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郭广颂 著

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• 嵌入式系统
• 机器人技术
• 工业控制
• 人工智能

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512413498

商品编码：29729199470

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

售价：19.0元,便宜9.0元,折扣67

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

内容提要

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

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

文摘

序言

《前沿控制理论与工程应用》 内容概要： 本书旨在深入探讨现代控制理论的最新进展及其在工程领域中的广泛应用。全书围绕“智能”这一核心理念，从理论的基石到实际的落地，为读者构建一个系统、全面的知识体系。我们不仅会梳理经典控制理论的发展脉络，更将重点聚焦于当前研究的热点和前沿方向，例如自适应控制、鲁棒控制、预测控制、模糊控制、神经网络控制以及它们在现代工程系统中的集成应用。 第一章 理论基石与发展现状 本章将回顾控制理论的发展历程，从早期的PID控制、状态空间法等经典理论出发，阐述其原理、优点与局限性。随后，我们将深入探讨现代控制理论的重要分支，如最优控制、非线性控制、随机控制等，分析其数学基础和核心思想。在此基础上，我们将对当前控制理论的研究热点进行梳理，包括模型预测控制（MPC）的最新算法、分布式控制系统的稳定性分析、以及面向复杂系统（如多智能体系统）的协同控制策略等，为后续章节的学习奠定坚实的理论基础。 第二章 智能控制的理论框架 本章是本书的灵魂所在，将系统性地阐述智能控制的理论内涵。我们将从“智能”的定义入手，探讨如何在控制系统中引入“学习”、“推理”、“决策”等智能属性。具体而言，我们将详细介绍以下几种主要的智能控制方法： 模糊控制： 阐述模糊逻辑的基本原理，包括模糊集合、隶属函数、模糊化、模糊推理和解模糊等过程。我们将分析模糊控制器的设计方法，如何将人类专家的经验知识转化为模糊规则，并展示其在处理参数不确定和非线性系统中的优势。 神经网络控制： 介绍人工神经网络的基本结构和学习算法，如反向传播算法。我们将重点探讨如何利用神经网络进行系统建模、辨识以及控制器设计。特别地，我们将关注径向基函数网络（RBFN）、多层感知机（MLP）等在控制领域的应用，以及它们如何实现对复杂动态系统的逼近与控制。 自适应控制： 深入研究自适应控制的原理，包括参数自适应和模型自适应。我们将详细介绍基于Lyapunov函数、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等方法的自适应律设计，以及如何处理系统参数随时间变化或模型不确定的情况。 强化学习控制： 讲解强化学习的基本概念，如智能体、环境、状态、动作、奖励等，以及Q-learning、SARSA、深度强化学习（DRL）等关键算法。我们将分析强化学习在决策制定和策略优化中的潜力，以及其在无需精确模型的情况下实现控制任务的能力。 其他智能控制方法： 简要介绍诸如进化计算（遗传算法、粒子群优化）、专家系统等在控制领域的应用，以及它们如何与上述主要智能控制方法相结合，形成混合智能控制系统。 第三章 智能控制器的设计与实现 本章将从实践角度出发，详细讲解智能控制器的设计步骤和实现细节。我们将结合具体算例，展示如何根据系统的特点选择合适的智能控制方法。 系统建模与辨识： 探讨如何建立系统的数学模型，以及如何利用实验数据进行系统参数辨识。我们将介绍基于模型的方法（如最小二乘法、最大似然法）和无模型的方法（如神经网络辨识）。 控制器参数整定： 对于PID等经典控制器，我们将介绍手动整定法、Ziegler-Nichols法以及基于优化的整定方法。对于智能控制器，我们将重点讲解其内部参数（如模糊隶属函数形状、神经网络结构与权重、强化学习的超参数）的优化与调整策略。 仿真与验证： 讲解如何使用MATLAB/Simulink、Python等工具进行控制系统的仿真，并对控制器性能进行评估。我们将关注系统响应速度、稳定性、抗扰性、鲁棒性等关键指标。 硬件实现考量： 简要讨论智能控制器在实际硬件平台上的实现问题，包括计算资源的限制、实时性要求、以及嵌入式系统的设计等。 第四章 智能控制在典型工程领域的应用 本章将聚焦智能控制在不同工程领域中的实际应用案例，展示其强大的工程化能力。 机器人控制： 轨迹跟踪与避障： 探讨如何利用模糊逻辑、神经网络或强化学习实现机器人精确的轨迹跟踪，以及在复杂环境中进行自主避障。 力控与柔顺控制： 分析智能控制在机器人力反馈控制中的应用，实现机器人与环境的柔顺交互。 多机器人协同： 介绍如何利用分布式智能控制技术实现多机器人协同作业，如编队飞行、协同搬运等。 