智能控制工程及其应用实例/光机电一体化丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗均 著

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• 执行器
• 控制系统

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出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787502566449

商品编码：29729851276

包装：平装

出版时间：2005-03-01

基本信息

书名:智能控制工程及其应用实例/光机电一体化丛书

定价：26.00元

售价：17.7元,便宜8.3元,折扣68

作者:罗均

出版社：化学工业出版社

出版日期：2005-03-01

ISBN：9787502566449

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版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.341kg

编辑推荐

内容提要

本书系统介绍了智能控制的理论、方法、系统设计及其实现技术，突出反映了智能控制在国内外的*研究成果及其应用实例。首先介绍了智能控制的产生、发展及与传统控制的区别；然后阐述了智能控制的知识工程基础、基于知识的专家控制、模糊控制、神经网络控制、分级递阶智能控制、进化算法与遗传算法；后给出了智能控制在工业控制、机器人及路径规划中的应用实例。
本书可供自动控制、机械电子工程、系统工程、经济管理、运筹学、计算机等专业的工程技术人员使用，也可作为大专院校相关专业的教材和参考书。

目录

章 绪论
　1.1 传统控制的发展及其困难
　　1.1.1 传统控制的产生及其发展
　　1.1.2 传统控制所面临的困难
　1.2 人工智能的定义与发展
　　1.2.1 人工智能的定义
　　1.2.2 人工智能的产生与发展
　1.3 智能控制的产生、发展及其特点
　　1.3.1 智能控制的产生与发展
　　1.3.2 智能控制的结构与特点
　1.4 智能控制与传统控制
　1.5 智能控制的主要研究内容
第2章 智能控制的知识工程基础
　2.1 知识表示
　　2.1.1 一阶谓词逻辑法
　　2.1.2 产生式表示法
　　2.1.3 语义网络表示法
　　2.1.4 框架表示法
　2.2 知识利用
　　2.2.1 搜索
　　2.2.2 推理
　2.3 知识获取
　　2.3.1 机器学习的发展
　　2.3.2 机器学习的分类
　　2.3.3 机械式学习
　　2.3.4 归纳学习
　　2.3.5 指导学习
第3章 基于知识的专家系统及专家控制
　3.1 专家系统与专家控制系统
　3.2 专家系统的产生及其原理
　　3.2.1 专家系统的产生与发展
　　3.2.2 专家系统的原理
　　3.2.3 专家系统的分类
　　3.2.4 专家系统的基本结构
　　3.2.5 黑板模型
　　3.2.6 知识获取
　3.3 专家系统的实现
　　3.3.1 专家系统的设计原则
　　3.3.2 专家系统建立的步骤
　3.4 专家控制器的设计
　　3.4.1 专家控制系统的产生
　　3.4.2 专家控制器的组成
　　3.4.3 直接专家控制系统的设计
　　3.4.4 间接专家控制系统的设计
第4章 基于模糊推理的智能控制系统
　4.1 模糊控制理论的产生和发展
　4.2 模糊集合及其基本运算
　　4.2.1 普通集合
　　4.2.2 模糊集合
　　4.2.3 模糊关系
　　4.2.4 模糊推理
　4.3 模糊控制原理
　　4.3.1 模糊控制系统的组成
　　4.3.2 确定模糊控制器的结构
　　4.3.3 输入模糊化
　　4.3.4 模糊推理决策
　　4.3.5 逆模糊化
　4.4 自适应模糊控制器
　　4.4.1 性能测量
　　4.4.2 控制对象的增量模型
　　4.4.3 控制规则库的修正
　　4.4.4 尺度变换因子的选择
　　4.4.5 设计步骤
　4.5 模糊控制软件开发工具
　　4.5.1 Motorola模糊控制软件
　　4.5.2 美国FIDE模糊推理开发环境
　　4.5.3 德国模糊逻辑系统的软件工具fuzzy TECH
　4.6 模糊控制应用实例
　　4.6.1 电热炉温度控制的模糊控制
　　4.6.2 模糊控制全自动洗衣机
第5章 基于神经网络的智能控制
　5.1 概述
　　5.1.1 人脑神经网络
　　……
第6章 分级递阶智能控制
第7章 进化计算与遗传算法
第8章 智能控制工程的应用实例
参考文献

