智能控製技術( 十二五) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭廣頌 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製理論
• 自動化
• 電氣工程
• 係統工程
• 傳感器技術
• 嵌入式係統
• 機器人技術
• 工業控製
• 人工智能

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齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512413498

商品編碼：29729199470

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

售價：19.0元,便宜9.0元,摺扣67

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

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

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編輯推薦

內容提要

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

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

文摘

序言

《前沿控製理論與工程應用》 內容概要： 本書旨在深入探討現代控製理論的最新進展及其在工程領域中的廣泛應用。全書圍繞“智能”這一核心理念，從理論的基石到實際的落地，為讀者構建一個係統、全麵的知識體係。我們不僅會梳理經典控製理論的發展脈絡，更將重點聚焦於當前研究的熱點和前沿方嚮，例如自適應控製、魯棒控製、預測控製、模糊控製、神經網絡控製以及它們在現代工程係統中的集成應用。 第一章 理論基石與發展現狀 本章將迴顧控製理論的發展曆程，從早期的PID控製、狀態空間法等經典理論齣發，闡述其原理、優點與局限性。隨後，我們將深入探討現代控製理論的重要分支，如最優控製、非綫性控製、隨機控製等，分析其數學基礎和核心思想。在此基礎上，我們將對當前控製理論的研究熱點進行梳理，包括模型預測控製（MPC）的最新算法、分布式控製係統的穩定性分析、以及麵嚮復雜係統（如多智能體係統）的協同控製策略等，為後續章節的學習奠定堅實的理論基礎。 第二章 智能控製的理論框架 本章是本書的靈魂所在，將係統性地闡述智能控製的理論內涵。我們將從“智能”的定義入手，探討如何在控製係統中引入“學習”、“推理”、“決策”等智能屬性。具體而言，我們將詳細介紹以下幾種主要的智能控製方法： 模糊控製： 闡述模糊邏輯的基本原理，包括模糊集閤、隸屬函數、模糊化、模糊推理和解模糊等過程。我們將分析模糊控製器的設計方法，如何將人類專傢的經驗知識轉化為模糊規則，並展示其在處理參數不確定和非綫性係統中的優勢。 神經網絡控製： 介紹人工神經網絡的基本結構和學習算法，如反嚮傳播算法。我們將重點探討如何利用神經網絡進行係統建模、辨識以及控製器設計。特彆地，我們將關注徑嚮基函數網絡（RBFN）、多層感知機（MLP）等在控製領域的應用，以及它們如何實現對復雜動態係統的逼近與控製。 自適應控製： 深入研究自適應控製的原理，包括參數自適應和模型自適應。我們將詳細介紹基於Lyapunov函數、馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）等方法的自適應律設計，以及如何處理係統參數隨時間變化或模型不確定的情況。 強化學習控製： 講解強化學習的基本概念，如智能體、環境、狀態、動作、奬勵等，以及Q-learning、SARSA、深度強化學習（DRL）等關鍵算法。我們將分析強化學習在決策製定和策略優化中的潛力，以及其在無需精確模型的情況下實現控製任務的能力。 其他智能控製方法： 簡要介紹諸如進化計算（遺傳算法、粒子群優化）、專傢係統等在控製領域的應用，以及它們如何與上述主要智能控製方法相結閤，形成混閤智能控製係統。 第三章 智能控製器的設計與實現 本章將從實踐角度齣發，詳細講解智能控製器的設計步驟和實現細節。我們將結閤具體算例，展示如何根據係統的特點選擇閤適的智能控製方法。 係統建模與辨識： 探討如何建立係統的數學模型，以及如何利用實驗數據進行係統參數辨識。我們將介紹基於模型的方法（如最小二乘法、最大似然法）和無模型的方法（如神經網絡辨識）。 控製器參數整定： 對於PID等經典控製器，我們將介紹手動整定法、Ziegler-Nichols法以及基於優化的整定方法。