智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅均 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製工程
• 光機電一體化
• 應用實例
• 自動化
• 係統控製
• 工程技術
• 傳感器
• 執行器
• 控製係統

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787502566449

商品編碼：29729851276

包裝：平裝

齣版時間：2005-03-01

基本信息

書名:智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書

定價：26.00元

售價：17.7元,便宜8.3元,摺扣68

作者:羅均

齣版社：化學工業齣版社

齣版日期：2005-03-01

ISBN：9787502566449

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版次：1

裝幀：平裝

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編輯推薦

內容提要

本書係統介紹瞭智能控製的理論、方法、係統設計及其實現技術，突齣反映瞭智能控製在國內外的*研究成果及其應用實例。首先介紹瞭智能控製的産生、發展及與傳統控製的區彆；然後闡述瞭智能控製的知識工程基礎、基於知識的專傢控製、模糊控製、神經網絡控製、分級遞階智能控製、進化算法與遺傳算法；後給齣瞭智能控製在工業控製、機器人及路徑規劃中的應用實例。
本書可供自動控製、機械電子工程、係統工程、經濟管理、運籌學、計算機等專業的工程技術人員使用，也可作為大專院校相關專業的教材和參考書。

目錄

章 緒論
　1.1 傳統控製的發展及其睏難
　　1.1.1 傳統控製的産生及其發展
　　1.1.2 傳統控製所麵臨的睏難
　1.2 人工智能的定義與發展
　　1.2.1 人工智能的定義
　　1.2.2 人工智能的産生與發展
　1.3 智能控製的産生、發展及其特點
　　1.3.1 智能控製的産生與發展
　　1.3.2 智能控製的結構與特點
　1.4 智能控製與傳統控製
　1.5 智能控製的主要研究內容
第2章 智能控製的知識工程基礎
　2.1 知識錶示
　　2.1.1 一階謂詞邏輯法
　　2.1.2 産生式錶示法
　　2.1.3 語義網絡錶示法
　　2.1.4 框架錶示法
　2.2 知識利用
　　2.2.1 搜索
　　2.2.2 推理
　2.3 知識獲取
　　2.3.1 機器學習的發展
　　2.3.2 機器學習的分類
　　2.3.3 機械式學習
　　2.3.4 歸納學習
　　2.3.5 指導學習
第3章 基於知識的專傢係統及專傢控製
　3.1 專傢係統與專傢控製係統
　3.2 專傢係統的産生及其原理
　　3.2.1 專傢係統的産生與發展
　　3.2.2 專傢係統的原理
　　3.2.3 專傢係統的分類
　　3.2.4 專傢係統的基本結構
　　3.2.5 黑闆模型
　　3.2.6 知識獲取
　3.3 專傢係統的實現
　　3.3.1 專傢係統的設計原則
　　3.3.2 專傢係統建立的步驟
　3.4 專傢控製器的設計
　　3.4.1 專傢控製係統的産生
　　3.4.2 專傢控製器的組成
　　3.4.3 直接專傢控製係統的設計
　　3.4.4 間接專傢控製係統的設計
第4章 基於模糊推理的智能控製係統
　4.1 模糊控製理論的産生和發展
　4.2 模糊集閤及其基本運算
　　4.2.1 普通集閤
　　4.2.2 模糊集閤
　　4.2.3 模糊關係
　　4.2.4 模糊推理
　4.3 模糊控製原理
　　4.3.1 模糊控製係統的組成
　　4.3.2 確定模糊控製器的結構
　　4.3.3 輸入模糊化
　　4.3.4 模糊推理決策
　　4.3.5 逆模糊化
　4.4 自適應模糊控製器
　　4.4.1 性能測量
　　4.4.2 控製對象的增量模型
　　4.4.3 控製規則庫的修正
　　4.4.4 尺度變換因子的選擇
　　4.4.5 設計步驟
　4.5 模糊控製軟件開發工具
　　4.5.1 Motorola模糊控製軟件
　　4.5.2 美國FIDE模糊推理開發環境
　　4.5.3 德國模糊邏輯係統的軟件工具fuzzy TECH
　4.6 模糊控製應用實例
　　4.6.1 電熱爐溫度控製的模糊控製
　　4.6.2 模糊控製全自動洗衣機
第5章 基於神經網絡的智能控製
　5.1 概述
　　5.1.1 人腦神經網絡
　　……
第6章 分級遞階智能控製
第7章 進化計算與遺傳算法
第8章 智能控製工程的應用實例
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

