智能控制技术简明教程 9787118069877 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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巩敦卫孙晓燕 著

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• 智能控制
• 控制理论
• 自动控制
• 电气工程
• 自动化
• 教材
• 9787118069877
• 高等教育
• 理工科
• 控制工程

店铺： 一鸿盛世图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118069877

商品编码：29811636225

包装：平装

出版时间：2010-08-01

基本信息

书名：智能控制技术简明教程

定价：24.00元

作者：巩敦卫孙晓燕

出版社：国防工业出版社

出版日期：2010-08-01

ISBN：9787118069877

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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《智能控制技术简明教程》主要阐述智能控制的基本内容，包括智能控制概述、模糊数学基础、模糊控制、人工神经网络基础、典型人工神经网络以及神经网络控制等。《智能控制技术简明教程》通过通俗的语言，简明扼要地阐述智能控制的基本理论和基本方法，并通过实例说明理论与方法的应用过程，以及给出了模糊控制和神经网络控制方法的Matlab实现。

《智能控制技术简明教程》可作为高等院校自动化、电气工程与自动化、自动控制、机电工程、信息电子工程、计算机应用等专业高年级本科生和控制科学与工程硕士研究生的智能控制教材，也适合于从事工业自动化领域的工程技术人员阅读。

目录

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章智能控制概述



节智能控制的提出



第二节智能控制的基本概念



第三节智能控制的发展



第四节智能控制的构成



第五节智能控制的特点



第六节智能控制的分类



第七节智能控制的主要研究内容



第八节智能控制的研究工具



习题和思考题_







第二章模糊数学基础



节模糊数学的创立及发展



第二节经典集合及其运算



第三节模糊集合及其运算



第四节隶属函数的确定



第五节模糊关系与模糊矩阵



第六节模糊逻辑



第七节模糊推理



习题和思考题







第三章模糊控制



节模糊控制概述



第二节模糊控制算法



第三节模糊控制器设计



第四节模糊控制查询表



第五节模糊控制器设计举例



第六节模糊控制与PID控制的结合



习题和思考题







第四章人工神经网络基础



节神经网络的发展、特性与研究内容



第二节生物神经元



第三节人工神经元



第四节神经网络分类



第五节神经网络学习



习题和思考题







第五章典型人工神经网络



节感知器



第二节径向基函数神经网络



第三节Hopfield神经网络



习题和思考题







第六章神经网络控制



节神经网络控制基本原理



第二节神经网络系统辨识



第三节单神经元PID自适应控制



第四节神经网络直接逆模型控制



习题和思考题



参考文献

作者介绍

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巩敦卫，男，1970年生，江苏省铜山县人，博士，中国矿业大学教授、博士生导师。研究方向主要是智能优化与控制的理论、方法与应用；近年来主持国家自然科学基金4项、省部级科研项目4项；研究成果获省部级科技奖励4项；出版专著3部，发表学术论文150余篇。

孙晓燕，女，1978年生，江苏省丰县人，博士，中国矿业大学副教授、硕士生导师。研究方向主要是进化优化理论与应用，近年来主持省部级科研项目1项；出版专著1部，发表学术论文40余篇。