對於智能控製器，我們將重點講解其內部參數（如模糊隸屬函數形狀、神經網絡結構與權重、強化學習的超參數）的優化與調整策略。 仿真與驗證： 講解如何使用MATLAB/Simulink、Python等工具進行控製係統的仿真，並對控製器性能進行評估。我們將關注係統響應速度、穩定性、抗擾性、魯棒性等關鍵指標。 硬件實現考量： 簡要討論智能控製器在實際硬件平颱上的實現問題，包括計算資源的限製、實時性要求、以及嵌入式係統的設計等。 第四章 智能控製在典型工程領域的應用 本章將聚焦智能控製在不同工程領域中的實際應用案例，展示其強大的工程化能力。 機器人控製： 軌跡跟蹤與避障： 探討如何利用模糊邏輯、神經網絡或強化學習實現機器人精確的軌跡跟蹤，以及在復雜環境中進行自主避障。 力控與柔順控製： 分析智能控製在機器人力反饋控製中的應用，實現機器人與環境的柔順交互。 多機器人協同： 介紹如何利用分布式智能控製技術實現多機器人協同作業，如編隊飛行、協同搬運等。 航空航天： 飛行器姿態與軌道控製： 闡述智能控製在無人機、衛星等飛行器的姿態穩定、軌道保持與變軌控製中的應用。 自適應飛行控製： 討論如何利用自適應控製技術應對飛行器在大氣層內外的復雜飛行環境和氣動參數變化。 工業過程控製： 化工過程優化： 應用智能控製優化反應器溫度、壓力、流量等關鍵參數，提高産品收率與質量。 電力係統穩定控製： 介紹智能控製在電網故障診斷、負荷預測與調度、以及可再生能源並網穩定中的作用。 智能製造與生産綫自動化： 探討智能控製在生産綫上的智能化調度、質量檢測與故障預測。 汽車電子： 自適應巡航控製（ACC）： 分析基於預測控製和強化學習的ACC係統，實現更平順、更安全的車輛跟隨。 自動駕駛： 講解智能控製在路徑規劃、決策製定、車輛動力學控製等方麵的關鍵作用。 動力電池管理係統（BMS）： 應用智能控製優化電池的充放電策略，提高電池壽命和性能。 其他領域： 簡要提及智能控製在醫療設備、環境監測、智能交通係統、生物工程等領域的潛在應用。 第五章 前沿探索與未來展望 本章將目光投嚮智能控製領域的前沿研究方嚮和未來發展趨勢。 混閤智能控製： 探討不同智能控製方法之間的融閤，如模糊神經網絡、自適應強化學習等，以剋服單一方法的局限性。 模型不確定與魯棒智能控製： 針對實際係統中普遍存在的模型不確定性，研究如何設計具有強魯棒性的智能控製器。 分布式與協同智能控製： 關注大規模分布式係統（如物聯網、智能電網）的控製問題，研究如何實現智能體的協同與優化。 安全與可靠性： 探討智能控製係統的安全性和可靠性問題，以及如何進行故障檢測、容錯與安全保障。 可解釋性人工智能（XAI）與控製： 關注智能控製器的可解釋性問題，如何理解和信任智能決策過程。 與大數據、雲計算、5G等技術的融閤： 展望智能控製與新興技術的結閤，將為更廣泛的智能應用提供支持。 本書特色： 理論與實踐並重： 既深入剖析智能控製的理論精髓，又提供豐富的工程應用案例，幫助讀者將理論知識轉化為實際能力。 體係化結構： 內容組織嚴謹，邏輯清晰，從基礎理論到前沿技術，層層遞進，構建完整的知識框架。 前沿性： 緊跟控製理論最新發展動態，介紹當前研究的熱點和發展方嚮。 工程導嚮： 強調智能控製的實際應用價值，為讀者在各工程領域解決實際問題提供方法與思路。 麵嚮讀者： 適閤高等院校自動化、電氣工程、機械工程、計算機科學等專業的研究生和高年級本科生，以及從事相關領域工程技術工作的科研人員和工程師閱讀。 通過閱讀本書，您將能夠深刻理解智能控製的核心思想，掌握主要的智能控製方法，並能夠將其靈活應用於各種復雜的工程問題，為推動各領域的智能化發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我從這本書中獲得的最深刻印象是，它成功地將一個看似枯燥的控製理論領域，用一種極其嚴謹且富有學術美感的方式呈現瞭齣來。作者對於數學推導的耐心和精確度，值得所有理工科學生學習。我個人對自適應控製的參數辨識部分非常感興趣，希望能夠找到一套高效、低計算負擔的在綫辨識算法，用在對模型未知的電動助力轉嚮係統（EPS）上。書中詳細介紹瞭MRAS（模型參考自適應係統）的結構，並給齣瞭收斂性的證明，這在理論上是無懈可擊的。然而，在實際的嵌入式係統中，有限的浮點運算能力和實時性要求，使得那些復雜的自適應律往往難以直接部署。我正在尋找的是如何將這些算法“輕量化”的技巧，比如如何利用滑動模式來增強辨識的魯棒性，同時簡化計算復雜度。這本書更像是為那些緻力於發錶高水平學術論文的研究人員準備的“基石”，它提供瞭最堅實的理論基礎，但對於如何將這些理論“壓縮”並“優化”以適應資源受限的工程實踐，信息量相對不足。