作者介绍

文摘

序言

智能控制工程：理论、方法与前沿探索 导论：智能控制工程的时代脉搏 在当今科技飞速发展的浪潮中，智能控制工程（Intelligent Control Engineering）已成为推动自动化、智能化系统发展的核心驱动力。从工业生产的精益化管理，到日常生活中的便捷体验，再到尖端科学研究的突破，智能控制的身影无处不在。本书旨在为广大读者，特别是工程技术人员、科研工作者以及对该领域充满兴趣的学生，系统性地梳理智能控制工程的理论基础、核心方法、关键技术以及未来的发展趋势，带领大家一同探索如何赋予机器以“智慧”，使其能够感知、理解、决策并执行，从而完成复杂甚至超越人类能力的任务。 智能控制并非单一的技术名词，而是一个融合了数学、计算机科学、人工智能、传感器技术、执行器技术以及系统工程等多个学科的交叉领域。它致力于突破传统控制理论在处理复杂性、不确定性、非线性以及动态变化等问题时的局限性，通过引入学习、推理、自适应等智能特性，构建更强大、更灵活、更鲁棒的控制系统。本书将深入剖析智能控制的精髓，揭示其解决现实世界复杂工程问题的强大潜力。 第一部分：智能控制工程的理论基石 本部分将为读者构建智能控制的坚实理论框架，从基本概念出发，逐步深入到核心理论模型。 第一章：智能控制概述与发展历程 智能控制的定义与内涵： 阐述智能控制与传统控制的区别，强调其“智能”的体现——学习能力、自适应能力、模糊性处理能力、神经网络的模拟以及专家系统的知识表达等。 智能控制的驱动力与应用场景： 分析推动智能控制发展的技术革新（如计算能力的提升、大数据、算法进步）以及其在不同领域的广泛应用前景，如机器人、自动驾驶、智能制造、医疗健康、航空航天等。 智能控制的发展脉络： 回顾智能控制从早期模糊控制、专家系统到神经网络控制、遗传算法控制、强化学习控制等关键发展阶段，梳理不同技术流派的演进和融合。 本书结构与学习路径： 简要介绍本书各部分的组织结构，为读者规划学习路径，指明如何循序渐进地掌握智能控制的知识体系。 第二章：经典控制理论回顾与智能控制的接口 尽管智能控制旨在超越传统，但其发展离不开经典控制理论的支撑。本章将回顾经典控制的核心概念，并探讨它们如何与智能控制相融合。 反馈控制基本原理： 线性系统、传递函数、稳定性分析（Routh-Hurwitz、Nyquist、Bode图）、PID控制等。 状态空间方法： 状态向量、可控性、可观性、李雅普诺夫稳定性等。 现代控制理论的进步： 最优控制、自适应控制、鲁棒控制等，分析这些理论在解决复杂问题时的优势与局限。 智能控制与经典控制的桥梁： 探讨如何将经典控制的分析工具应用于智能控制系统的设计与验证，以及如何利用智能方法改进经典控制器的性能。例如，利用机器学习优化PID参数，或将神经网络作为线性系统模型的替代。 第三章：模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control） 模糊逻辑控制是智能控制最早也是最成功的应用之一，它能够处理人类的模糊思维和不精确信息。 模糊集合与模糊语言变量： 模糊集合的定义、隶属函数、模糊集合的运算（交、并、补）。 模糊推理机制： IF-THEN规则的表达、模糊规则的合成（如Mamdani方法、Sugeno方法）、模糊推理的实现。 模糊控制器设计步骤： 模糊化、模糊规则库的建立、模糊推理、解模糊化。 模糊控制器的优势与劣势： 能够处理输入输出的模糊性和不确定性，无需精确的数学模型，但其规则库设计和参数调整可能具有一定的主观性。 案例分析（概念层面）： 简要介绍模糊逻辑在洗衣机、空调、交通信号灯等领域的应用原理。 第四章：人工神经网络（Artificial Neural Networks） 人工神经网络是模仿人脑神经元连接方式而构建的计算模型，具有强大的学习和泛化能力。 神经元模型与激活函数： 感知器、多层感知器、Sigmoid、ReLU等。 神经网络的训练算法： 误差反向传播算法（Backpropagation）、梯度下降法。 常用神经网络结构： 前馈神经网络（FFNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）的应用场景。 神经网络在控制中的应用： 模型辨识、控制器设计、故障诊断、轨迹跟踪等。 深度学习在智能控制中的角色： 介绍深度学习如何利用多层网络提取更高级别的特征，从而处理更复杂的控制问题。 第五章：进化计算（Evolutionary Computation） 进化计算包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、进化策略（Evolutionary Strategy, ES）、差分进化（Differential Evolution, DE）等，它们模拟生物进化的过程来搜索最优解。 