复杂非线性系统的模糊控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王迎春 等 著

图书标签:

• 模糊控制
• 非线性系统
• 复杂系统
• 控制理论
• 自适应控制
• 智能控制
• 优化算法
• 系统建模
• 混沌控制
• 工程应用

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030257611

商品编码：29692257512

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

售价：27.2元,便宜12.8元,折扣68

作者:王迎春 等

出版社：科学出版社

出版日期：2009-10-01

ISBN：9787030257611

字数：

页码：170

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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《复杂非线性系统的模糊控制》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随机控制等控制问题进行了研究，给出了一些新的研究成果。《复杂非线性系统的模糊控制》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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《复杂非线性系统的模糊控制》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随机扰动的非线性（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随机非线性系统控制问题和含有时滞随机模糊系统的时滞依赖保成本控制问题。
《复杂非线性系统的模糊控制》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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另外，系统的不确定现象普遍存在于实际工业生产系统中，而这种系统的不确定往往表现为具有一定分布的随机行为，如通信设备中的噪声、未知的系统参数（时变的或非时变的）、排队网络中的随机访问等，都呈现出一定的随机行为，如果简单地将这些随机因素看做是一种不确定性，而采用确定性系统的控制方法，则往往导致控制方法具有很强的保守性，不考虑这些随机因素，控制结果则会变差，甚至导致系统不稳定，人们将这些随机行为建模为相应的随机过程描述的随机系统，同时采用随机系统理论进行分析和控制问题的研究，目前，随机控制问题已经得到人们的广泛关注，由于系统都是非线性的，这给问题的研究带来很大困难，尤其是那些不能被建模的系统，采用传统的随机控制方法很难得到令人满意的控制效果，因此，如何针对复杂的随机非线性系统设计高性能的控制器是一个重要的课题。
针对复杂非线性系统的控制问题，本书主要从模糊控制角度出发，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，下面首先给出本书中用到的几种常见的模糊模型及其稳定性分析和控制器设计的方法来展现模糊控制理论的发展历程及研究现状；然后介绍网络控制系统理论、混沌控制和随机控制的发展状况；后给出本书的主要研究内容。
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序言