它是一座宏偉的理論寶庫，但要把它搬到實際的工廠車間裏，還需要額外的“工程工具箱”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在一個技術論壇上看到有人推薦這本書的，當時他提到這本書對於理解非綫性係統的建模非常有幫助。我最近確實在處理一個高速機械臂的精確軌跡跟蹤問題，傳統的綫性化方法總是在某些極值點齣現震蕩，效果不理想。我本來指望這本書能提供一些突破性的思路，比如如何運用滑模控製的最新發展來剋服這種不確定性。然而，書中的篇幅更多地放在瞭李雅普諾夫穩定性判據的各種變體上，雖然這些理論基礎非常紮實，對於證明係統的全局穩定性很有價值，但實際操作起來，設計齣滿足工程約束的控製器參數依然是個挑戰。我更希望看到的是一套清晰的、可操作的流程圖，告訴你當係統參數發生特定變化時，應該優先考慮哪種控製策略。書中給齣的例子大多是教科書式的理想模型，比如簡單的二階甚至一階係統，這與我麵對的那些具有嚴重時滯、參數時變的真實物理係統相去甚遠。我試圖從中尋找關於魯棒最優控製（H-infinity）的深度解析，但發現這部分內容介紹得比較簡略，似乎隻是蜻蜓點水。對於我們這些需要快速迭代産品和方案的技術人員來說，這種偏理論、重證明的風格，使得實際應用中的門檻變得有點高，需要花費大量時間進行二次轉化和消化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深邃的藍色調，配上簡潔的白色字體，透露齣一種嚴謹而又不失現代科技感的氛圍。我原本是想找一本關於現代工業自動化流程的書籍，最好能結閤一些前沿的人工智能應用實例。結果翻開目錄，發現它更側重於理論基礎的構建，特彆是對於經典控製理論的深入探討，感覺像是迴到瞭大學課堂。書中對PID控製器的改進算法講解得非常細緻，甚至花瞭不少篇幅去推導那些復雜的微分方程，對於我這種更關注實際工程落地和快速部署的工程師來說，閱讀起來略顯吃力。我期待看到更多關於深度強化學習在復雜係統優化中的應用案例，比如如何用AI模型來實時調整生産綫的能耗配比，或者應對突發的設備故障。這本書雖然在紮實的數學基礎上打下瞭堅實的基礎，但對於“智能”這個詞的詮釋，似乎停留在傳統的自適應控製和最優控製範疇，缺少瞭近年來新興的、基於大數據和神經網絡的決策支持係統的那種“靈活性”和“學習能力”。如果能增加一個章節，專門討論如何將模糊邏輯與深度學習模型進行有效融閤，構建齣更具魯棒性的混閤智能係統，那對我的幫助會大得多。總體而言，它更像是一本麵嚮研究生的經典教材，而不是一本麵嚮一綫工程師的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的排版和印刷質量令人印象深刻，紙張的質感很好，長時間閱讀眼睛也不會感到特彆疲勞，這對於一本技術書籍來說至關重要。我買它主要是想學習一些關於分布式控製係統中的協同優化策略。我們正在構建一個由多個相互通信的無人機組成的集群係統，需要解決如何在通信延遲和帶寬受限的情況下，實現整個集群目標的最優協同完成。我原以為這本書會在分布式優化算法，比如ADMM（交替方嚮乘子法）在控製領域的應用上有所側重。結果發現，書中雖然提到瞭多變量控製，但更多的是在探討集中式控製的復雜性，以及如何通過解耦來簡化分析。對於現代網絡化係統特有的通信約束問題，討論得相對比較間接。書中對Lyapunov泛函的應用非常嫻熟，用它來證明復雜耦閤係統的穩定性，確實展現瞭作者深厚的功底。但這些穩定性證明，在麵對海量節點和不確定的網絡拓撲時，是否依然具有實際指導意義，這一點讓我産生瞭疑問。我更期待看到的是一些側重於網絡拓撲結構優化和信息交換策略的設計方麵的章節，而不是僅僅局限於對解的穩定性的數學論證。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷是想深入研究如何利用最新的感知技術，比如高精度激光雷達或者毫米波雷達的數據，來實時修正和優化工業機器人的運動規劃。我一直認為，真正的“智能控製”應當是“感知-決策-執行”的閉環，並且決策部分需要具備強大的環境適應性。閱讀這本書的過程，就像是進行瞭一次深度的數學迴顧。作者的文筆清晰，邏輯嚴密，對於狀態空間描述和反饋綫性化的論述堪稱典範，尤其是在推導傳遞函數時，每一步的展開都非常詳盡，對於鞏固基礎知識是極好的。然而，這本書似乎停在瞭上一個技術周期的頂峰。它詳細講解瞭Kalman濾波器的各種優化版本，這無疑是經典狀態估計領域的瑰寶，但對於目前主流的基於概率圖模型或者粒子濾波的更復雜的非高斯噪聲環境下的狀態估計方法，提及甚少。我希望看到的是如何將這些先進的傳感器數據，直接嵌入到控製器的設計中去，而不是僅僅停留在“估計”的層麵。比如，如何設計一個能夠“預測未來”的控製器，利用對環境變化的預判來提前調整控製輸入，而不是等到誤差産生後再進行修正。這本書的視野似乎略微保守，更多的是對已成熟理論的梳理和完善，缺乏對未來技術融閤的想象力。