遗传算法原理： 编码、选择、交叉、变异等基本操作。 遗传算法在控制工程中的应用： 参数优化、控制器结构设计、模型辨识。 其他进化计算方法简介： 简要介绍进化策略、粒子群优化（PSO）等，并比较其特点。 进化算法的优势与局限： 能够处理复杂、非线性、多模态的搜索空间，但可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。 第六章：专家系统与基于规则的智能控制 专家系统利用人工智能技术模拟领域专家的知识和推理能力来解决问题。 专家系统的构成： 知识库（事实、规则）、推理机（前向推理、后向推理）、用户接口。 知识表示方法： 产生式规则、框架、语义网络等。 专家系统在故障诊断与决策支持中的应用： 如何构建一个基于规则的系统来分析系统状态并给出控制建议。 专家系统与模糊逻辑、神经网络的结合： 探讨混合智能系统的优势。 第二部分：智能控制的关键技术与方法 本部分将深入探讨实现智能控制的具体技术手段和主流方法，并结合实例进行阐述。 第七章：自适应控制（Adaptive Control） 自适应控制系统能够根据系统性能的变化或环境参数的漂移，自动调整其控制器参数，以维持最优或满意的性能。 自适应控制的基本思想： 在线辨识系统模型或直接调整控制器参数。 参数自适应方法： 例如，基于梯度下降的参数调整、Lyapunov方法。 模型参考自适应控制（MRAC）： 通过设计参考模型来指导被控对象的自适应过程。 自调整控制（Self-tuning Control）： 在线辨识系统参数，并根据辨识结果调整控制器。 应用场景： 变化缓慢的环境参数、模型不确定性较大的系统。 第八章：强化学习（Reinforcement Learning, RL） 强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习范式，在复杂决策和控制任务中展现出强大能力。 强化学习基本概念： 智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、策略（Policy）。 核心问题： 探索与利用（Exploration vs. Exploitation）。 主要算法： Q-learning、SARSA、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients。 强化学习在机器人控制、游戏AI、资源调度等领域的应用： 讲解RL如何让系统通过试错学习，找到最优的控制策略。 深度强化学习（DRL）的兴起： 结合深度学习强大的特征提取能力，解决高维状态空间问题。 第九章：模型预测控制（Model Predictive Control, MPC） 尽管MPC本身并非严格意义上的“智能”控制，但其基于模型、预测未来并进行优化决策的特性，使其成为处理复杂约束和多变量系统的重要方法，且常与智能技术结合。 MPC的核心思想： 利用被控对象的模型，预测未来一段时间的状态，并在考虑约束的条件下，求解最优控制序列，只将第一个控制量施加于系统，然后重复此过程。 MPC的优势： 能够处理多变量耦合、状态和输入约束。 MPC与智能技术的结合： 例如，利用神经网络构建非线性MPC模型，或使用强化学习优化MPC的预测和控制策略。 应用实例： 石油化工、电力系统、楼宇自控等。 第十章：混合智能系统（Hybrid Intelligent Systems） 现实世界中的复杂问题往往需要结合多种智能技术才能有效解决。混合智能系统旨在整合不同智能方法的优势，构建更强大、更通用的控制系统。 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNN）： 融合模糊逻辑的解释性和神经网络的学习能力。 神经模糊推理系统（Neuro-Fuzzy Inference Systems, NFIS）： 如ANFIS，将模糊系统参数的训练交给神经网络。 基于进化算法优化神经网络或模糊系统的参数： 利用GA、PSO等进行全局优化。 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中的协同控制： 探讨多个智能体之间如何通过通信和协调来实现集体目标。 深度学习与符号AI的融合： 介绍如何结合深度学习的感知能力和符号AI的逻辑推理能力。 