智能控制及其在林业工程中的应用/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王克奇，白雪冰，孙丽萍 著

图书标签:

• 智能控制
• 林业工程
• 自动化
• 控制理论
• 规划教材
• 高等教育
• 本科
• 十二五
• 林业自动化
• 智能系统

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503871030

版次：1

商品编码：11312414

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-07-01

用纸：胶版纸

页数：235

字数：349000

正文语种：中文

内容简介

　　《智能控制及其在林业工程中的应用/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》系统地介绍了典型智能控制方法的基本概念、系统结构、工作原理、实现方法及其在林业工程中的应用。主要内容包括：模糊集合论、模糊控制系统的组成方法及其工作原理；专家系统的知识获取与表示、自动推理机制，专家智能控制系统的类型和工作原理；神经网络及神经网络控制系统的类型及其工作原理；仿人控制的原理和结构、仿人控制的特征状态模式及其辨识和控制模态问题、仿人控制器的设计方法及实际应用；遗传算法的优化原理及其在控制中的应用；智能控制方法在林业工程中的应用。
　　《智能控制及其在林业工程中的应用/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》注重理论与实践相结合，书中加入了本书作者以及他人的研究成果，对工程应用有一定的参考价值。
　　《智能控制及其在林业工程中的应用/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》可作为高等院校自动控制类专业本科生和研究生的教材，也可供相关领域的科技人员参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1.1 智能控制的发展历史
1.2 智能控制的特点
1.3 智能控制的结构理论
1.4 智能控制与传统控制的关系
1.5 智能控制的研究对象
1.6 智能控制的类型
1.7 智能控制的应用
习 题

第2章 模糊控制系统
2.1 普通集合论
2.2 模糊集合论
2.3 模糊推理
2.4 模糊控制概述
2.5 模糊控制原理
2.6 基本模糊控制器的设计
2.7 自校正模糊控制器的设计
2.8 模糊PID控制器的设计
习 题

第3章 专家控制系统
3.1 专家系统的基本概念
3.2 专家系统的知识表示
3.3 专家系统的知识获取
3.4 专家系统的推理机制
3.5 专家控制系统概述
3.6 直接专家控制
3.7 间接专家控制
3.8 专家模糊控制系统
习 题

第4章 神经网络控制系统
4.1 人工神经网络概述
4.2 前馈神经网络
4.3 Hopfield神经网络
4.4 神经网络模型辨识
4.5 神经网络控制的基本思想
4.6 单神经元自适应PID控制
4.7 神经元自适应PSD控制
4.8 神经网络内模控制
4.9 神经网络自适应控制
4.10 神经网络PID控制
习 题

第5章 仿人控制
5.1 仿人控制的基本原理
5.2 仿人控制的递阶结构
5.3 仿人控制的特征模型和决策模态
5.4 仿人控制器的设计
5.5 仿人控制器示例
习 题

第6章 遗传算法
6.1 遗传算法概述
6.2 遗传算法的基本原理
6.3 遗传算法的数学基础
6.4 遗传算法的应用问题
6.5 基于遗传算法的PID参数整定
习 题