文摘

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序言

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智能控制技术简明教程 导论：掌控与洞察的时代，智能控制的必然崛起 在飞速发展的科技浪潮中，人类社会正以前所未有的速度迈向智能化。从工业生产的自动化升级到日常生活中的智能家居，再到精准医疗和自动驾驶的突破，一个核心的驱动力贯穿始终——那就是智能控制技术。它不再是遥不可及的科幻概念，而是实实在在改变我们生活、工作乃至思考方式的关键力量。 “智能控制技术简明教程”正是应时代之需而生。本书旨在为广大读者，尤其是对智能控制领域充满好奇与探索精神的工程师、科研人员、学生以及技术爱好者，提供一个系统、深入且易于理解的学习路径。我们深知，理解复杂的技术原理并将其转化为实际应用，需要清晰的脉络和精炼的阐述。因此，本书在保证内容严谨性的同时，力求以简明扼要的方式，揭示智能控制技术的精髓。 为何我们需要掌握智能控制技术？试想一下，现代工业生产线需要高效、精确且能应对复杂多变工况的自动化系统；交通运输需要能够实时感知环境、做出最优决策的智能导航；能源系统需要预测负荷、优化调度以提高效率和稳定性的智能管理；就连我们家中，也渴望着能够主动学习用户习惯、提供舒适便捷服务的智能设备。所有这些场景的实现，都离不开智能控制的身影。智能控制的核心在于赋予系统“思考”和“决策”的能力，使其能够根据实时感知到的信息，自主地调整自身行为，以达到预期的目标。这与传统的开环控制或简单的反馈控制有着本质的区别，它引入了学习、推理、预测等人工智能的理念，使得控制系统更加灵活、鲁棒且高效。 本书编纂的初衷，正是为了搭建一座通往智能控制世界的桥梁。我们不希望读者在浩如烟海的专业文献中迷失方向，也不希望初学者因技术的复杂性而望而却步。因此，本书在内容的选择上，力求抓住智能控制技术的核心要素，从基础理论到前沿应用，层层递进，逻辑清晰。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能建立起坚实的理论基础，更能培养出解决实际问题的能力，为投身智能控制的研究与实践打下坚实的基础。 第一部分：智能控制的基石——传统控制理论的传承与发展 任何一门新兴技术，都离不开前人智慧的积累。智能控制技术同样如此，它是在传统控制理论的坚实基础上发展起来的。在本书的开篇，我们将带领读者回顾并梳理那些构建了现代自动化世界的重要理论基石。 1.1 现代控制理论回顾：时域与频域的分析视角 首先，我们将回顾经典现代控制理论的核心概念。这包括状态空间描述，它为我们提供了一种更全局、更深入的系统建模方式。通过理解系统的状态向量，我们可以更全面地把握系统的动态行为。我们将深入探讨能控性与可观性，这两个概念对于设计有效的控制器至关重要，它们决定了我们是否能够通过控制输入改变系统的状态，以及我们能否通过测量输出来推断系统的内部状态。 在时域分析方面，我们将重点关注系统的瞬态响应和稳态响应。如何分析系统的稳定性？如何评估系统的响应速度、超调量和稳态误差？这些都是设计一个性能优良的控制器所必须考虑的因素。本书将通过丰富的实例，展示如何利用时域分析工具来理解和预测系统的行为。 频域分析是理解系统在不同频率信号作用下的响应特性的有力工具。我们将介绍系统的传递函数，并深入探讨伯德图、奈奎斯特图等频率响应分析方法。这些方法能帮助我们直观地理解系统的幅频特性和相频特性，从而分析系统的稳定裕度和动态性能。掌握这些经典理论，不仅是对智能控制技术深入理解的前提，也是我们在面对复杂系统时，能够运用系统化思维进行分析的基础。 1.2 PID控制：工业界的“万金油”与智能化的起点 比例-积分-微分（PID）控制器，以其结构简单、易于实现、鲁棒性好等优点，被誉为工业控制界的“万金油”。虽然其原理相对简单，但其在实际工程中的应用之广泛，以及对系统性能的显著改善，都使其成为任何控制工程师必备的知识。 本书将详细阐述PID控制的三个组成部分：比例（P）的作用在于快速响应当前误差；积分（I）的作用在于消除稳态误差，但可能引入超调；微分（D）的作用在于预测误差变化趋势，减小超调并提高响应速度。我们将分析不同参数整定方法，包括经验整定法（如Ziegler-Nichols方法）、模型基整定法以及自动整定技术。 更重要的是，我们将探讨PID控制的局限性，以及它如何自然地引出现代智能控制的需求。当被控对象模型不精确、存在强非线性、多变量耦合严重，或者需要应对高度动态变化的环境时，传统的PID控制器往往难以达到理想的控制效果。这正是智能控制技术发挥作用的空间，它将以更强大的适应性、学习能力和优化能力，来弥补传统PID控制的不足，从而将系统性能推向新的高度。 1.3 系统建模与辨识：理解被控对象的关键 任何控制系统的设计，都离不开对被控对象的理解。