第三部分：智能控制系统的设计、实现与实践 本部分将侧重于智能控制系统的工程实现细节，以及在实际应用中需要考虑的问题。 第十一章：智能控制器的设计与实现流程 需求分析与建模： 明确控制目标、系统特性，选择合适的建模方法（物理模型、数据驱动模型）。 智能控制器选型： 基于系统特性、控制目标、数据可用性等选择合适的智能控制技术。 算法设计与参数调整： 详细设计所选智能控制算法，并进行参数优化。 仿真与验证： 利用仿真平台（如MATLAB/Simulink, Python/OpenAI Gym）对控制器进行初步测试。 硬件实现与部署： 将控制器移植到嵌入式系统、PLC或其他硬件平台。 在线调试与性能评估： 在实际系统中进行测试，收集数据，分析性能，并进行迭代优化。 第十二章：智能控制系统的安全性、鲁棒性与可解释性 智能控制系统在实际应用中，其安全性、鲁棒性和可解释性是至关重要的考量。 安全性保障： 如何避免智能控制器做出危险的决策，冗余设计、故障检测与隔离。 鲁棒性分析与设计： 确保控制器在面对模型不确定性、外部干扰或参数变化时仍能保持稳定和良好的性能。 可解释性挑战与方法： 深度学习等“黑箱”模型的解释性问题，以及可解释AI（XAI）在智能控制中的应用探索。 伦理与社会影响： 讨论智能控制系统带来的伦理问题，如就业影响、隐私保护等。 第十三章：智能控制工程的未来展望 向更高级的智能迈进： 具身智能（Embodied AI）、常识推理、迁移学习、元学习等前沿研究方向。 与新兴技术的融合： 5G/6G通信、边缘计算、物联网（IoT）、数字孪生（Digital Twin）等对智能控制的影响。 自主系统与分布式智能： 无人机集群、自动驾驶车队、智能电网等大规模自主系统的控制。 人机共融的智能控制： 如何设计能够与人类高效协作的智能控制系统。 开放研究与标准化： 推动智能控制领域的研究与应用，以及相关标准的制定。 结论：拥抱智能，共创未来 智能控制工程作为21世纪工程科学的核心领域之一，正以前所未有的速度和广度渗透到人类社会的方方面面。本书系统性地介绍了智能控制的理论基础、关键技术、实现方法和未来发展趋势，旨在为读者提供一个全面而深入的视角。掌握智能控制的知识与技能，不仅意味着能够解决当下复杂的工程挑战，更意味着能够参与到构建更智能、更高效、更可持续的未来社会的进程中。希望本书能成为您在智能控制领域探索之旅中的重要启迪与指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直是一股清流，它避开了传统技术文档那种晦涩难懂、堆砌术语的弊病。作者似乎很懂得如何与读者“对话”，讲解复杂的概念时，常常会穿插一些生动的比喻或者历史背景介绍，让枯燥的数学原理变得鲜活起来。比如在解释状态空间模型时，他没有直接抛出矩阵微分方程，而是先从经典的反馈控制回路入手，逐步引入了向量和矩阵的概念，模拟了系统状态的演变过程，这种循序渐进的方式极大地降低了入门的心理门槛。我个人特别欣赏作者在论述不同控制策略优劣时的那种严谨而又略带幽默的口吻，他不会武断地说哪个方法“最好”，而是会客观地指出：“对于像蒸汽涡轮这样响应缓慢的系统，一味追求高增益只会带来不必要的振荡，不如采用更稳健的低频补偿。” 这种充满经验智慧的表达，远比单纯的公式推导更能让人信服和记住。读这本书，感觉就像是有一位经验丰富的老工程师在旁边耐心指导，而不是在啃一本冷冰冰的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在是太棒了，封面采用了磨砂质感，摸上去非常舒服，而且色彩搭配既现代又沉稳，让人一看就知道这是一本专业性很强的技术书籍。拿到手里沉甸甸的，光是重量就给人一种内容扎实的信心。内页的纸张质量也值得称赞，不是那种反光的廉价纸张，文字和图表的清晰度极高，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢它在排版上的用心之处，复杂的公式和精细的电路图都采用了分栏和加粗标题的方式来组织，即便是初次接触这个领域的读者，也能很快抓住重点。书中的配图非常精美，很多都是高清的实物照片和仿真模型的截图，这对于理解抽象的控制理论至关重要。比如在讲解特定传感器的工作原理时，直接展示了拆解后的内部结构图，这种直观性是纯文字描述完全无法比拟的。当然，作为一本工具书，侧边栏的索引设计也相当人性化，方便查阅特定的章节和术语。总而言之，从拿到书的那一刻起，就能感受到出版方在每一个细节上追求卓越的匠心，这无疑提升了阅读和学习的体验，让人更愿意沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