第7章 智能控制在林业工程中的应用
7.1 智能控制方法在刨纤板施胶控制中的应用
7.2 木材干燥模糊自适应控制系统
7.3 智能控制在温室中的应用
参考文献

精彩书摘

　　例如：如果 某种动物是哺乳动物，并且吃肉 那么 这种动物被称为食肉动物。
　　产生式的IF部分被称为条件、前项或产生式的左边。它说明应用这条规则必须满足的条件。THEN部分被称为操作、结果、后项或产生式的右边。在产生式系统的执行过程中，如果某条规则的条件满足了，那么，这条规则就可以被应用，即可以执行规则的操作部分。产生式的两边可用谓词逻辑、符号和语言的形式，或用很复杂的过程语句表示，这取决于所采用数据结构的类型，另外，这里所说的产生式规则比谓词逻辑中的产生式规则更为通用（虽然二者都采用了IF…THEN的形式）。在谓词运算中的IF…THEN实质上表示的是蕴含关系，即要满足相应的真值表。这里所讨论的条件和操作部分除了可以用谓词逻辑表示外，还可以有其他表示形式，并不受相应的真值表的限制。
　　总数据库是产生式规则的注意中心。产生式规则的左边表示在启用这一规则之前总数据库内必须准备好的条件。例如在上述例子中，在得出该动物是食肉动物的结论之前，必须在总数据库中存有“该动物是哺乳动物”和“该动物吃肉”这两个事实。执行产生式规则的操作会引起总数据库的变化，这就使其他产生式规则的条件可能被满足。
　　控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。通常从选择规则到执行操作分3步：匹配、冲突解决和操作。
　　①匹配 如果当前数据库与规则的条件部分完全匹配，则把这条规则称为触发规则。当按规则的操作部分去执行时，称这条规则为启用规则，被触发的规则不一定总是启用规则，因为可能同时有几条规则的条件被满足，所以要在解决冲突的步骤中来解决这个问题，
　　②冲突解决 当有一条以上规则的条件和当前数据库相匹配时，就要决定先使用哪一条规则，称为冲突解决。
　　③操作 操作就是执行规则的操作部分，经过操作以后，当前数据库将被修改。然后，其他的规则有可能被使用。
　　……

