稳定性等，并介绍如何利用李雅普诺夫函数来证明系统的稳定性。同时，讨论非线性系统的可控性分析，以及如何判断一个系统是否能够被控制器驱动到期望的状态。 第二部分：模糊控制理论基础 本部分将系统地介绍模糊控制的核心概念和基本原理，为后续的模糊控制器设计打下坚实基础。 模糊集合与模糊逻辑： 模糊集合理论： 深入讲解模糊集合的概念，包括隶属度函数（Membership Function, MF）的定义、类型（如三角形、梯形、高斯形等）及其选择原则。讨论模糊集合的运算，如模糊并、模糊交、模糊补等。 模糊推理： 介绍模糊推理的基本步骤，包括模糊化（Fuzzification）、模糊规则的执行（Rule Evaluation）以及去模糊化（Defuzzification）。重点讲解 IF-THEN 形式的模糊规则，以及如何根据输入变量的隶属度激活相应的规则。 模糊规则库： 讨论如何构建一个完备且有效的模糊规则库，以覆盖系统的所有可能工作区域。介绍不同类型的模糊推理方法，如 Mamdani 型模糊推理和 Takagi-Sugeno (T-S) 型模糊推理，以及它们在控制设计中的优缺点。 模糊控制器结构： 详细阐述典型的模糊控制器结构，包括： 模糊化单元： 将 Crisp 输入转化为模糊集合。 模糊规则库与推理机： 存储模糊规则，并根据模糊化后的输入进行推理，产生模糊输出。 去模糊化单元： 将模糊输出转化为 Crisp 控制信号。 讨论不同去模糊化方法： 例如最大隶属度法、重心法、平均最大隶属度法等，并分析它们对控制性能的影响。 第三部分：复杂非线性系统的模糊控制器设计 本部分是本书的核心，将详细介绍如何针对复杂非线性系统设计各种先进的模糊控制器。 基于经验的模糊控制器设计： 人工经验提取： 介绍如何通过专家经验、操作手册或专家访谈等方式，提取系统运行的经验知识，并将其转化为模糊规则。 规则库与隶属度函数的调整： 讲解如何根据系统行为和控制性能，对模糊规则和隶属度函数进行迭代式调整和优化，以达到满意的控制效果。 模型参考模糊控制（MRAC）： 基本原理： 介绍将模糊控制器设计成一个模型参考系统，使其输出能够跟踪一个参考模型所产生的理想轨迹。 鲁棒性设计： 讨论如何通过设计具有足够鲁棒性的模糊控制器，来应对系统模型的不确定性和外部扰动。 自适应模糊控制： 基本思想： 阐述如何设计能够根据系统性能和在线信息，实时调整模糊控制器参数（如隶属度函数参数、规则后件等）的自适应模糊控制器。 参数自适应律： 介绍常用的自适应算法，例如梯度下降法、李雅普诺夫函数法等，用于更新模糊控制器的参数。 应用场景： 适用于参数发生变化的系统，或需要精细控制以达到高性能要求的场合。 模糊神经网络混合控制： 融合优势： 介绍将模糊逻辑与神经网络的自学习能力相结合，形成模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）控制器。 学习机制： 阐述神经网络的连接权值和学习算法如何用于优化模糊推理过程，从而实现更精确和更鲁棒的控制。 训练方法： 讨论反向传播算法、遗传算法等在训练模糊神经网络中的应用。 模糊模型预测控制（FMPC）： 预测能力： 介绍如何利用模糊模型来预测系统未来的行为，并在预测范围内进行优化控制。 优化算法： 讨论常用的优化算法，如二次规划（QP）、非线性规划（NLP）等，用于解决模糊模型预测控制中的优化问题。 在线重优： 强调 MPC 的在线重优特性，使其能够实时响应系统状态的变化。 鲁棒模糊控制： 不确定性处理： 重点关注如何设计模糊控制器，使其能够有效地处理系统模型的不确定性（如参数摄动、模型误差等）和外部扰动，保持良好的控制性能。 分析方法： 介绍基于 Interval Type-2 Fuzzy Sets 的模糊控制、不确定性集合描述等方法，用于量化和处理不确定性。 第四部分：复杂非线性系统的模糊控制应用实例 本部分通过具体工程应用案例，生动地展示了模糊控制在解决实际复杂非线性系统问题中的强大能力。 工业过程控制： 化工反应器温度控制： 针对具有强耦合、时变特性的化工反应器，设计模糊控制器实现精确的温度控制，提高产品收率和质量。 锅炉压力控制： 在电力系统中，模糊控制用于稳定锅炉压力，确保发电效率和安全性。 机器人控制： 机械臂运动控制： 模糊控制器用于控制机械臂的轨迹跟踪和姿态控制，克服其高阶非线性特性。 移动机器人路径规划与避障： 结合模糊逻辑的模糊推理能力，实现移动机器人在未知环境中的自主导航和障碍物规避。 航空航天： 飞行器姿态控制： 针对飞机、导弹等飞行器的非线性动力学特性，设计模糊控制器实现高精度姿态稳定和机动。 卫星姿态保持： 在空间环境中，模糊控制用于精确控制卫星的姿态，满足科学探测或通信需求。 交通系统控制： 智能交通信号控制： 利用模糊逻辑对交通流量进行预测和分析，优化交通信号配时，缓解交通拥堵。 其他应用： 电力系统稳定性控制： 模糊控制器用于增强电力系统的稳定性，应对负荷变化和故障扰动。 生物医学信号处理： 例如，在医疗诊断中，模糊逻辑可用于分析 ECG、EEG 等信号，辅助疾病诊断。 结论与展望： 本书最后将总结复杂非线性系统模糊控制的研究现状，并对未来发展方向进行展望，包括模糊控制与其他智能控制技术的融合、模糊控制理论的理论化和数学严谨性提升、以及在大规模复杂系统中的应用前景等。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的复杂非线性系统模糊控制解决方案，无论您是从事相关领域的科研人员、工程师，还是希望学习模糊控制技术的学生，都能从中获益。