只有充分掌握了被控对象的动态特性，我们才能设计出有效的控制器。本书将专门开辟章节，深入探讨系统建模与辨识的方法。 我们将介绍不同类型的系统模型，包括物理模型（基于基本物理定律建立）和黑箱模型（基于输入输出数据建立）。我们将详细讲解如何根据系统的数学方程建立模型，以及如何利用实验数据通过辨识技术来构建模型的参数。常用的辨识方法，如最小二乘法、最大似然法等，都将在本书中得到清晰的阐述。 此外，对于非线性系统和时变系统，传统的线性建模方法可能难以适用。本书将介绍一些处理这些复杂系统建模的方法，为后续的智能控制策略打下基础。理解并掌握系统建模与辨识技术，是实现高效智能控制的先决条件，它如同给控制器配备了“眼睛”和“大脑”，使其能够“看清”并“理解”被控对象。 第二部分：智能控制的核心技术——赋予系统“智慧” 在奠定了坚实的理论基础之后，本书将正式进入智能控制技术的殿堂。我们将逐一剖析那些赋予系统“智慧”的关键技术，并展示它们在不同领域的应用潜力。 2.1 模糊控制：处理不确定性与模糊信息的利器 在现实世界中，许多信息是模糊的、不精确的。例如，“温度有点高”、“速度太快了”。人类的决策往往基于模糊的经验和语言描述。模糊控制技术正是模仿人类这种处理模糊信息的能力，将模糊的语言规则转化为精确的控制指令。 本书将详细介绍模糊控制的基本原理，包括模糊化、模糊推理和解模糊。我们将讲解如何构建模糊规则库，如何设计隶属函数，以及如何利用不同的推理机制（如Mamdani和Sugeno型模糊推理）来实现控制。模糊控制的强大之处在于，即使被控对象的数学模型未知或复杂，只要我们能够用模糊语言描述其运行规律，就可以设计出有效的模糊控制器。我们将通过实例演示，展示模糊控制在温度控制、交通信号灯控制等领域的应用。 2.2 神经网络控制：学习与适应的强大引擎 神经网络，作为人工智能领域的核心技术之一，在智能控制中扮演着至关重要的角色。它能够从数据中学习复杂的非线性关系，并具备强大的泛化能力和自适应能力。 我们将从神经网络的基本结构出发，介绍感知器、多层前馈网络等经典模型。重点将放在反向传播算法，这是训练神经网络的关键。我们将详细讲解如何利用反向传播算法来更新网络权重，使其能够学习到输入与输出之间的映射关系。 在神经网络控制的应用方面，本书将重点介绍： 监督学习型神经网络控制： 利用已有的输入输出数据来训练神经网络，使其能够直接控制被控对象。 自适应神经网络控制： 神经网络能够在线学习和调整参数，以应对被控对象参数的变化或外部干扰。 模型参考自适应控制（MRAC）的神经网络实现： 利用神经网络来逼近难以建模的被控对象，并实现与参考模型一致的性能。 基于神经网络的预测控制： 利用神经网络强大的预测能力，来实现更优的控制策略。 我们将通过实例，如机器人路径规划、飞行器姿态控制等，来展示神经网络控制的强大威力。 2.3 专家系统与知识工程在控制中的应用 专家系统是一种模拟人类专家知识和推理能力的智能系统。在控制领域，专家系统可以用来解决那些难以用数学模型描述，但可以通过专家经验来处理的问题。 本书将介绍专家系统的基本组成，包括知识库、推理机和用户接口。我们将重点探讨如何从领域专家那里获取知识，并将其转化为规则或其他形式存储在知识库中。同时，我们将介绍不同的推理策略，如正向推理和逆向推理，以及它们在控制决策中的应用。 例如，在设备故障诊断与维修、复杂工艺流程的优化调度等场景，专家系统可以提供智能化的解决方案。通过将人类专家的智慧编码到系统中，我们能够实现比传统算法更具鲁棒性、更具适应性的控制。 2.4 遗传算法与优化控制 在许多控制问题中，我们往往需要寻找最优的控制参数或控制策略。例如，在机器人路径规划中，需要找到最短的路径；在工业生产中，需要优化操作参数以提高效率和降低能耗。遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的启发式搜索算法，为解决这类优化问题提供了强大的工具。 本书将详细阐述遗传算法的基本原理，包括染色体表示、适应度函数、选择、交叉和变异等操作。我们将重点讲解如何将控制问题转化为遗传算法的优化问题，并设计合适的遗传算法参数来求解。 遗传算法在参数整定、模型辨识、最优路径规划、资源调度等控制应用领域具有广泛的应用前景。我们将通过实例，展示遗传算法如何帮助我们找到最优的控制方案，从而提升系统的整体性能。 第三部分：前沿智能控制技术与应用展望 智能控制技术的发展日新月异，新的理论和方法层出不穷。本书的最后部分，将聚焦于一些前沿的智能控制技术，并展望其未来的发展趋势与广阔的应用前景。 3.1 强化学习在控制中的应用 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是近年来人工智能领域最令人兴奋的研究方向之一。它允许智能体通过与环境的交互，学习如何采取最优的行动来最大化累积奖励。