9787502566449 智能控制工程及其应用实例/光机电一体化丛书 化学工业出版社 罗 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗均 著

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出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787502566449

商品编码：29347820390

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

作者：罗均

出版社：化学工业出版社

出版日期：2005-03-01

ISBN：9787502566449

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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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

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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

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文摘

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序言

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基于深度学习的智能交通信号灯控制系统研究 摘要 随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥堵已成为制约城市发展、影响居民生活质量的严峻挑战。传统的交通信号灯控制系统往往采用固定配时或简单的感应控制方式，难以有效适应日益复杂的交通流变化，导致通行效率低下、延误增加。近年来，人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习在图像识别、模式识别等领域的突破，为智能交通信号灯控制提供了新的思路和强大的技术支撑。 本文聚焦于基于深度学习的智能交通信号灯控制系统的研究，旨在通过构建一种能够实时感知、精准分析交通状况并自主优化信号配时的控制策略，以期显著提升城市交通网络的通行能力和安全性。研究内容涵盖了以下几个方面： 1. 交通流量与状态的实时感知与识别： 传统的交通流量统计依赖于埋地线圈或雷达检测器，存在安装维护不便、易受环境影响等缺点。本文提出采用高清摄像头作为主要感知设备，结合深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型，实现对交通路口行人、非机动车、机动车（包括不同类型车辆）的实时检测、计数以及速度估计。通过对不同车型、不同行为模式的细致分析，构建更精细化的交通流模型。 2. 交通拥堵状态的智能评估： 基于感知到的实时交通流数据，如车流量、车速、排队长度等，利用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等序列模型，对交通拥堵的程度和发展趋势进行准确评估。研究如何从历史和当前的交通数据中提取有效的特征，预测短期的交通拥堵状况，为信号灯的动态调整提供依据。 3. 基于强化学习的信号灯配时优化： 传统的信号灯配时优化算法往往基于预设的数学模型，难以处理高维度、非线性的复杂交通场景。本文将采用强化学习（RL）作为核心优化算法。将交通信号灯控制问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其中智能体（Agent）为交通信号灯控制器，状态（State）为路口当前的交通流量、排队长度、排队车辆类型等信息，动作（Action）为信号灯的相位切换和配时时长，奖励（Reward）函数则根据通行效率、延误时间、停车次数等交通运行指标进行设计。通过深度强化学习（DRL）算法，如Deep Q-Network（DQN）或Proximal Policy Optimization（PPO），训练智能体在不断与模拟交通环境交互的过程中，学习最优的信号配时策略，实现对信号灯配时的自适应和动态调整。 4. 多路口协同控制与全局优化： 城市交通是一个相互关联的网络，单个路口的优化不足以解决整体交通拥堵问题。本文还将探索多路口之间的协同控制策略。通过构建多智能体强化学习（MARL）模型，让相邻路口的信号灯控制器相互协作，共享信息，共同优化一个区域或整个交通网络的通行效率。研究如何设计有效的通信机制和协调策略，以避免“局部最优”导致“全局次优”的情况。 5. 系统仿真与实际应用验证： 为了评估所提出的智能交通信号灯控制系统的性能，本文将构建一个高保真的交通仿真环境（如SUMO、VISSIM等），并在该环境中进行大量的仿真实验。对比传统控制方法与本文提出的基于深度学习和强化学习的控制方法，在不同交通场景（如高峰期、平峰期、事故突发等）下的性能表现，从通行时间、延误、污染物排放、行人安全等方面进行全面评估。在仿真验证成功的基础上，探讨系统向实际部署过渡的技术可行性和潜在挑战。 