前言/序言

智能控制理论与技术 概述 本书深入探讨了智能控制的理论基础、核心技术及其在各个工程领域中的广泛应用。在飞速发展的现代科技浪潮中，人工智能与控制工程的深度融合，催生了智能控制这一极具活力的学科分支。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，从基础理论到实际应用，层层递进，构建起一套完整的知识体系。 核心理论与方法 本书首先从智能控制的基本概念入手，阐述其区别于传统控制理论的独特性质。传统的PID控制、状态空间方法等虽然在许多场景下表现出色，但面对复杂多变的非线性系统、不确定性系统以及人机交互需求时，其鲁棒性、适应性和智能化水平面临挑战。智能控制正是为了解决这些难题而诞生的。 在理论层面，本书重点介绍了智能控制的几个核心理论分支： 模糊控制（Fuzzy Control）: 详细阐述了模糊逻辑的原理，包括模糊集合、隶属函数、模糊化、模糊推理以及解模糊等关键步骤。通过大量实例，展示了如何利用人类的模糊经验和语言描述来设计控制器，尤其适用于难以建立精确数学模型的系统。例如，在温度控制、交通信号灯控制等场景下，模糊控制器能有效应对输入信号的模糊性和系统参数的波动。 神经网络控制（Neural Network Control）: 深入剖析了人工神经网络的结构、学习算法（如BP算法、RBF网络等）及其在控制中的应用。神经网络强大的模式识别、非线性映射和自适应学习能力，使其成为处理复杂动态系统和预测控制的有力工具。本书将介绍如何利用神经网络进行系统辨识、控制器设计以及故障诊断，并讨论其在机器人轨迹跟踪、电机速度控制等方面的实际应用。 专家系统控制（Expert System Control）: 讲解了专家系统的构成，包括知识库、推理机、用户接口等，以及如何将领域专家的知识转化为可计算的规则和算法。专家系统在需要大量规则和专家经验的场合，能够提供决策支持和故障排除能力。本书将展示如何构建面向特定工业过程的专家控制系统，实现高水平的自动化和智能化。 遗传算法与优化控制（Genetic Algorithm and Optimization Control）: 详细介绍了遗传算法的基本原理，包括选择、交叉、变异等遗传算子，以及其在求解复杂优化问题中的优势。在控制领域，遗传算法常用于优化控制器参数、寻找最优控制策略，以及解决模型辨识等问题。本书将通过实例演示如何运用遗传算法来改进传统控制器的性能，或者直接设计遗传算法控制器。 自适应控制与学习控制（Adaptive Control and Learning Control）: 阐述了自适应控制的思想，即控制器参数能够根据系统性能的变化而实时调整。本书将介绍基于模型参考自适应控制（MRAC）和自调整控制（STR）等经典方法，并进一步延伸到更具挑战性的学习控制，探讨系统如何通过与环境的交互不断提升控制性能。 关键技术与实现 除了核心理论，本书还深入讲解了实现智能控制的关键技术： 系统辨识（System Identification）: 介绍多种用于建立系统数学模型的方法，包括基于数据的辨识和基于模型的辨识。精确的系统模型是设计高性能控制器的基础，对于非线性、时变系统，智能方法在系统辨识中展现出独特优势。 预测控制（Predictive Control）: 详细阐述了模型预测控制（MPC）的原理，它利用系统的动态模型预测未来一段时间内的系统输出，并在此基础上进行优化控制。MPC在处理约束条件、多变量耦合以及提高系统鲁棒性方面表现出色，是智能控制中的重要技术。 模糊-神经网络混合智能控制（Fuzzy-Neural Hybrid Intelligent Control）: 探讨了如何将模糊逻辑和神经网络的优点结合起来，形成更强大、更通用的智能控制策略。例如，模糊神经网络（FNN）能够同时具备模糊系统的可解释性和神经网络的学习能力。 强化学习在控制中的应用（Reinforcement Learning in Control）: 介绍了强化学习的基本概念，包括智能体、环境、状态、动作、奖励等，以及Q-learning、SARSA等算法。强化学习能够让系统通过试错学习最优控制策略，在复杂、未知环境中尤为有效。 应用领域 本书的另一重要贡献在于，它系统地展示了智能控制在各个工程领域的实际应用，通过详实的案例分析，帮助读者理解理论知识的落地过程。 工业自动化与过程控制: 智能控制在化工、冶金、电力、机械制造等行业的应用。例如，在大型化工反应器的温度、压力、流量控制中，利用模糊-神经网络混合控制器能够实现更精确、更稳定的操作。在复杂的机械加工中，利用学习控制能够实现高精度轨迹跟踪和力控制。 机器人技术: 智能控制在机器人路径规划、运动控制、目标跟踪、力觉反馈等方面的应用。例如，利用强化学习为机器人设计自适应抓取策略，使其能够处理不同形状和材质的物体。 交通运输系统: 智能控制在自动驾驶汽车、智能交通信号灯控制、列车运行控制等领域的应用。例如，利用模糊逻辑和神经网络为自动驾驶车辆设计障碍物避让和车道保持算法。 能源与环境工程: 智能控制在新能源发电（如风力发电、太阳能发电）的优化调度、电网的智能管理、污染物的监测与控制等方面的应用。例如，利用遗传算法优化风力发电机叶片的角度，以最大化发电效率。 航空航天工程: 智能控制在飞行器姿态控制、导航、故障诊断与容错控制等方面的应用。例如，利用自适应控制技术确保飞行器在飞行过程中能够应对气动参数的突变。 生物医学工程: 智能控制在医疗设备的精确控制（如手术机器人、输液泵）、疾病诊断辅助、康复工程等方面的应用。 总结与展望 本书在详细阐述智能控制的理论与技术的基础上，通过丰富的应用案例，展现了智能控制在提升系统性能、解决复杂工程问题方面的巨大潜力。未来的智能控制将更加强调多智能体协同、人机协同、以及与大数据、云计算的深度融合，为构建更加智能化、自动化的社会提供坚实的技术支撑。 学习建议 为了更好地掌握本书内容，建议读者在学习理论知识的同时，积极思考其在具体工程问题中的应用。可以尝试使用MATLAB/Simulink等仿真软件，对书中的算法和控制策略进行模拟和验证，加深对概念的理解。同时，鼓励读者关注最新的研究进展，将理论知识与实际工程需求相结合，探索智能控制在更广泛领域中的创新应用。

评分☆☆☆☆☆

对于自学能力要求较高的人来说，这本书的配套资源和结构组织简直是量身定做。首先，它的章节逻辑性极强，每章的开头都会有一个清晰的“本章目标”和“预备知识”回顾，结尾则有条理分明的“总结”和“思考题”。更妙的是，那些思考题的设计，绝非简单的知识点复述，很多题目都指向了对现有方法的改进或新算法的初步探索，极大地锻炼了独立分析问题的能力。我发现，如果能认真完成这些思考题，对知识的掌握程度会有一个质的飞跃。此外，书中引用的参考文献列表非常权威和全面，对于想要深入研究某一分支的学生而言，这是一个极好的导航图。它为学习者铺设了一条从入门到进阶的清晰路径，使得自学者能够有章可循，而不是像无头苍蝇一样在浩瀚的知识海洋中迷失方向。这本书的结构布局，本身就是一种高效的学习方法论的体现。