在控制领域，强化学习为解决那些动态、不确定且难以精确建模的系统提供了全新的视角。 我们将介绍强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励、策略和价值函数。重点将放在一些经典的强化学习算法，如Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Actor-Critic等。我们将探讨如何将强化学习应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域，让系统能够自主地学习最优的控制策略，而无需人工干预。 3.2 深度强化学习（DRL）的崛起 深度强化学习（DRL）将深度学习的强大的特征提取能力与强化学习的决策能力相结合，进一步拓宽了智能控制的应用边界。DRL能够处理高维度的状态空间，并从中学习到更复杂的策略。 我们将深入探讨深度强化学习在复杂机器人操纵、多智能体协作控制、以及超大规模系统优化等前沿问题中的应用。例如，如何让机器人学会复杂的抓取和装配任务，如何实现无人机编队的协同作战，如何优化城市交通流量以减少拥堵。 3.3 智能控制系统的集成与协同 在实际工程应用中，单一的智能控制技术往往难以应对所有问题。将不同的智能控制技术进行有机集成，形成更强大的混合智能控制系统，是当前研究的重要方向。 本书将探讨如何将模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等技术进行融合，以发挥各自的优势，弥补彼此的不足。例如，可以将模糊逻辑用于处理定性知识，神经网络用于学习非线性动态，遗传算法用于优化参数。 此外，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的协同控制也是一个重要的研究方向。在分布式控制、群体机器人、智能电网等场景，多个独立的智能体需要进行信息共享、协调合作，共同完成任务。本书将初步介绍多智能体系统的基本概念和协同控制策略。 3.4 智能控制技术的未来展望 智能控制技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，并持续推动着社会的发展。未来，我们可以预见： 更强的自学习与自适应能力： 控制系统将能够更快、更准确地适应环境变化和系统故障。 更高级的预测与决策能力： 控制系统将能够对未来趋势进行更精准的预测，并做出更优的决策。 更广泛的人机交互与协作： 智能控制系统将能够更好地理解人类意图，并与人类进行更自然的交互与协作。 更具鲁棒性与安全性的系统： 智能控制技术将为构建高度可靠、安全可靠的自动化系统提供保障。 本书的最后，将鼓励读者在掌握了智能控制技术的基础知识后，积极投身于这一充满活力的领域。无论是继续深造，还是将所学应用于实际工程，都将有机会在塑造未来智能世界中扮演重要角色。 “智能控制技术简明教程”不仅是一本书，更是一扇门，一扇通往无限可能的智能控制世界的门。我们希望通过本书的学习，读者能够点燃对智能控制的热情，掌握驾驭未来科技的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《智能控制技术简明教程》的出版，无疑为我这样在控制领域摸索多年的工程师们提供了一份珍贵的参考。在我初入行时，智能控制的概念还显得有些遥不可及，相关的资料也分散且晦涩难懂。而这本书的出现，则像是拨云见日，用一种清晰而富有逻辑的方式，将复杂的理论知识层层剖析，直至浅显易懂。从基础的模糊逻辑控制器，到神经网络的应用，再到专家系统的构建，书中都给出了详实的理论推导和直观的例子。我尤其欣赏的是，作者并没有停留在理论层面，而是花费了大量篇幅介绍实际工程中的应用案例，例如在工业自动化、机器人导航以及智能家居等领域的成功实践。这让我能够更直观地理解这些技术是如何落地，又是如何解决实际问题的。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《智能控制技术简明教程》的过程中，我深深体会到了作者在内容组织上的匠心独运。本书并非堆砌公式和定理，而是将智能控制技术的发展脉络、核心思想以及关键算法，以一种循序渐进的方式呈现出来。对于初学者而言，第一章对控制理论的简要回顾，为后续内容的学习奠定了坚实的基础。随后，模糊控制、神经网络、遗传算法等智能控制的核心组成部分，都得到了系统而深入的讲解。我特别赞赏书中对于每种技术的原理阐述，不仅提供了严谨的数学模型，还辅以大量图示和流程图，使得抽象的概念变得具体可感。更让我惊喜的是，书中还探讨了这些智能控制技术之间的融合与协同，例如如何将模糊逻辑与神经网络相结合，以发挥各自的优势，这对于解决一些复杂问题具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