智能控製工程：理論、方法與前沿探索 導論：智能控製工程的時代脈搏 在當今科技飛速發展的浪潮中，智能控製工程（Intelligent Control Engineering）已成為推動自動化、智能化係統發展的核心驅動力。從工業生産的精益化管理，到日常生活中的便捷體驗，再到尖端科學研究的突破，智能控製的身影無處不在。本書旨在為廣大讀者，特彆是工程技術人員、科研工作者以及對該領域充滿興趣的學生，係統性地梳理智能控製工程的理論基礎、核心方法、關鍵技術以及未來的發展趨勢，帶領大傢一同探索如何賦予機器以“智慧”，使其能夠感知、理解、決策並執行，從而完成復雜甚至超越人類能力的任務。 智能控製並非單一的技術名詞，而是一個融閤瞭數學、計算機科學、人工智能、傳感器技術、執行器技術以及係統工程等多個學科的交叉領域。它緻力於突破傳統控製理論在處理復雜性、不確定性、非綫性以及動態變化等問題時的局限性，通過引入學習、推理、自適應等智能特性，構建更強大、更靈活、更魯棒的控製係統。本書將深入剖析智能控製的精髓，揭示其解決現實世界復雜工程問題的強大潛力。 第一部分：智能控製工程的理論基石 本部分將為讀者構建智能控製的堅實理論框架，從基本概念齣發，逐步深入到核心理論模型。 第一章：智能控製概述與發展曆程 智能控製的定義與內涵： 闡述智能控製與傳統控製的區彆，強調其“智能”的體現——學習能力、自適應能力、模糊性處理能力、神經網絡的模擬以及專傢係統的知識錶達等。 智能控製的驅動力與應用場景： 分析推動智能控製發展的技術革新（如計算能力的提升、大數據、算法進步）以及其在不同領域的廣泛應用前景，如機器人、自動駕駛、智能製造、醫療健康、航空航天等。 智能控製的發展脈絡： 迴顧智能控製從早期模糊控製、專傢係統到神經網絡控製、遺傳算法控製、強化學習控製等關鍵發展階段，梳理不同技術流派的演進和融閤。 本書結構與學習路徑： 簡要介紹本書各部分的組織結構，為讀者規劃學習路徑，指明如何循序漸進地掌握智能控製的知識體係。 第二章：經典控製理論迴顧與智能控製的接口 盡管智能控製旨在超越傳統，但其發展離不開經典控製理論的支撐。本章將迴顧經典控製的核心概念，並探討它們如何與智能控製相融閤。 反饋控製基本原理： 綫性係統、傳遞函數、穩定性分析（Routh-Hurwitz、Nyquist、Bode圖）、PID控製等。 狀態空間方法： 狀態嚮量、可控性、可觀性、李雅普諾夫穩定性等。 現代控製理論的進步： 最優控製、自適應控製、魯棒控製等，分析這些理論在解決復雜問題時的優勢與局限。 智能控製與經典控製的橋梁： 探討如何將經典控製的分析工具應用於智能控製係統的設計與驗證，以及如何利用智能方法改進經典控製器的性能。例如，利用機器學習優化PID參數，或將神經網絡作為綫性係統模型的替代。 第三章：模糊邏輯控製（Fuzzy Logic Control） 模糊邏輯控製是智能控製最早也是最成功的應用之一，它能夠處理人類的模糊思維和不精確信息。 模糊集閤與模糊語言變量： 模糊集閤的定義、隸屬函數、模糊集閤的運算（交、並、補）。 模糊推理機製： IF-THEN規則的錶達、模糊規則的閤成（如Mamdani方法、Sugeno方法）、模糊推理的實現。 模糊控製器設計步驟： 模糊化、模糊規則庫的建立、模糊推理、解模糊化。 模糊控製器的優勢與劣勢： 能夠處理輸入輸齣的模糊性和不確定性，無需精確的數學模型，但其規則庫設計和參數調整可能具有一定的主觀性。 案例分析（概念層麵）： 簡要介紹模糊邏輯在洗衣機、空調、交通信號燈等領域的應用原理。 第四章：人工神經網絡（Artificial Neural Networks） 人工神經網絡是模仿人腦神經元連接方式而構建的計算模型，具有強大的學習和泛化能力。 神經元模型與激活函數： 感知器、多層感知器、Sigmoid、ReLU等。 神經網絡的訓練算法： 誤差反嚮傳播算法（Backpropagation）、梯度下降法。 常用神經網絡結構： 前饋神經網絡（FFNN）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）的應用場景。 神經網絡在控製中的應用： 模型辨識、控製器設計、故障診斷、軌跡跟蹤等。 深度學習在智能控製中的角色： 介紹深度學習如何利用多層網絡提取更高級彆的特徵，從而處理更復雜的控製問題。 第五章：進化計算（Evolutionary Computation） 進化計算包括遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）、進化策略（Evolutionary Strategy, ES）、差分進化（Differential Evolution, DE）等，它們模擬生物進化的過程來搜索最優解。 遺傳算法原理： 編碼、選擇、交叉、變異等基本操作。 遺傳算法在控製工程中的應用： 參數優化、控製器結構設計、模型辨識。 其他進化計算方法簡介： 簡要介紹進化策略、粒子群優化（PSO）等，並比較其特點。 進化算法的優勢與局限： 能夠處理復雜、非綫性、多模態的搜索空間，但可能存在收斂速度慢、易陷入局部最優等問題。 第六章：專傢係統與基於規則的智能控製 專傢係統利用人工智能技術模擬領域專傢的知識和推理能力來解決問題。 專傢係統的構成： 知識庫（事實、規則）、推理機（前嚮推理、後嚮推理）、用戶接口。 知識錶示方法： 産生式規則、框架、語義網絡等。 專傢係統在故障診斷與決策支持中的應用： 如何構建一個基於規則的係統來分析係統狀態並給齣控製建議。 專傢係統與模糊邏輯、神經網絡的結閤： 探討混閤智能係統的優勢。 第二部分：智能控製的關鍵技術與方法 本部分將深入探討實現智能控製的具體技術手段和主流方法，並結閤實例進行闡述。 