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探索动态世界的奥秘：一本关于智能系统设计的指南 在当今飞速发展的科技浪潮中，我们所处的现实世界正变得日益复杂且充满活力。从微观的粒子运动到宏观的宇宙演化，从精密的工业生产到瞬息万变的金融市场，无不呈现出非线性、不确定以及高度动态的特征。理解并有效地控制这些复杂系统，已成为推动科学进步、优化工程实践乃至深刻认知世界的核心挑战。本书正是应此需求而生，旨在为读者揭示驾驭这些复杂动态的强大工具与深刻洞察。 内容概述： 本书并非专注于单一学科的理论推演，而是将目光投向了构建能够感知、理解并响应复杂环境的智能系统。我们将深入探讨如何为那些因内在非线性和外部干扰而难以用传统方法精确描述的系统设计出鲁棒且高效的控制策略。核心内容将围绕以下几个关键维度展开： 第一部分：复杂系统的本质洞察 在开始构建解决方案之前，我们首先需要深刻理解问题的本质。这一部分将系统地梳理复杂系统的普遍特征，并着重阐述非线性动力学在其中的核心作用。 非线性动力学的基石： 我们将从基础出发，回顾并深入分析各种典型的非线性系统模型，包括但不限于具有反馈回路、滞后效应、饱和现象以及多稳态行为的系统。我们将探讨这些非线性特性如何导致系统的行为难以预测，例如混沌、分岔以及吸引子的形成。读者将了解如何通过相空间分析、分岔图以及李雅普诺夫稳定性理论等工具来初步洞察系统的潜在动态。 不确定性的普遍性： 现实世界中的系统很少是完美已知的。模型的不精确性、传感器噪声、外部干扰以及参数的随机变化，都构成了系统不确定性的来源。本书将详细介绍不同类型的不确定性（如参数不确定性、结构不确定性、外部干扰等），并阐述这些不确定性对系统性能的影响，以及为什么需要特别的设计方法来应对它们。 复杂系统的建模挑战： 传统线性建模方法在描述复杂系统时往往显得力不从心。我们将探讨针对复杂非线性系统的新型建模范式，例如基于物理定律的建模、数据驱动建模（如神经网络建模）以及混合建模方法。重点将放在如何捕捉系统本质的动态行为，即便是在模型参数难以精确获取的情况下。 第二部分：智能控制策略的理论基石 在建立了对复杂系统的深刻认识之后，本书将转向构建能够应对这些挑战的控制理论。我们将重点介绍那些已被证明在处理非线性与不确定性方面卓有成效的智能控制方法。 基于模型预测的控制（MPC）： MPC因其前瞻性和能够处理约束的强大能力，在复杂系统控制中扮演着至关重要的角色。我们将详细阐述MPC的基本原理，包括滚动优化、预测模型以及反馈校正。重点将放在如何构建适用于非线性系统的MPC，以及如何选择合适的优化算法来保证实时性。 自适应控制的艺术： 当系统参数随时间变化或未知时，自适应控制提供了动态调整控制器增益以适应变化的解决方案。本书将深入讲解各种自适应控制策略，如基于梯度下降的自适应律、基于Lyapunov函数的设计方法以及模型参考自适应控制（MRAC）。我们将探讨如何处理非线性系统中的自适应控制问题，以及如何保证闭环系统的稳定性。 鲁棒控制的坚实防线： 鲁棒控制的目标是设计一种控制器，使其在存在系统模型不确定性和外部扰动的情况下，仍能保证系统的稳定性和一定的性能。我们将介绍H∞控制、LMI（线性矩阵不等式）方法等鲁棒控制技术，并重点讨论如何将这些方法应用于复杂非线性系统的设计。 智能体协同控制： 在分布式系统中，多个智能体需要协同工作以完成共同的任务。本书将探讨分布式控制、分散控制以及协同控制等概念，并介绍如何设计能够实现个体智能与全局最优的协同控制策略。 第三部分：先进智能控制技术的深度探索 在打下坚实的理论基础之后，本书将进一步深入到一些更具前瞻性和创新性的智能控制技术，这些技术在解决高度复杂和动态问题时展现出强大的潜力。 基于学习的控制： 机器学习的兴起为控制理论带来了新的视角。我们将探讨如何利用监督学习、强化学习等技术来构建能够从数据中学习系统模型或直接学习控制策略的控制器。重点将讨论深度强化学习在复杂系统控制中的应用，例如如何通过训练神经网络来处理高维状态空间和复杂的动态环境。 模糊逻辑控制的灵活性： 模糊逻辑因其能够处理人类的模糊语言和直观推理能力，在许多难以精确建模的系统中表现出色。本书将详细阐述模糊逻辑控制器的设计原理，包括模糊化、模糊推理和解模糊化。我们将探讨如何构建复杂的模糊规则库，以及如何将模糊逻辑与优化算法相结合，以获得更优的控制性能。 神经网络控制的强大表征能力： 神经网络以其强大的非线性函数逼近能力，成为建模和控制复杂系统的有力工具。本书将介绍各种神经网络结构（如前馈网络、循环网络）在控制领域的应用，包括使用神经网络作为系统模型、作为控制器本身，或作为自适应控制中的参数估计器。 混合与集成控制方法： 在实际应用中，单一的控制方法往往难以满足所有需求。本书将强调混合控制和集成控制的理念，即如何将上述不同控制技术有机结合，以发挥各自的优势，克服单一方法的局限性。例如，如何将模糊逻辑的直观性和神经网络的学习能力结合起来，或如何将MPC的预测能力与自适应控制的鲁棒性相结合。 第四部分：实际应用案例与前沿展望 理论的价值在于实践。本部分将通过一系列精心挑选的实际应用案例，展示本书所介绍的智能控制技术是如何在现实世界中解决复杂问题的。 工业自动化中的应用： 机器人控制、生产过程优化、智能交通系统等。 航空航天与国防： 飞行器姿态控制、自主导航、无人系统协同等。 能源与环境： 可再生能源系统并网、智能电网管理、环境保护监测与控制等。 生物医学工程： 药物输送控制、康复机器人、生理信号分析与干预等。 在案例分析之后，本书还将对智能控制领域的未来发展方向进行展望，包括如何进一步提升控制系统的自主性、智能化水平，以及如何应对更高级别的复杂性挑战，如量子控制、复杂网络控制等。 本书的目标读者： 本书面向广大对复杂系统控制感兴趣的读者，包括但不限于： 研究生与高年级本科生： 学习控制理论、人工智能、自动化、机器人等专业的学生。 科研人员与工程师： 从事复杂系统建模、控制策略设计、智能系统开发等领域的研究者和工程师。 对前沿科技充满好奇的读者： 希望了解如何通过先进的控制技术解决现实世界挑战的科技爱好者。 本书的价值： 通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解复杂非线性系统的行为特征。 掌握多种先进的智能控制策略及其设计方法。 学会如何将理论知识应用于解决实际工程问题。 培养分析和解决复杂动态系统问题的能力。 为在自动化、机器人、人工智能等领域进一步深入研究奠定坚实的基础。 总之，本书是一本理论与实践相结合的指南，它不仅传授知识，更重要的是激发读者的创新思维，引导他们去探索和驾驭那些曾经被认为是难以逾越的复杂动态世界。

