复杂系统的模糊变结构控制及其应用 9787502447625 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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米阳，韩云昊 著

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• 复杂系统
• 模糊控制
• 变结构控制
• 控制理论
• 系统工程
• 自动化
• 应用研究
• 数学模型
• 非线性系统
• 智能控制

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出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502447625

商品编码：29624685360

包装：平装

出版时间：2008-11-01

图书基本信息
图书名称	复杂系统的模糊变结构控制及其应用	作者	米阳,韩云昊
定价	20.00元	出版社	冶金工业出版社
ISBN	9787502447625	出版日期	2008-11-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	大32开	商品重量	0.182Kg

内容简介

本书从基本原理与方法、多种控制算法和实际应用等多个方面，阿述了近年来复杂系统模糊变结构控制方面的研究成果。内容包括：不确定离散系统的滑模控制；状态不完全可测时滞系统的研究；非线性离散系统的模糊鲁棒镇定；时滞不确定离散系统的鲁棒镇定；不确定系统的模糊滑模控制；不确定时滞系统的模糊滑模控制；基于分区切换方法设计倒立摆系统的控制器；基于变结构控制的时滞复杂动态网络的鲁棒自适应同步。本书是模糊变结构控制领域方面的专著，取材新颖、广泛，结合实际，反映了这一领域近年来所取得的进展。 本书适宜信息、自动化及计算机应用等专业科技人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《智能控制理论与方法研究》 书籍简介： 本书系统地梳理了智能控制领域的核心理论、关键技术和前沿进展，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解并掌握如何利用仿生、认知和机器学习等思想来设计和实现能够处理不确定性、复杂性和动态性的智能控制系统。内容涵盖了从基础理论的构建到先进算法的设计，再到具体应用场景的探索，力求兼具学术深度与实践指导意义。 第一章 智能控制概述 本章将首先阐述智能控制的起源与发展历程，分析传统控制理论在面对复杂系统时的局限性，从而引出智能控制的必要性和核心优势。我们将深入探讨智能控制的定义、基本原理以及其与传统控制理论的联系与区别。本章还将介绍智能控制在人工智能、认知科学、神经科学等相关学科的交叉融合，重点阐释智能控制所追求的目标：赋予系统学习、适应、推理、决策和自主性的能力。读者将了解到智能控制在应对非线性、时变、耦合度高、信息不完整等复杂系统问题中的独特价值。 第二章 模糊逻辑控制理论 作为智能控制的重要分支，模糊逻辑控制（FLC）在本章得到详细阐述。我们将从模糊集合论和模糊逻辑的基础概念入手，讲解隶属函数、模糊规则、模糊推理等核心要素。随后，我们将深入介绍不同类型的模糊逻辑控制器，包括Mamdani型和Sugeno型模糊控制器，并分析它们的特点、优缺点及适用范围。本章将重点讲解模糊逻辑控制器的设计步骤，包括：模糊化（定义输入输出变量及其模糊语言项、隶属函数）、规则库的构建（基于专家知识或数据驱动）、模糊推理（如最大-最小法、最大-乘积法）以及解模糊化（如重心法、最大隶属度法）。此外，还将探讨模糊逻辑控制在处理主观性、经验性知识方面的能力，以及其在化工、电力、机器人等领域的初步应用。 第三章 神经网络与深度学习在控制中的应用 神经网络（NN）和深度学习（DL）是构建智能控制系统的强大工具。本章将深入介绍神经网络的基本结构，包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等，并详细讲解BP（反向传播）算法等核心训练机制。我们将重点阐述如何将神经网络应用于系统建模（如非线性系统辨识）、状态估计、控制器设计（如自适应控制器、预测控制器）以及故障诊断等控制任务。