第七章：自適應控製（Adaptive Control） 自適應控製係統能夠根據係統性能的變化或環境參數的漂移，自動調整其控製器參數，以維持最優或滿意的性能。 自適應控製的基本思想： 在綫辨識係統模型或直接調整控製器參數。 參數自適應方法： 例如，基於梯度下降的參數調整、Lyapunov方法。 模型參考自適應控製（MRAC）： 通過設計參考模型來指導被控對象的自適應過程。 自調整控製（Self-tuning Control）： 在綫辨識係統參數，並根據辨識結果調整控製器。 應用場景： 變化緩慢的環境參數、模型不確定性較大的係統。 第八章：強化學習（Reinforcement Learning, RL） 強化學習是一種通過與環境交互來學習最優策略的機器學習範式，在復雜決策和控製任務中展現齣強大能力。 強化學習基本概念： 智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）、策略（Policy）。 核心問題： 探索與利用（Exploration vs. Exploitation）。 主要算法： Q-learning、SARSA、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients。 強化學習在機器人控製、遊戲AI、資源調度等領域的應用： 講解RL如何讓係統通過試錯學習，找到最優的控製策略。 深度強化學習（DRL）的興起： 結閤深度學習強大的特徵提取能力，解決高維狀態空間問題。 第九章：模型預測控製（Model Predictive Control, MPC） 盡管MPC本身並非嚴格意義上的“智能”控製，但其基於模型、預測未來並進行優化決策的特性，使其成為處理復雜約束和多變量係統的重要方法，且常與智能技術結閤。 MPC的核心思想： 利用被控對象的模型，預測未來一段時間的狀態，並在考慮約束的條件下，求解最優控製序列，隻將第一個控製量施加於係統，然後重復此過程。 MPC的優勢： 能夠處理多變量耦閤、狀態和輸入約束。 MPC與智能技術的結閤： 例如，利用神經網絡構建非綫性MPC模型，或使用強化學習優化MPC的預測和控製策略。 應用實例： 石油化工、電力係統、樓宇自控等。 第十章：混閤智能係統（Hybrid Intelligent Systems） 現實世界中的復雜問題往往需要結閤多種智能技術纔能有效解決。混閤智能係統旨在整閤不同智能方法的優勢，構建更強大、更通用的控製係統。 模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks, FNN）： 融閤模糊邏輯的解釋性和神經網絡的學習能力。 神經模糊推理係統（Neuro-Fuzzy Inference Systems, NFIS）： 如ANFIS，將模糊係統參數的訓練交給神經網絡。 基於進化算法優化神經網絡或模糊係統的參數： 利用GA、PSO等進行全局優化。 多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）中的協同控製： 探討多個智能體之間如何通過通信和協調來實現集體目標。 深度學習與符號AI的融閤： 介紹如何結閤深度學習的感知能力和符號AI的邏輯推理能力。 第三部分：智能控製係統的設計、實現與實踐 本部分將側重於智能控製係統的工程實現細節，以及在實際應用中需要考慮的問題。 第十一章：智能控製器的設計與實現流程 需求分析與建模： 明確控製目標、係統特性，選擇閤適的建模方法（物理模型、數據驅動模型）。 智能控製器選型： 基於係統特性、控製目標、數據可用性等選擇閤適的智能控製技術。 算法設計與參數調整： 詳細設計所選智能控製算法，並進行參數優化。 仿真與驗證： 利用仿真平颱（如MATLAB/Simulink, Python/OpenAI Gym）對控製器進行初步測試。 硬件實現與部署： 將控製器移植到嵌入式係統、PLC或其他硬件平颱。 在綫調試與性能評估： 在實際係統中進行測試，收集數據，分析性能，並進行迭代優化。 第十二章：智能控製係統的安全性、魯棒性與可解釋性 智能控製係統在實際應用中，其安全性、魯棒性和可解釋性是至關重要的考量。 安全性保障： 如何避免智能控製器做齣危險的決策，冗餘設計、故障檢測與隔離。 魯棒性分析與設計： 確保控製器在麵對模型不確定性、外部乾擾或參數變化時仍能保持穩定和良好的性能。 可解釋性挑戰與方法： 深度學習等“黑箱”模型的解釋性問題，以及可解釋AI（XAI）在智能控製中的應用探索。 倫理與社會影響： 討論智能控製係統帶來的倫理問題，如就業影響、隱私保護等。 第十三章：智能控製工程的未來展望 嚮更高級的智能邁進： 具身智能（Embodied AI）、常識推理、遷移學習、元學習等前沿研究方嚮。 與新興技術的融閤： 5G/6G通信、邊緣計算、物聯網（IoT）、數字孿生（Digital Twin）等對智能控製的影響。 自主係統與分布式智能： 無人機集群、自動駕駛車隊、智能電網等大規模自主係統的控製。 人機共融的智能控製： 如何設計能夠與人類高效協作的智能控製係統。 開放研究與標準化： 推動智能控製領域的研究與應用，以及相關標準的製定。 結論：擁抱智能，共創未來 智能控製工程作為21世紀工程科學的核心領域之一，正以前所未有的速度和廣度滲透到人類社會的方方麵麵。本書係統性地介紹瞭智能控製的理論基礎、關鍵技術、實現方法和未來發展趨勢，旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角。掌握智能控製的知識與技能，不僅意味著能夠解決當下復雜的工程挑戰，更意味著能夠參與到構建更智能、更高效、更可持續的未來社會的進程中。希望本書能成為您在智能控製領域探索之旅中的重要啓迪與指引。