关键词： 智能交通；交通信号灯控制；深度学习；卷积神经网络（CNN）；循环神经网络（RNN）；长短期记忆网络（LSTM）；强化学习；深度强化学习（DRL）；多智能体强化学习（MARL）；交通仿真。 --- 第一章 引言 1.1 研究背景与意义 1.1.1 城市交通拥堵的现状与挑战 1.1.2 传统交通信号灯控制的局限性 1.1.3 人工智能与深度学习在交通领域的应用前景 1.2 国内外研究现状 1.2.1 传统交通信号灯控制技术回顾 1.2.2 基于感应控制的智能交通信号灯研究 1.2.3 基于大数据与机器学习的交通信号灯控制研究 1.2.4 基于深度学习的交通状态感知与分析研究 1.2.5 基于强化学习的交通信号灯配时优化研究 1.3 研究内容与目标 1.3.1 主要研究内容概述 1.3.2 研究目标与预期贡献 1.4 论文结构安排 第二章 交通信号灯控制系统的基础理论 2.1 交通流理论基础 2.1.1 宏观交通流参数（流量、密度、占有率） 2.1.2 微观交通流参数（速度、车头时距） 2.1.3 交通流模型（Lighthill-Whitham-Richards 模型，Cellular Automata 模型等） 2.2 交通信号灯控制基本原理 2.2.1 信号配时参数（绿灯时长、周期、相位差） 2.2.2 常用信号配时策略（定周期法、感应控制法、自适应控制法） 2.3 深度学习理论基础 2.3.1 神经网络基本原理 2.3.2 卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用 2.3.3 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）及其在序列数据处理中的应用 2.4 强化学习理论基础 2.4.1 马尔可夫决策过程（MDP） 2.4.2 Q-learning 与 Deep Q-Network（DQN） 2.4.3 Actor-Critic 方法与 Proximal Policy Optimization（PPO） 2.5 多智能体系统理论基础 2.5.1 多智能体系统的概念与特点 2.5.2 多智能体强化学习（MARL）基本框架 第三章 基于深度学习的交通流量与状态感知 3.1 交通数据采集与预处理 3.1.1 交通摄像头选型与部署 3.1.2 视频数据采集与存储 3.1.3 视频数据预处理（去噪、增强、帧提取） 3.2 车辆检测与识别 3.2.1 基于目标检测的车辆检测模型（YOLO, Faster R-CNN 等） 3.2.2 车辆类型识别与分类 3.2.3 车辆轨迹跟踪与多目标跟踪（DeepSORT 等） 3.3 行人和非机动车检测与跟踪 3.3.1 行人与非机动车的特征提取 3.3.2 基于深度学习的行人与非机动车检测方法 3.3.3 行人与非机动车轨迹分析 3.4 交通流参数估计 3.4.1 基于检测与跟踪的流量计算 3.4.2 基于车速估计的平均速度计算 3.4.3 基于排队长度检测的拥堵评估 3.5 深度学习模型的训练与优化 3.5.1 数据集构建与标注 3.5.2 模型选择与架构设计 3.5.3 模型训练与调参 3.5.4 模型性能评估指标（Precision, Recall, mAP 等） 第四章 基于强化学习的信号灯配时优化 4.1 交通信号灯控制问题建模 4.1.1 路口信号灯控制的 MDP 框架构建 4.1.2 状态空间设计：流量、排队长度、绿灯剩余时间等 4.1.3 动作空间设计：相位选择、绿灯时长调整 4.1.4 奖励函数设计：最大化通行量、最小化延误、减少停车次数 4.2 单路口智能信号灯控制器设计 4.2.1 基于 DQN 的配时优化算法 4.2.2 基于 PPO 的配时优化算法 4.2.3 算法的实现与参数设置 4.3 多路口协同控制策略研究 4.3.1 多智能体强化学习（MARL）框架设计 4.3.2 智能体之间的通信机制 4.3.3 协调与合作策略研究 4.4 交通流预测与拥堵预判 4.4.1 基于 LSTM 的短时交通流预测 4.4.2 预测结果在信号灯控制中的应用 4.5 训练环境构建与仿真 4.5.1 交通仿真软件的选择（SUMO, VISSIM 等） 4.5.2 仿真场景的设置与参数配置 4.5.3 仿真实验的设计与执行 第五章 系统仿真与性能评估 5.1 仿真环境搭建与验证 5.1.1 仿真软件配置与接口开发 5.1.2 仿真模型精度验证 5.2 仿真场景设计 5.2.1 常规交通流场景（早晚高峰、平峰） 5.2.2 特殊交通流场景（事故、施工、大型活动） 5.3 性能评估指标 5.3.1 宏观交通指标（平均行程时间、平均延误、平均速度） 5.3.2 微观交通指标（停车次数、排队长度） 5.3.3 能源消耗与污染物排放评估 5.3.4 安全性指标（行人安全、车辆冲突） 5.4 对比实验与结果分析 5.4.1 与传统控制方法的对比 5.4.2 与现有智能控制方法的对比 5.4.3 不同深度学习与强化学习算法组合的对比 5.4.4 不同奖励函数设置的对比 5.5 敏感性分析 第六章 结论与展望 6.1 研究结论 6.1.1 主要研究成果总结 6.1.2 研究的创新点与优势 6.2 研究的局限性 6.3 未来研究方向展望 6.3.1 更精细化的交通流建模 6.3.2 考虑天气、路况等外部因素的控制 6.3.3 跨区域协同控制与城市交通大脑 6.3.4 系统集成与实际应用部署的挑战 6.3.5 结合其他新兴技术（如 V2X） 参考文献 致谢 ---