评分☆☆☆☆☆

从结构布局上来看，这本书的编排体现了极高的教学智慧。它没有急于抛出最复杂的混合型模糊控制器，而是循序渐进地为读者构建知识体系。开篇对经典控制和现代控制的简要回顾，为那些基础稍弱的读者提供了必要的铺垫，避免了直接陷入理论的深渊而迷失方向。紧接着，对模糊集合论的阐述，扎实而又不冗长，为后续的核心内容打下了坚实的基础。我注意到，在每一个新的高级主题引入之前，作者都会用一个清晰的小结来总结前一阶段的知识点，这种“承上启下”的处理手法，极大地降低了长时间阅读带来的认知负荷。这种有意识的节奏控制，让读者在面对指数级增长的知识量时，依然能保持稳定的学习节奏和极高的专注度。它不是知识的倾泻，而是一次精心规划的知识旅程，确保每一个跟随者都能稳健地抵达终点，并且满载而归。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望将理论应用于实际工程的读者而言，这本书的实践指导价值简直是无可替代的。很多教科书在理论推导上固然严谨，但在“落地”环节往往显得力不从心，留给读者的却是大量的“自求多福”。然而，这部作品的独特之处在于，它非常坦诚地讨论了模糊控制在工程实现中可能遇到的陷阱，比如计算复杂度、参数敏感性以及实时性的挑战。作者们并非盲目推崇模糊控制的优越性，而是客观地分析了它在不同场景下的适用边界和局限性，并提供了相应的工程优化策略。我特别欣赏其中关于在线学习与自适应模糊系统的讨论，这直接对接了当前人工智能领域对动态环境建模的需求。这使得这本书不仅是一本参考手册，更像是一位资深顾问，在你准备将模型投入实际系统时，为你把好每一道关口，避免了许多不必要的试错成本。它教会你的，是如何在理论的理想状态与现实的复杂工况之间，找到那个最优的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度，远远超出了我对一本关于控制理论专著的预期。我此前阅读过不少关于现代控制和经典控制的文献，但真正系统性地将“模糊逻辑”这种看似“软性”的工具，与“复杂非线性系统”这种极端“硬核”的数学对象进行深度耦合的论述，却鲜有如此深入的。作者们没有停留在简单的数学模型展示上，而是深入探讨了模糊集理论在处理不确定性、知识表示以及决策制定中的独特优势。我尤其佩服他们在案例分析部分的构建，那种由浅入深、层层递进的逻辑推演，仿佛在我面前搭建起了一座座实验平台。他们不仅给出了算法，更重要的是，阐明了选择特定模糊化函数和解模糊化方法的深层原因，这对于真正想要理解“为什么”而非仅仅“怎么做”的研究者来说，简直是如获至宝。阅读过程中，我不得不频繁地暂停下来，对照着自己的研究方向进行反思，那种醍醐灌顶的感觉，是快速浏览文献所无法比拟的。它迫使你跳出传统的线性思维定式，用一种更具韧性和适应性的视角去看待工程实践中的真实挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计着实让人眼前一亮，那种沉稳中又不失专业性的风格，一下子就抓住了我的注意力。从拿到手的触感到翻开扉页的瞬间，我就能感受到作者们在排版和图表处理上的用心。封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的书名，让人联想到复杂系统那深不可测的内核，而作者们的名字并列其上，也暗示了这是一项集思广益的成果。我特别欣赏它在细节上的处理，比如章节标题的字体选择，既保证了学术的严谨性，又避免了传统教材的枯燥乏味。更不用说那些内嵌的示意图，线条流畅，逻辑清晰，即便是初次接触这个领域的读者，也能通过视觉引导快速捕捉到核心概念的脉络。这种对阅读体验的重视，在理工科的专业书籍中是难能可贵的，它让原本可能高高在上的理论知识，变得更容易被“亲近”。阅读的过程就像是跟随一位经验丰富的向导，在迷宫般的理论世界中，有清晰的指引和恰到好处的留白，让人在紧张的思考之余，还能感受到一种审美的愉悦。这种对形式美的追求，无疑提升了整本书的价值感，让人更愿意把它摆在书架上，而不是束之高阁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，可以说是一种高雅的学术叙事，它既保持了理工科论文应有的精确性，又巧妙地融入了一种富有洞察力的哲学思辨。我发现作者们在阐述一些前沿概念时，很少使用那种冷冰冰的、纯粹的数学符号堆砌，而是穿插着对控制哲学和系统本质的思考。例如，在讨论模糊集的隶属度函数构建时，他们没有简单地给出公式，而是探讨了人类专家知识在量化过程中的内在矛盾与调和，这种对“知识工程”的关注，使得全书的基调不再是纯粹的算法实现，而上升到了一种智能决策科学的层面。我甚至觉得，即便是非控制领域的工程师，只要对系统思维有所涉猎，也能从中汲取到宝贵的思想营养。这种跨越学科边界的渗透力，恰恰是顶尖学术著作的标志之一。它让你在学习具体技术的同时，也在潜移默化中提升了对复杂性本身的理解能力，这才是真正的“授人以渔”。