此外，本章还将详细介绍深度学习在智能控制中的最新进展，包括深度强化学习（DRL）在策略优化、决策制定方面的突破性应用，如Q-learning、DDPG、PPO等算法。我们将通过具体案例，展示深度学习模型如何从海量数据中学习复杂的控制策略，实现超越传统方法的性能。 第四章 进化计算与优化控制 进化计算（EC），特别是遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）等，为解决复杂系统的优化控制问题提供了有效途径。本章将系统介绍这些算法的基本原理、结构和核心操作（如选择、交叉、变异，初始化、速度更新、位置更新等）。我们将重点阐述如何将进化计算应用于控制器的参数整定、系统模型的优化、以及复杂控制策略的搜索。通过对不同优化算法的比较分析，读者将理解在不同场景下选择最合适优化方法的依据。本章还将介绍进化算法与其他智能控制技术（如模糊逻辑、神经网络）的混合应用，形成更强大的混合智能控制框架，解决更具挑战性的控制问题。 第五章 混合智能控制策略 本章旨在融合前几章介绍的各类智能控制技术，构建更强大、更鲁棒的混合智能控制系统。我们将详细讨论几种典型的混合智能控制策略，例如： 模糊神经网络（FNN）控制： 将模糊逻辑的解释性和神经网络的学习能力相结合，用于处理复杂的非线性系统辨识和控制。 神经模糊（Neuro-Fuzzy）控制： 通过神经网络训练来优化模糊控制器的参数（隶属函数、规则），实现自适应模糊控制。 强化学习与模糊逻辑/神经网络的结合： 利用强化学习的决策能力，结合模糊逻辑的规则表示或神经网络的函数逼近能力，设计更优的自适应和鲁棒的控制策略。 进化算法优化混合智能控制器： 利用进化算法对模糊神经网络、神经模糊等混合控制器的结构和参数进行全局优化。 本章将通过理论分析和仿真实验，展示这些混合策略在提升控制精度、鲁棒性、适应性和泛化能力方面的优势。 第六章 智能控制在复杂系统中的典型应用 本章将聚焦智能控制在各类复杂系统中的实际应用，通过具体案例展示智能控制的威力。我们将深入探讨以下几个方面： 机器人控制： 包括自主导航、路径规划、多机器人协同、灵巧操作等，重点介绍如何利用强化学习、模糊逻辑和神经网络实现机器人的智能感知、决策与控制。 工业过程控制： 如化工反应器、电力系统、冶金过程等，研究如何利用智能控制技术应对参数不确定、模型复杂、扰动频繁的工业生产过程，提高产品质量、生产效率和安全性。 航空航天与交通系统： 如飞行器姿态控制、自动驾驶、交通流量优化等，探讨智能控制在确保系统稳定、安全、高效运行方面的作用。 环境与能源系统： 如智能电网、可再生能源预测与控制、水处理系统优化等，展示智能控制在提高能源利用效率、应对环境变化方面的潜力。 每个应用案例都将详细分析系统面临的挑战、所采用的智能控制方法、关键技术细节以及取得的成效，力求为读者提供宝贵的实践经验和启示。 第七章 智能控制的未来发展趋势 本章将展望智能控制领域的未来发展方向，探讨当前研究面临的挑战和未来的研究热点。我们将关注： 可解释性AI（XAI）在智能控制中的应用： 如何在提高控制性能的同时，增强控制策略的可解释性，方便人类理解和信任。 多模态信息融合的智能控制： 如何整合视觉、听觉、触觉等多种传感器信息，实现更全面的环境感知和更精细的控制。 联邦学习与边缘智能控制： 如何在保护数据隐私的前提下，实现分布式智能控制，并在边缘设备上部署高效的智能控制器。 具身智能（Embodied Intelligence）与智能控制： 探索智能体在物理世界中的感知、学习、决策与交互，以及智能控制在其中扮演的关键角色。 面向大规模、分布式系统的智能控制： 如何设计能够有效管理和控制海量节点、高度耦合的复杂分布式系统的智能控制框架。 本章旨在激发读者的研究兴趣，为未来的智能控制理论与技术发展提供前瞻性的思考。 结论： 本书通过系统介绍智能控制的理论基础、核心技术、混合策略以及在复杂系统中的应用，力求帮助读者建立对智能控制的全面认识。我们相信，随着人工智能技术的飞速发展，智能控制将在解决人类社会面临的日益复杂的工程与科学问题中扮演越来越重要的角色。本书的读者群包括但不限于：自动化、控制工程、计算机科学、电子工程等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究和工程开发的科研人员、工程师。