评分☆☆☆☆☆

我从这本书里获得的最大的收获，是它在抽象概念与实际工程应用之间搭建起了一座坚实的桥梁。很多教材在理论部分讲得头头是道，一到实际应用就显得苍白无力，但这本教材在这方面做得非常出色。它似乎有一种魔力，能把那些原本让人望而生畏的数学模型，转化为清晰的工程问题描述。比如在讲述模糊控制器的设计时，它不仅仅是给出了Mamdani或Sugeno模型的结构，而是紧密结合了林业中湿度调节或病虫害预警的实际场景，详细拆解了如何从模糊规则的设定到最终的量化输出。这种紧密的耦合感，让我强烈地感受到自己所学的知识不是孤立的象牙塔里的学问，而是可以切实解决现实世界难题的工具。每次翻阅到案例部分，我都能立刻联想到实验室里或未来工作中的具体场景，这种代入感是其他教材难以比拟的，极大地激发了我将理论付诸实践的热情和动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度上展现出了令人敬佩的广度和精度。我特别关注了其中关于系统辨识和现代控制理论基础的那几章，它们的处理方式远超出了我预期的本科教材的深度。作者并没有停留在对经典算法的简单罗列，而是深入剖析了背后的数学原理和物理意义，甚至还提及了一些前沿的研究动态，这对于想要继续深造的学生来说，简直是无价之宝。例如，它对非线性系统的分析，不仅讲解了李雅普诺夫稳定性理论，还很巧妙地引入了相平面法进行几何直观的解释，这种多角度的阐释方式极大地帮助了我的理解。更让我印象深刻的是，作者在介绍一些复杂算法时，总能用一种非常精炼但又不失严谨的语言来概括核心思想，避免了冗长拖沓的推导，使得学习效率大大提高。它真正做到了“授人以渔”，不是简单地告诉你“是什么”，而是告诉你“为什么会是这样”，这种对基础知识的深挖，为后续学习更高级的控制策略打下了极其坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常具有启发性，它不像某些教科书那样板着脸孔，充满了刻板的术语堆砌。相反，它有一种潜移默化的引导力，读起来流畅自然，像是一位经验丰富的导师在循循善诱。作者似乎很懂得学习者的心理，知道在哪里需要加强语气，哪里可以稍微放松一下，用一些富有哲理性的语句来提升读者的思考层次。比如在探讨系统最优控制时，它引入了对“资源约束下的最佳决策”这一哲学层面的思考，这种对学科本质的探讨，远超出了纯粹的技术层面。行文间不乏幽默感，虽然是专业教材，但偶尔出现的精妙比喻，总能让人会心一笑，从而舒缓了高强度学习带来的疲劳感。整体感觉就是，这本书在保持学术严谨性的同时，成功地注入了人性化的温度，让人愿意主动去亲近它，而不是被动地应付它。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直太棒了，封面那种沉稳的蓝色调，搭配着清晰的字体，一下子就给人一种专业可靠的感觉。内页的纸张质量也相当不错，那种略带米白的颜色，长时间阅读下来眼睛也不会觉得很累。更值得称赞的是排版，章节之间的过渡非常自然，图表的布局也十分合理，很多复杂的公式和原理，通过精心设计的图示，一下子就变得清晰明了。我记得我之前在看一些其他领域的教材时，常常因为排版混乱而感到沮丧，但这本教材真的在这方面下了很大功夫。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件精心打磨的艺术品。特别是那些案例分析部分的插图，那种细致入微的描绘，让人仿佛身临其境，立刻就能体会到理论与实践结合的魅力。这种对细节的极致追求，无疑提升了阅读体验的层次，让人更愿意沉下心来，细细品味每一个知识点。从拿到书的那一刻起，我就知道这不是一本敷衍了事的作品，它凝聚了编者对教学质量和阅读感受的深切关怀。