復雜係統的模糊變結構控製及其應用 9787502447625 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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米陽，韓雲昊 著

圖書標籤:

• 復雜係統
• 模糊控製
• 變結構控製
• 控製理論
• 係統工程
• 自動化
• 應用研究
• 數學模型
• 非綫性係統
• 智能控製

店鋪： 琅琅圖書專營店

齣版社： 冶金工業齣版社

ISBN：9787502447625

商品編碼：29624685360

包裝：平裝

齣版時間：2008-11-01

圖書基本信息
圖書名稱	復雜係統的模糊變結構控製及其應用	作者	米陽,韓雲昊
定價	20.00元	齣版社	冶金工業齣版社
ISBN	9787502447625	齣版日期	2008-11-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	大32開	商品重量	0.182Kg

內容簡介

本書從基本原理與方法、多種控製算法和實際應用等多個方麵，阿述瞭近年來復雜係統模糊變結構控製方麵的研究成果。內容包括：不確定離散係統的滑模控製；狀態不完全可測時滯係統的研究；非綫性離散係統的模糊魯棒鎮定；時滯不確定離散係統的魯棒鎮定；不確定係統的模糊滑模控製；不確定時滯係統的模糊滑模控製；基於分區切換方法設計倒立擺係統的控製器；基於變結構控製的時滯復雜動態網絡的魯棒自適應同步。本書是模糊變結構控製領域方麵的專著，取材新穎、廣泛，結閤實際，反映瞭這一領域近年來所取得的進展。 本書適宜信息、自動化及計算機應用等專業科技人員閱讀，也可供高等院校相關專業的師生參考。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《智能控製理論與方法研究》 書籍簡介： 本書係統地梳理瞭智能控製領域的核心理論、關鍵技術和前沿進展，旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解並掌握如何利用仿生、認知和機器學習等思想來設計和實現能夠處理不確定性、復雜性和動態性的智能控製係統。內容涵蓋瞭從基礎理論的構建到先進算法的設計，再到具體應用場景的探索，力求兼具學術深度與實踐指導意義。 第一章 智能控製概述 本章將首先闡述智能控製的起源與發展曆程，分析傳統控製理論在麵對復雜係統時的局限性，從而引齣智能控製的必要性和核心優勢。我們將深入探討智能控製的定義、基本原理以及其與傳統控製理論的聯係與區彆。本章還將介紹智能控製在人工智能、認知科學、神經科學等相關學科的交叉融閤，重點闡釋智能控製所追求的目標：賦予係統學習、適應、推理、決策和自主性的能力。讀者將瞭解到智能控製在應對非綫性、時變、耦閤度高、信息不完整等復雜係統問題中的獨特價值。 第二章 模糊邏輯控製理論 作為智能控製的重要分支，模糊邏輯控製（FLC）在本章得到詳細闡述。我們將從模糊集閤論和模糊邏輯的基礎概念入手，講解隸屬函數、模糊規則、模糊推理等核心要素。隨後，我們將深入介紹不同類型的模糊邏輯控製器，包括Mamdani型和Sugeno型模糊控製器，並分析它們的特點、優缺點及適用範圍。本章將重點講解模糊邏輯控製器的設計步驟，包括：模糊化（定義輸入輸齣變量及其模糊語言項、隸屬函數）、規則庫的構建（基於專傢知識或數據驅動）、模糊推理（如最大-最小法、最大-乘積法）以及解模糊化（如重心法、最大隸屬度法）。此外，還將探討模糊邏輯控製在處理主觀性、經驗性知識方麵的能力，以及其在化工、電力、機器人等領域的初步應用。 第三章 神經網絡與深度學習在控製中的應用 神經網絡（NN）和深度學習（DL）是構建智能控製係統的強大工具。本章將深入介紹神經網絡的基本結構，包括前饋神經網絡、循環神經網絡、捲積神經網絡等，並詳細講解BP（反嚮傳播）算法等核心訓練機製。我們將重點闡述如何將神經網絡應用於係統建模（如非綫性係統辨識）、狀態估計、控製器設計（如自適應控製器、預測控製器）以及故障診斷等控製任務。此外，本章還將詳細介紹深度學習在智能控製中的最新進展，包括深度強化學習（DRL）在策略優化、決策製定方麵的突破性應用，如Q-learning、DDPG、PPO等算法。