希望本书能够成为读者在智能控制领域探索与实践的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对控制理论在工程领域实际应用充满热情的工程师。在日常工作中，我经常会遇到各种各样难以建模或参数变化频繁的系统。当我看到《复杂系统的模糊变结构控制及其应用》这本书时，立刻被它所承诺的解决方案吸引。我虽然还没有完全研读，但初步浏览了一下目录和引言，书中提到的“模糊化”和“变结构”技术，让我联想到在某些工业过程控制中，我们常常需要依靠操作员的经验来调整控制参数，而模糊逻辑恰恰是模拟这种经验的绝佳工具。同时，变结构控制的强鲁棒性对于保证生产过程的稳定运行至关重要，尤其是在面对突发干扰或设备老化的情况下。我猜测本书会深入探讨如何将这两种技术有机地融合，以应对复杂系统带来的挑战，并在具体的应用章节中展示其强大的工程价值。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在关注智能控制领域的发展，尤其对那些能够处理不确定性和非线性问题的控制策略很感兴趣。这本书的书名“复杂系统的模糊变结构控制及其应用”恰好击中了我的关注点。虽然我还没有机会通读全书，但从目录和一些章节的摘要来看，这本书似乎涵盖了从理论基础到实际应用的广泛内容。我特别留意到关于“模糊化”和“变结构”的章节，这让我联想到了一些在工业自动化和机器人领域常见的难题，比如传感器噪声、执行器延迟以及模型参数的漂移等。我设想这本书可能会深入探讨如何利用模糊逻辑的灵活性来处理这些不确定性，同时又运用变结构控制的鲁棒性来确保系统的稳定性。书名中“及其应用”几个字也预示着书中会有具体的案例分析，这对于我这种偏向实践应用的研究者来说，无疑是极大的吸引力。我希望能从中学习到一些能够指导我实际项目开发的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣源于我近期在解决一个涉及多变量、高阶非线性耦合的系统时遇到的瓶颈。传统的PID控制在此类系统中表现不佳，而我正在积极寻找更为先进的控制技术。这本书的书名，特别是“模糊变结构控制”，让我眼前一亮。我理解模糊控制在处理量化信息和人类专家知识方面有独到之处，而变结构控制则以其对参数变化和外部扰动的鲁棒性而闻名。将这两者结合起来，似乎能够构建出一种既能适应复杂系统内在的不确定性，又能保证系统稳定性的强大控制框架。虽然我目前还无法评判书中理论的严谨性以及算法的有效性，但从概念上看，它提供了一种非常有前景的解决方案。我非常期待书中能够详细阐述模糊逻辑如何被用来设计“切换律”，以及变结构控制的稳定性如何通过模糊规则来增强。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配银色的书名，营造出一种神秘而理性的科技感。我在书店里随手翻开，首先注意到的是其清晰的排版和高质量的纸张，这在学术书籍中是难能可贵的。尽管我目前的研究方向并非直接与模糊控制或变结构控制相关，但我对复杂系统本身一直抱有浓厚的兴趣。我对书中的一些章节进行了初步的浏览，例如关于系统建模和分析的部分，其逻辑清晰，概念阐述得也很到位。作者在引言部分就点明了复杂系统研究的挑战性，以及模糊逻辑和变结构控制在这类系统中的潜在优势，这让我对本书的理论深度产生了期待。尽管我无法深入探讨其具体的控制算法和应用案例，但单就其对复杂系统共性问题和控制思想的探讨，就已经足够吸引我深入了解。我尤其好奇书中是如何将模糊理论与变结构控制这两种看似不同的控制范式进行有机结合的，这无疑是本书的一大亮点。

评分☆☆☆☆☆

我对复杂性科学和控制工程交叉领域的研究一直深感着迷。这本书的书名，特别是“模糊变结构控制”这个术语，引起了我极大的好奇。模糊控制的引入，意味着系统可以在信息不完全或存在量化误差的情况下进行有效控制，这对于许多现实世界的复杂系统来说至关重要。而变结构控制的强鲁棒性，则能确保系统在面对不确定性和干扰时依然保持稳定。我设想这本书会深入探讨如何设计能够同时满足这两种控制策略优点的混合控制器，并阐述其在处理非线性、时变以及耦合度高的复杂系统时的理论基础。尽管我尚未深入研究书中具体的数学推导和算法细节，但我对其理论框架的独特性和潜在的应用前景充满了期待，并希望从中获得新的研究思路。