航空航天： 飞行器姿态与轨道控制： 阐述智能控制在无人机、卫星等飞行器的姿态稳定、轨道保持与变轨控制中的应用。 自适应飞行控制： 讨论如何利用自适应控制技术应对飞行器在大气层内外的复杂飞行环境和气动参数变化。 工业过程控制： 化工过程优化： 应用智能控制优化反应器温度、压力、流量等关键参数，提高产品收率与质量。 电力系统稳定控制： 介绍智能控制在电网故障诊断、负荷预测与调度、以及可再生能源并网稳定中的作用。 智能制造与生产线自动化： 探讨智能控制在生产线上的智能化调度、质量检测与故障预测。 汽车电子： 自适应巡航控制（ACC）： 分析基于预测控制和强化学习的ACC系统，实现更平顺、更安全的车辆跟随。 自动驾驶： 讲解智能控制在路径规划、决策制定、车辆动力学控制等方面的关键作用。 动力电池管理系统（BMS）： 应用智能控制优化电池的充放电策略，提高电池寿命和性能。 其他领域： 简要提及智能控制在医疗设备、环境监测、智能交通系统、生物工程等领域的潜在应用。 第五章 前沿探索与未来展望 本章将目光投向智能控制领域的前沿研究方向和未来发展趋势。 混合智能控制： 探讨不同智能控制方法之间的融合，如模糊神经网络、自适应强化学习等，以克服单一方法的局限性。 模型不确定与鲁棒智能控制： 针对实际系统中普遍存在的模型不确定性，研究如何设计具有强鲁棒性的智能控制器。 分布式与协同智能控制： 关注大规模分布式系统（如物联网、智能电网）的控制问题，研究如何实现智能体的协同与优化。 安全与可靠性： 探讨智能控制系统的安全性和可靠性问题，以及如何进行故障检测、容错与安全保障。 可解释性人工智能（XAI）与控制： 关注智能控制器的可解释性问题，如何理解和信任智能决策过程。 与大数据、云计算、5G等技术的融合： 展望智能控制与新兴技术的结合，将为更广泛的智能应用提供支持。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入剖析智能控制的理论精髓，又提供丰富的工程应用案例，帮助读者将理论知识转化为实际能力。 体系化结构： 内容组织严谨，逻辑清晰，从基础理论到前沿技术，层层递进，构建完整的知识框架。 前沿性： 紧跟控制理论最新发展动态，介绍当前研究的热点和发展方向。 工程导向： 强调智能控制的实际应用价值，为读者在各工程领域解决实际问题提供方法与思路。 面向读者： 适合高等院校自动化、电气工程、机械工程、计算机科学等专业的研究生和高年级本科生，以及从事相关领域工程技术工作的科研人员和工程师阅读。 通过阅读本书，您将能够深刻理解智能控制的核心思想，掌握主要的智能控制方法，并能够将其灵活应用于各种复杂的工程问题，为推动各领域的智能化发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的排版和印刷质量令人印象深刻，纸张的质感很好，长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳，这对于一本技术书籍来说至关重要。我买它主要是想学习一些关于分布式控制系统中的协同优化策略。我们正在构建一个由多个相互通信的无人机组成的集群系统，需要解决如何在通信延迟和带宽受限的情况下，实现整个集群目标的最优协同完成。我原以为这本书会在分布式优化算法，比如ADMM（交替方向乘子法）在控制领域的应用上有所侧重。结果发现，书中虽然提到了多变量控制，但更多的是在探讨集中式控制的复杂性，以及如何通过解耦来简化分析。对于现代网络化系统特有的通信约束问题，讨论得相对比较间接。书中对Lyapunov泛函的应用非常娴熟，用它来证明复杂耦合系统的稳定性，确实展现了作者深厚的功底。但这些稳定性证明，在面对海量节点和不确定的网络拓扑时，是否依然具有实际指导意义，这一点让我产生了疑问。我更期待看到的是一些侧重于网络拓扑结构优化和信息交换策略的设计方面的章节，而不是仅仅局限于对解的稳定性的数学论证。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个技术论坛上看到有人推荐这本书的，当时他提到这本书对于理解非线性系统的建模非常有帮助。我最近确实在处理一个高速机械臂的精确轨迹跟踪问题，传统的线性化方法总是在某些极值点出现震荡，效果不理想。我本来指望这本书能提供一些突破性的思路，比如如何运用滑模控制的最新发展来克服这种不确定性。然而，书中的篇幅更多地放在了李雅普诺夫稳定性判据的各种变体上，虽然这些理论基础非常扎实，对于证明系统的全局稳定性很有价值，但实际操作起来，设计出满足工程约束的控制器参数依然是个挑战。我更希望看到的是一套清晰的、可操作的流程图，告诉你当系统参数发生特定变化时，应该优先考虑哪种控制策略。书中给出的例子大多是教科书式的理想模型，比如简单的二阶甚至一阶系统，这与我面对的那些具有严重时滞、参数时变的真实物理系统相去甚远。我试图从中寻找关于鲁棒最优控制（H-infinity）的深度解析，但发现这部分内容介绍得比较简略，似乎只是蜻蜓点水。对于我们这些需要快速迭代产品和方案的技术人员来说，这种偏理论、重证明的风格，使得实际应用中的门槛变得有点高，需要花费大量时间进行二次转化和消化。