評分☆☆☆☆☆

在處理具體應用實例的部分，這本書展現齣瞭無可挑剔的細緻程度。我對比瞭市麵上幾本同類書籍，它們往往隻是簡單地給齣一個“成功應用”的結論，但這本書則不同，它深入到軟件實現和硬件接口的層麵。舉例來說，在介紹一個精密運動平颱的位置控製時，作者不僅給齣瞭最終的閉環控製框圖，還詳細列齣瞭所使用的微處理器型號、定時器的配置參數、A/D和D/A的采樣頻率要求，甚至連驅動器的電流環帶寬都做瞭說明。更關鍵的是，書中包含瞭大量的僞代碼和關鍵算法的實現片段，雖然不是完整的項目代碼，但這些“骨架”足以讓有一定編程基礎的工程師直接移植到自己的平颱上去進行調試和優化。這種對“落地細節”的關注，充分體現瞭作者深厚的工程背景，讓這本書從“理論參考”升華為“實戰手冊”，對於我們這些需要快速將理論轉化為生産力的研發人員來說，價值是無法估量的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計實在是太棒瞭，封麵采用瞭磨砂質感，摸上去非常舒服，而且色彩搭配既現代又沉穩，讓人一看就知道這是一本專業性很強的技術書籍。拿到手裏沉甸甸的，光是重量就給人一種內容紮實的信心。內頁的紙張質量也值得稱贊，不是那種反光的廉價紙張，文字和圖錶的清晰度極高，即使長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我特彆喜歡它在排版上的用心之處，復雜的公式和精細的電路圖都采用瞭分欄和加粗標題的方式來組織，即便是初次接觸這個領域的讀者，也能很快抓住重點。書中的配圖非常精美，很多都是高清的實物照片和仿真模型的截圖，這對於理解抽象的控製理論至關重要。比如在講解特定傳感器的工作原理時，直接展示瞭拆解後的內部結構圖，這種直觀性是純文字描述完全無法比擬的。當然，作為一本工具書，側邊欄的索引設計也相當人性化，方便查閱特定的章節和術語。總而言之，從拿到書的那一刻起，就能感受到齣版方在每一個細節上追求卓越的匠心，這無疑提升瞭閱讀和學習的體驗，讓人更願意沉浸其中。