我們將通過具體案例，展示深度學習模型如何從海量數據中學習復雜的控製策略，實現超越傳統方法的性能。 第四章 進化計算與優化控製 進化計算（EC），特彆是遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）和差分進化（DE）等，為解決復雜係統的優化控製問題提供瞭有效途徑。本章將係統介紹這些算法的基本原理、結構和核心操作（如選擇、交叉、變異，初始化、速度更新、位置更新等）。我們將重點闡述如何將進化計算應用於控製器的參數整定、係統模型的優化、以及復雜控製策略的搜索。通過對不同優化算法的比較分析，讀者將理解在不同場景下選擇最閤適優化方法的依據。本章還將介紹進化算法與其他智能控製技術（如模糊邏輯、神經網絡）的混閤應用，形成更強大的混閤智能控製框架，解決更具挑戰性的控製問題。 第五章 混閤智能控製策略 本章旨在融閤前幾章介紹的各類智能控製技術，構建更強大、更魯棒的混閤智能控製係統。我們將詳細討論幾種典型的混閤智能控製策略，例如： 模糊神經網絡（FNN）控製： 將模糊邏輯的解釋性和神經網絡的學習能力相結閤，用於處理復雜的非綫性係統辨識和控製。 神經模糊（Neuro-Fuzzy）控製： 通過神經網絡訓練來優化模糊控製器的參數（隸屬函數、規則），實現自適應模糊控製。 強化學習與模糊邏輯/神經網絡的結閤： 利用強化學習的決策能力，結閤模糊邏輯的規則錶示或神經網絡的函數逼近能力，設計更優的自適應和魯棒的控製策略。 進化算法優化混閤智能控製器： 利用進化算法對模糊神經網絡、神經模糊等混閤控製器的結構和參數進行全局優化。 本章將通過理論分析和仿真實驗，展示這些混閤策略在提升控製精度、魯棒性、適應性和泛化能力方麵的優勢。 第六章 智能控製在復雜係統中的典型應用 本章將聚焦智能控製在各類復雜係統中的實際應用，通過具體案例展示智能控製的威力。我們將深入探討以下幾個方麵： 機器人控製： 包括自主導航、路徑規劃、多機器人協同、靈巧操作等，重點介紹如何利用強化學習、模糊邏輯和神經網絡實現機器人的智能感知、決策與控製。 工業過程控製： 如化工反應器、電力係統、冶金過程等，研究如何利用智能控製技術應對參數不確定、模型復雜、擾動頻繁的工業生産過程，提高産品質量、生産效率和安全性。 航空航天與交通係統： 如飛行器姿態控製、自動駕駛、交通流量優化等，探討智能控製在確保係統穩定、安全、高效運行方麵的作用。 環境與能源係統： 如智能電網、可再生能源預測與控製、水處理係統優化等，展示智能控製在提高能源利用效率、應對環境變化方麵的潛力。 每個應用案例都將詳細分析係統麵臨的挑戰、所采用的智能控製方法、關鍵技術細節以及取得的成效，力求為讀者提供寶貴的實踐經驗和啓示。 第七章 智能控製的未來發展趨勢 本章將展望智能控製領域的未來發展方嚮，探討當前研究麵臨的挑戰和未來的研究熱點。我們將關注： 可解釋性AI（XAI）在智能控製中的應用： 如何在提高控製性能的同時，增強控製策略的可解釋性，方便人類理解和信任。 多模態信息融閤的智能控製： 如何整閤視覺、聽覺、觸覺等多種傳感器信息，實現更全麵的環境感知和更精細的控製。 聯邦學習與邊緣智能控製： 如何在保護數據隱私的前提下，實現分布式智能控製，並在邊緣設備上部署高效的智能控製器。 具身智能（Embodied Intelligence）與智能控製： 探索智能體在物理世界中的感知、學習、決策與交互，以及智能控製在其中扮演的關鍵角色。 麵嚮大規模、分布式係統的智能控製： 如何設計能夠有效管理和控製海量節點、高度耦閤的復雜分布式係統的智能控製框架。 本章旨在激發讀者的研究興趣，為未來的智能控製理論與技術發展提供前瞻性的思考。 結論： 本書通過係統介紹智能控製的理論基礎、核心技術、混閤策略以及在復雜係統中的應用，力求幫助讀者建立對智能控製的全麵認識。我們相信，隨著人工智能技術的飛速發展，智能控製將在解決人類社會麵臨的日益復雜的工程與科學問題中扮演越來越重要的角色。本書的讀者群包括但不限於：自動化、控製工程、計算機科學、電子工程等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究和工程開發的科研人員、工程師。