《智能控制技术简明教程》的出版，恰逢人工智能技术蓬勃发展的时代，这本书的出现，无疑为广大读者提供了一个系统了解智能控制技术核心内容的绝佳平台。书中不仅涵盖了模糊逻辑、神经网络、遗传算法等经典的智能控制方法，还对这些方法在实际工程中的应用进行了深入的剖析。我尤其赞赏书中对不同智能控制方法之间相互借鉴和融合的讨论，例如如何将模糊逻辑的鲁棒性与神经网络的学习能力结合起来，以解决更复杂的问题。这让我看到了智能控制技术的巨大潜力和发展前景。我计划将书中介绍的一些融合性方法，尝试应用于我目前正在进行的一个智能交通信号控制项目中，希望能通过技术创新，缓解城市交通拥堵。

评分☆☆☆☆☆

读完《智能控制技术简明教程》，我最大的感受是，这本书极大地拓宽了我对“控制”的理解边界。过去，我习惯于将控制理解为输入-输出的固定映射，而这本书则让我看到了控制的“智能”一面——即系统能够根据环境变化和自身状态，自主地调整控制策略。书中对强化学习在智能控制中的应用的介绍，更是让我眼前一亮。这种“试错”式的学习方式，能够让系统在没有明确模型的情况下，也能通过与环境的交互，逐步学会最优的控制策略。我开始思考，如何在现有的工业机器人控制系统中引入强化学习，以实现更精细、更灵活的操作。这本书无疑为我开启了新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

《智能控制技术简明教程》这本书，以其精炼的语言和深刻的洞察力，为我打开了通往智能控制技术世界的大门。书中对各种智能控制方法的介绍，既有理论深度，又不失实践指导意义。我尤其欣赏书中对每种方法在不同应用场景下的表现的详细阐述，这使得我在面对具体工程问题时，能够更有针对性地选择和应用合适的技术。例如，在本书关于自适应控制的章节中，作者对不同自适应算法的特点和适用范围进行了清晰的对比分析，这对于我在一个动态变化的工业生产线上设计一套自适应控制系统时，起到了至关重要的指导作用。这本书的阅读体验，如同与一位经验丰富的工程师进行深入交流，收获良多。