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，当我第一次看到这本书的书名，我的第一反应是：“这又是一本讲高深理论的教科书吧？”但紧接着，“应用实例”几个字又让我眼前一亮。作为一名对自动化和机器人领域充满好奇的爱好者，我一直觉得光有理论知识是远远不够的，真正能够衡量一个技术是否成熟、是否有价值，关键在于它在实际工程中的表现。而“光机电一体化丛书”这个定位，则进一步加深了我对这本书的期待。光机电一体化，听起来就充满了科技感，它代表着将精密机械、先进光学与智能电子控制完美结合的产物，是现代工业自动化和智能化发展的基石。我非常希望这本书能够清晰地阐述智能控制在光机电一体化系统中的具体作用，比如如何通过智能算法来提升系统的精度、速度和可靠性。我猜想书中会包含许多生动的案例，比如工业自动化生产线上的智能传感器网络、高精度激光加工设备中的闭环控制系统、甚至是消费电子产品中的微型精密驱动装置。能够看到这些理论如何一步步转化为实际的解决方案，对于我这样希望将技术知识应用于实际项目的人来说，无疑是极具启发性的。我期望这本书能像一位经验丰富的工程师，手把手地教我如何分析和解决工程中的实际问题，而不是仅仅停留在抽象的数学公式层面。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的书名《9787502566449 智能控制工程及其应用实例/光机电一体化丛书》虽然乍看之下有些技术范儿十足，但恰恰是这种“专业”让我对它产生了浓厚的兴趣。我一直在寻找能够深入理解现代工程技术核心的书籍，而“智能控制工程”无疑是其中最关键的一环。特别吸引我的是“应用实例”这几个字，我一直认为，脱离实际应用的理论研究往往难以真正落地，而鲜活的应用案例则是检验和深化理论理解的最佳途径。同时，“光机电一体化丛书”这个系列名称，更将这本书的定位指向了高科技产业的前沿。光机电一体化，这个融合了光学、机械、电子和信息技术的高度集成化系统，是当前工业自动化、机器人技术、精密仪器等领域不可或缺的核心技术。我非常期待书中能够详细介绍智能控制在光机电一体化系统中的具体实现方式，比如如何通过先进的控制算法来优化系统的性能，提高响应速度和精度。我尤其希望它能包含一些具体的、具有代表性的工程案例，例如复杂机械臂的协同运动控制、高精度光学扫描仪的反馈调节机制、甚至是智能制造中的关键设备控制策略。能够看到这些理论知识如何转化为实际的工程解决方案，对于我这样希望提升自身在这一领域专业能力的人来说，将是极其宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，初初一看，可能会让一些读者觉得距离遥远，仿佛是一本只属于专家学者的“天书”。然而，在我看来，它所涵盖的“智能控制工程”和“应用实例”恰恰是当下科技发展最热门、最有价值的领域之一。尤其“光机电一体化丛书”的标签，更是直接点明了其在精密制造、自动化装备等关键产业中的核心地位。我一直关注着科技前沿的发展，特别是那些能够将不同技术领域融会贯通，创造出全新价值的交叉学科。光机电一体化正是这样一种融合了光学、机械、电子和计算机科学的强大力量，它赋予了机器“智慧”和“灵巧”，让它们能够执行越来越复杂和精密的任务。