評分☆☆☆☆☆

這本書在係統集成和前沿技術融閤方麵的視野非常開闊，這正是我最看重的部分。它沒有將自己局限在傳統的機電控製範疇，而是積極地將當前熱門的人工智能技術，特彆是深度學習在預測性維護和異常檢測中的應用，融入到瞭控製係統的框架中進行探討。比如，書中有一個章節專門討論瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）對設備運行過程中的振動信號進行實時特徵提取，並將提取齣的特徵嚮量作為增強信號輸入到傳統的自適應控製器中，以應對復雜環境下的參數漂移。這種跨學科的融閤思維，讓人耳目一新。此外，對於物聯網（IoT）在分布式控製係統中的數據安全和實時通信延遲問題，作者也進行瞭深入的剖析，並給齣瞭基於時間敏感網絡（TSN）的解決方案探討。閱讀完這部分內容，我深刻體會到，現代的“控製工程”早已不是孤立的學科，而是需要整閤信息技術、數據科學的綜閤性交叉領域，這本書無疑為我們指明瞭未來技術發展的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我最近花瞭大量時間鑽研這本書中關於模糊PID控製算法的部分，感觸最深的是作者在理論深度和工程實踐之間的絕妙平衡。他沒有停留在教科書上那種過於理想化的數學推導，而是花瞭相當大的篇幅去討論實際工業現場中遇到的各種約束條件，比如執行器的飽和、傳感器噪聲的處理，以及如何根據實際工況調整隸屬函數和解模糊策略。特彆是關於自適應模糊控製器的設計章節，作者提供瞭一個非常貼近現實的案例，詳細剖析瞭從係統辨識到控製器在綫整定的一整套流程，包括瞭參數變化的趨勢預判和故障恢復機製。書中對幾種主流的優化算法，如遺傳算法（GA）和粒子群優化（PSO）在參數整定上的應用進行瞭深入的比較分析，不僅展示瞭它們各自的優勢和局限性，還給齣瞭具體的收斂速度對比圖錶，數據詳實可靠。這使得讀者在麵對復雜的非綫性係統時，不再是盲目地套用公式，而是能夠基於係統特性做齣最優化的算法選擇和參數配置，這纔是真正意義上的“工程”應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格簡直是一股清流，它避開瞭傳統技術文檔那種晦澀難懂、堆砌術語的弊病。作者似乎很懂得如何與讀者“對話”，講解復雜的概念時，常常會穿插一些生動的比喻或者曆史背景介紹，讓枯燥的數學原理變得鮮活起來。比如在解釋狀態空間模型時，他沒有直接拋齣矩陣微分方程，而是先從經典的反饋控製迴路入手，逐步引入瞭嚮量和矩陣的概念，模擬瞭係統狀態的演變過程，這種循序漸進的方式極大地降低瞭入門的心理門檻。我個人特彆欣賞作者在論述不同控製策略優劣時的那種嚴謹而又略帶幽默的口吻，他不會武斷地說哪個方法“最好”，而是會客觀地指齣：“對於像蒸汽渦輪這樣響應緩慢的係統，一味追求高增益隻會帶來不必要的振蕩，不如采用更穩健的低頻補償。” 這種充滿經驗智慧的錶達，遠比單純的公式推導更能讓人信服和記住。讀這本書，感覺就像是有一位經驗豐富的老工程師在旁邊耐心指導，而不是在啃一本冷冰冰的教材。