评分☆☆☆☆☆

《智能控制技术简明教程》这本书，对我而言，更像是一位循循善诱的良师益友。它没有高高在上的理论说教，而是用一种平易近人的方式，将智能控制的奥秘娓娓道来。我曾经对一些复杂的智能控制算法感到畏惧，但在这本书的引导下，我发现它们并非不可理解。作者巧妙地运用类比和比喻，将抽象的数学模型转化为具象的物理过程，让我能够轻松地把握其核心思想。我印象深刻的是，在讲解遗传算法时，书中生动地描绘了“优胜劣汰”的自然选择过程，让我瞬间理解了算法的进化机制。这样的讲解方式，不仅加深了我对知识的记忆，更激发了我主动学习和深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《智能控制技术简明教程》的第一页，便被其严谨的学术风格和清晰的逻辑结构所吸引。作者在内容的编排上，充分考虑到了读者的学习曲线，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的算法和应用。我特别欣赏书中对每种控制方法的数学推导过程，虽然有时会显得枯燥，但正是这种严谨性，才保证了理论的可靠性。同时，作者也并非一味地堆砌公式，而是会在关键之处进行解释和总结，帮助读者理解公式背后的物理意义。对我而言，这本书不仅是一本技术教程，更是一本能够锻炼我逻辑思维能力的宝贵资料。我从中学会了如何严谨地分析问题，如何有效地构建模型，以及如何清晰地表达自己的观点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远不止于知识的传授，更在于它激发了我对智能控制技术更深层次的探索欲望。读完《智能控制技术简明教程》，我感觉自己仿佛打开了一扇新的大门，看到了一个充满无限可能的世界。书中介绍的各种智能控制算法，虽然各有侧重，但都蕴含着解决不确定性、非线性以及复杂系统控制的强大力量。我开始思考，如何在现有的项目中引入这些技术，以提升系统的性能和智能化水平。例如，在处理我负责的一个自动化生产线上，传统的PID控制在应对负载变化时显得力不从心，而书中关于自适应模糊神经网络控制的章节，则给了我全新的思路。我开始着手研究如何将其应用于实际，希望能通过智能控制技术，实现生产线的更高效率和更稳定的运行。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事智能控制研究的学者，《智能控制技术简明教程》的出现，为我提供了一个宝贵的教学和科研素材库。本书的语言严谨而不失生动，理论讲解深入浅出，非常适合作为本科生和研究生入门智能控制的教材。其中，对各种智能控制方法的优缺点分析，以及对未来发展趋势的展望，都具有很强的启发性。我尤其欣赏书中对算法实现的伪代码介绍，这大大降低了学生理解和实现算法的门槛。在我的课堂上，我将尝试引入书中介绍的案例分析，例如在机器人路径规划中的应用，让学生在理论学习的同时，也能感受到技术在现实世界中的魅力。此外，书中关于多智能体协同控制的章节，也为我下一步的科研方向提供了新的灵感。

评分☆☆☆☆☆

对于很多渴望将传统工业升级为智能化生产的企业而言，《智能控制技术简明教程》提供了一份可行的路线图。书中详尽介绍了如何将智能控制技术应用于设备故障诊断、生产过程优化以及产品质量预测等关键环节。我曾参与过一个面临生产效率瓶颈的工厂项目，当时我们尝试了多种传统优化手段，效果都不尽如人意。阅读本书后，我意识到智能控制技术，特别是基于机器学习的预测模型，或许能为我们打开新的局面。书中关于数据采集、特征工程以及模型训练的指导，为我们后续的实践提供了清晰的框架。我们计划在后续的项目中，借鉴书中内容，尝试构建一套智能化的生产调度系统，以期实现更灵活、更高效的生产。