评分☆☆☆☆☆

我刚开始接触这本厚厚的书时，心里其实是有些打鼓的，毕竟“模糊控制”这个领域，概念本身就带有一定的抽象性。但读完前三章，我的疑虑就彻底消散了。作者的叙事节奏掌控得非常好，仿佛是一位经验老道的导师在循循善诱。书中对于模糊逻辑核心——隶属度函数的选择和模糊推理的步骤，讲解得极其细致入微，甚至连不同模糊算子（如Mamdani和Larsen）在实际计算中的微小差异都进行了量化对比。我特别欣赏作者在讨论鲁棒性问题时所采取的态度：不回避复杂性，而是直面挑战，通过引入区间分析和李雅普诺夫稳定性理论来构建更为可靠的控制框架。让我印象深刻的是关于“专家知识融入”的部分，作者提供了一套系统的流程图，教导工程师如何将经验法则转化为可执行的模糊规则库，这对于那些缺乏深厚数学背景但拥有丰富现场经验的工程师来说，简直是打开了一扇新世界的大门。这本书的价值就在于它架起了理论与实践之间的桥梁，让人感受到模糊控制不再是高悬于空的学术概念，而是切实可行的工程利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是在“学习”，不如说是在进行一次“思维的重塑”。作者对非线性系统的本质有着深刻的洞察，他没有简单地将模糊控制视为传统PID控制的替代品，而是将其定位为一种处理不确定性和知识获取困难的根本性方法论。在关于模糊控制器参数整定时，书中引入了一种基于遗传算法的全局优化策略，这种结合了智能优化算法的思路，使得控制器设计的复杂度得到了有效管理。我个人最欣赏的是其对“知识表示不完备性”的讨论。它并未将模糊性视为一种缺陷，而是将其提升到一种更贴近人类决策方式的优势层面来探讨。书中详细分析了当系统模型信息非常稀疏时，如何通过合理的模糊化策略来保障系统的稳定性边界，这对于探索性任务和前沿科学研究具有无可替代的指导意义。这本书的语言风格非常凝练，不拖泥带水，每一个句子似乎都承载着密集的知识信息，需要读者集中注意力去细细品味。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于控制理论的书籍汗牛充栋，但真正能让人眼前一亮的却凤毛麟角。这本书的独特之处在于其广度和深度达到了一个近乎完美的平衡点。我花了大量时间研读了其中关于模糊神经网络混合结构的部分，这部分内容的处理非常精妙。它不仅介绍了如何利用神经网络的自学习能力来优化模糊系统的参数，还深入探讨了这种混合结构在处理具有突变特性的非线性系统时的表现。书中引用了大量近十年的研究成果，确保了理论的时效性，这一点对于科研工作者来说至关重要。我对比了其他几本经典教材，发现它们大多在某一特定方向有所侧重，要么太偏向理论证明，要么太偏向某个特定的模糊控制器类型。而这本，它像是一部全面的百科全书，从基础的模糊集理论，到先进的自适应、最优模糊控制，几乎涵盖了该领域所有重要的分支。阅读过程中，我发现很多原本困扰我的细节问题，在书中得到了清晰的解答，这极大地提升了我对整个控制体系的宏观认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当考究，封面那深邃的蓝色调，配上烫金的标题字体，初看就给人一种专业而沉稳的感觉，很对得起“复杂非线性系统”这个略带晦涩的主题。我特地翻阅了它的目录结构，发现编排逻辑非常清晰，从基础的系统辨识和建模方法讲起，逐步深入到各种前沿的模糊控制策略设计。尤其值得称赞的是，作者在阐述理论框架时，大量穿插了实际工程案例的简化模型，这对于我这种偏向应用的研究者来说，无疑是极大的福音。我原本担心内容会过于偏重纯数学推导，让人望而生畏，但实际阅读下来，作者的笔法兼顾了严谨性和可读性。比如，关于T-S模糊模型的章节，它没有仅仅停留在数学公式的堆砌，而是用非常形象的比喻解释了模糊规则如何实现对非线性动态的逼近，这种教学方式极大地降低了理解门槛。此外，书中对H-无穷模糊控制和自适应模糊控制的对比分析也颇具洞见，指出了不同控制器的适用场景和性能权衡，使得读者能够根据具体工程需求做出更明智的选择。总的来说，这本书像是一把精心打磨的瑞士军刀，工具齐全，且易于上手，是该领域不可多得的参考佳作。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我是在一位资深教授的强烈推荐下接触到这本书的，一开始我还有些怀疑，认为它会不会是一本被过度吹捧的“网红”教材。然而，当我深入到关于模糊控制在时滞系统和多变量耦合系统中的应用章节时，我彻底被说服了。作者对于如何将维度灾难和不确定性耦合效应同时纳入模糊控制器的设计范畴所提供的解决方案，其巧妙程度令人拍案叫绝。书中没有回避最难的部分，例如，关于如何保证模糊系统在参数变化范围内的稳定性，作者提供了一种基于区间矩阵的方法论，这在工程实践中具有极高的参考价值，因为它更贴近实际传感器和执行器的误差范围。这本书的排版和图表质量也值得一提，所有复杂的隶属度函数图像和状态轨迹仿真图都清晰锐利，减少了阅读过程中的歧义。它不仅仅是一本教科书，更像是一份详尽的工程蓝图，为未来复杂系统的智能化控制提供了坚实的方法论基础和可操作的实现路径。