评分☆☆☆☆☆

我从这本书中获得的最深刻印象是，它成功地将一个看似枯燥的控制理论领域，用一种极其严谨且富有学术美感的方式呈现了出来。作者对于数学推导的耐心和精确度，值得所有理工科学生学习。我个人对自适应控制的参数辨识部分非常感兴趣，希望能够找到一套高效、低计算负担的在线辨识算法，用在对模型未知的电动助力转向系统（EPS）上。书中详细介绍了MRAS（模型参考自适应系统）的结构，并给出了收敛性的证明，这在理论上是无懈可击的。然而，在实际的嵌入式系统中，有限的浮点运算能力和实时性要求，使得那些复杂的自适应律往往难以直接部署。我正在寻找的是如何将这些算法“轻量化”的技巧，比如如何利用滑动模式来增强辨识的鲁棒性，同时简化计算复杂度。这本书更像是为那些致力于发表高水平学术论文的研究人员准备的“基石”，它提供了最坚实的理论基础，但对于如何将这些理论“压缩”并“优化”以适应资源受限的工程实践，信息量相对不足。它是一座宏伟的理论宝库，但要把它搬到实际的工厂车间里，还需要额外的“工程工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想深入研究如何利用最新的感知技术，比如高精度激光雷达或者毫米波雷达的数据，来实时修正和优化工业机器人的运动规划。我一直认为，真正的“智能控制”应当是“感知-决策-执行”的闭环，并且决策部分需要具备强大的环境适应性。阅读这本书的过程，就像是进行了一次深度的数学回顾。作者的文笔清晰，逻辑严密，对于状态空间描述和反馈线性化的论述堪称典范，尤其是在推导传递函数时，每一步的展开都非常详尽，对于巩固基础知识是极好的。然而，这本书似乎停在了上一个技术周期的顶峰。它详细讲解了Kalman滤波器的各种优化版本，这无疑是经典状态估计领域的瑰宝，但对于目前主流的基于概率图模型或者粒子滤波的更复杂的非高斯噪声环境下的状态估计方法，提及甚少。我希望看到的是如何将这些先进的传感器数据，直接嵌入到控制器的设计中去，而不是仅仅停留在“估计”的层面。比如，如何设计一个能够“预测未来”的控制器，利用对环境变化的预判来提前调整控制输入，而不是等到误差产生后再进行修正。这本书的视野似乎略微保守，更多的是对已成熟理论的梳理和完善，缺乏对未来技术融合的想象力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色调，配上简洁的白色字体，透露出一种严谨而又不失现代科技感的氛围。我原本是想找一本关于现代工业自动化流程的书籍，最好能结合一些前沿的人工智能应用实例。结果翻开目录，发现它更侧重于理论基础的构建，特别是对于经典控制理论的深入探讨，感觉像是回到了大学课堂。书中对PID控制器的改进算法讲解得非常细致，甚至花了不少篇幅去推导那些复杂的微分方程，对于我这种更关注实际工程落地和快速部署的工程师来说，阅读起来略显吃力。我期待看到更多关于深度强化学习在复杂系统优化中的应用案例，比如如何用AI模型来实时调整生产线的能耗配比，或者应对突发的设备故障。这本书虽然在扎实的数学基础上打下了坚实的基础，但对于“智能”这个词的诠释，似乎停留在传统的自适应控制和最优控制范畴，缺少了近年来新兴的、基于大数据和神经网络的决策支持系统的那种“灵活性”和“学习能力”。如果能增加一个章节，专门讨论如何将模糊逻辑与深度学习模型进行有效融合，构建出更具鲁棒性的混合智能系统，那对我的帮助会大得多。总体而言，它更像是一本面向研究生的经典教材，而不是一本面向一线工程师的实战手册。