希望本書能夠成為讀者在智能控製領域探索與實踐的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣源於我近期在解決一個涉及多變量、高階非綫性耦閤的係統時遇到的瓶頸。傳統的PID控製在此類係統中錶現不佳，而我正在積極尋找更為先進的控製技術。這本書的書名，特彆是“模糊變結構控製”，讓我眼前一亮。我理解模糊控製在處理量化信息和人類專傢知識方麵有獨到之處，而變結構控製則以其對參數變化和外部擾動的魯棒性而聞名。將這兩者結閤起來，似乎能夠構建齣一種既能適應復雜係統內在的不確定性，又能保證係統穩定性的強大控製框架。雖然我目前還無法評判書中理論的嚴謹性以及算法的有效性，但從概念上看，它提供瞭一種非常有前景的解決方案。我非常期待書中能夠詳細闡述模糊邏輯如何被用來設計“切換律”，以及變結構控製的穩定性如何通過模糊規則來增強。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，深邃的藍色背景搭配銀色的書名，營造齣一種神秘而理性的科技感。我在書店裏隨手翻開，首先注意到的是其清晰的排版和高質量的紙張，這在學術書籍中是難能可貴的。盡管我目前的研究方嚮並非直接與模糊控製或變結構控製相關，但我對復雜係統本身一直抱有濃厚的興趣。我對書中的一些章節進行瞭初步的瀏覽，例如關於係統建模和分析的部分，其邏輯清晰，概念闡述得也很到位。作者在引言部分就點明瞭復雜係統研究的挑戰性，以及模糊邏輯和變結構控製在這類係統中的潛在優勢，這讓我對本書的理論深度産生瞭期待。盡管我無法深入探討其具體的控製算法和應用案例，但單就其對復雜係統共性問題和控製思想的探討，就已經足夠吸引我深入瞭解。我尤其好奇書中是如何將模糊理論與變結構控製這兩種看似不同的控製範式進行有機結閤的，這無疑是本書的一大亮點。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對控製理論在工程領域實際應用充滿熱情的工程師。在日常工作中，我經常會遇到各種各樣難以建模或參數變化頻繁的係統。當我看到《復雜係統的模糊變結構控製及其應用》這本書時，立刻被它所承諾的解決方案吸引。我雖然還沒有完全研讀，但初步瀏覽瞭一下目錄和引言，書中提到的“模糊化”和“變結構”技術，讓我聯想到在某些工業過程控製中，我們常常需要依靠操作員的經驗來調整控製參數，而模糊邏輯恰恰是模擬這種經驗的絕佳工具。同時，變結構控製的強魯棒性對於保證生産過程的穩定運行至關重要，尤其是在麵對突發乾擾或設備老化的情況下。我猜測本書會深入探討如何將這兩種技術有機地融閤，以應對復雜係統帶來的挑戰，並在具體的應用章節中展示其強大的工程價值。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在關注智能控製領域的發展，尤其對那些能夠處理不確定性和非綫性問題的控製策略很感興趣。這本書的書名“復雜係統的模糊變結構控製及其應用”恰好擊中瞭我的關注點。雖然我還沒有機會通讀全書，但從目錄和一些章節的摘要來看，這本書似乎涵蓋瞭從理論基礎到實際應用的廣泛內容。我特彆留意到關於“模糊化”和“變結構”的章節，這讓我聯想到瞭一些在工業自動化和機器人領域常見的難題，比如傳感器噪聲、執行器延遲以及模型參數的漂移等。我設想這本書可能會深入探討如何利用模糊邏輯的靈活性來處理這些不確定性，同時又運用變結構控製的魯棒性來確保係統的穩定性。書名中“及其應用”幾個字也預示著書中會有具體的案例分析，這對於我這種偏嚮實踐應用的研究者來說，無疑是極大的吸引力。我希望能從中學習到一些能夠指導我實際項目開發的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

我對復雜性科學和控製工程交叉領域的研究一直深感著迷。這本書的書名，特彆是“模糊變結構控製”這個術語，引起瞭我極大的好奇。模糊控製的引入，意味著係統可以在信息不完全或存在量化誤差的情況下進行有效控製，這對於許多現實世界的復雜係統來說至關重要。而變結構控製的強魯棒性，則能確保係統在麵對不確定性和乾擾時依然保持穩定。我設想這本書會深入探討如何設計能夠同時滿足這兩種控製策略優點的混閤控製器，並闡述其在處理非綫性、時變以及耦閤度高的復雜係統時的理論基礎。盡管我尚未深入研究書中具體的數學推導和算法細節，但我對其理論框架的獨特性和潛在的應用前景充滿瞭期待，並希望從中獲得新的研究思路。