在处理具体应用实例的部分，这本书展现出了无可挑剔的细致程度。我对比了市面上几本同类书籍，它们往往只是简单地给出一个“成功应用”的结论，但这本书则不同，它深入到软件实现和硬件接口的层面。举例来说，在介绍一个精密运动平台的位置控制时，作者不仅给出了最终的闭环控制框图，还详细列出了所使用的微处理器型号、定时器的配置参数、A/D和D/A的采样频率要求，甚至连驱动器的电流环带宽都做了说明。更关键的是，书中包含了大量的伪代码和关键算法的实现片段，虽然不是完整的项目代码，但这些“骨架”足以让有一定编程基础的工程师直接移植到自己的平台上去进行调试和优化。这种对“落地细节”的关注，充分体现了作者深厚的工程背景，让这本书从“理论参考”升华为“实战手册”，对于我们这些需要快速将理论转化为生产力的研发人员来说，价值是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在系统集成和前沿技术融合方面的视野非常开阔，这正是我最看重的部分。它没有将自己局限在传统的机电控制范畴，而是积极地将当前热门的人工智能技术，特别是深度学习在预测性维护和异常检测中的应用，融入到了控制系统的框架中进行探讨。比如，书中有一个章节专门讨论了如何利用卷积神经网络（CNN）对设备运行过程中的振动信号进行实时特征提取，并将提取出的特征向量作为增强信号输入到传统的自适应控制器中，以应对复杂环境下的参数漂移。这种跨学科的融合思维，让人耳目一新。此外，对于物联网（IoT）在分布式控制系统中的数据安全和实时通信延迟问题，作者也进行了深入的剖析，并给出了基于时间敏感网络（TSN）的解决方案探讨。阅读完这部分内容，我深刻体会到，现代的“控制工程”早已不是孤立的学科，而是需要整合信息技术、数据科学的综合性交叉领域，这本书无疑为我们指明了未来技术发展的方向。

评分☆☆☆☆☆

我最近花了大量时间钻研这本书中关于模糊PID控制算法的部分，感触最深的是作者在理论深度和工程实践之间的绝妙平衡。他没有停留在教科书上那种过于理想化的数学推导，而是花了相当大的篇幅去讨论实际工业现场中遇到的各种约束条件，比如执行器的饱和、传感器噪声的处理，以及如何根据实际工况调整隶属函数和解模糊策略。特别是关于自适应模糊控制器的设计章节，作者提供了一个非常贴近现实的案例，详细剖析了从系统辨识到控制器在线整定的一整套流程，包括了参数变化的趋势预判和故障恢复机制。书中对几种主流的优化算法，如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）在参数整定上的应用进行了深入的比较分析，不仅展示了它们各自的优势和局限性，还给出了具体的收敛速度对比图表，数据详实可靠。这使得读者在面对复杂的非线性系统时，不再是盲目地套用公式，而是能够基于系统特性做出最优化的算法选择和参数配置，这才是真正意义上的“工程”应用。