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解智能控制的核心概念，比如如何利用传感器获取信息，如何通过控制器进行决策和调整，以及如何驱动执行器完成动作。更重要的是，那些“应用实例”——它们将是理论付诸实践的最佳桥梁。我希望书中能看到诸如工业机器人臂的精准轨迹控制、无人机飞行的姿态稳定系统、精密光学仪器的自动对焦模块等实际案例的深度剖析，它们将帮助我理解理论在真实世界中的运作方式，以及如何克服工程实践中的种种挑战。这本书，或许就是通往掌握这些前沿技术的一把关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一些关于高级控制理论的书籍，尤其是那些能够将理论与实践紧密结合的。这本书的书名《9787502566449 智能控制工程及其应用实例/光机电一体化丛书》虽然稍显专业，但“智能控制工程”和“应用实例”这几个关键词立刻吸引了我。我一直觉得，学习技术类的知识，光有理论是远远不够的，关键在于如何将这些理论应用到实际的工程问题中去。我个人对光机电一体化领域非常着迷，因为它代表了现代制造业和高科技产业的尖端水平，比如精密光学仪器、航空航天设备、先进的医疗器械等等，都离不开光机电一体化技术的支撑。这本书的“应用实例”部分，我猜想应该会包含一些非常具体的案例分析，比如如何设计和实现一个高性能的伺服系统，如何进行机器视觉的集成与控制，或者如何构建一个自主导航的机器人平台。我非常希望它能详细讲解不同类型智能控制器的原理和特点，比如模型预测控制（MPC）、自适应控制、模糊逻辑控制等，并且能通过实际案例展示它们在解决复杂非线性系统、时变系统问题上的优势。如果这本书能提供一些代码示例或者仿真演示，那就更完美了，这对于我这样的实践派来说，能极大地加速学习过程，让我更快地理解和掌握这些先进的控制技术，并将其运用到我自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字确实很“硬核”，乍一看就让人觉得它是一本偏学术、技术性很强的书。虽然我还没来得及深入研读，但仅从书名和“光机电一体化丛书”这个定位来看，就能预感到它在智能控制领域的深度和广度。我尤其好奇的是“应用实例”这部分，通常来说，理论性的书籍如果能辅以大量实际案例，会大大提升其可读性和实用性。我一直对光机电一体化这个方向很感兴趣，它融合了光学、机械、电子和控制等多个学科，是现代精密仪器、自动化设备的核心技术。想象一下，一台精密的激光雕刻机，或者一个高度自动化的工业机器人，背后都是光机电一体化在发挥作用。这本书如果能把这些复杂的原理通过具体实例剖析清楚，那对我来说简直是福音。我非常期待它能讲解一些前沿的智能控制算法，比如PID控制的升级版，模糊控制，神经网络控制，或者更先进的深度学习在控制系统中的应用。同时，也希望它能涵盖一些实际的工程问题，比如如何解决控制系统的稳定性、鲁棒性问题，如何在复杂环境中实现精确的定位和运动控制。这本书的出版，对于我这样想要在智能控制领域深入探索的读者来说，无疑是提供了一个非常好的学习资源，让我看到了将理论知识转化为实际应用的路径。