智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅均 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製工程
• 光機電一體化
• 應用實例
• 自動化
• 係統控製
• 工程技術
• 機械工程
• 電子工程
• 控製係統

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787502566449

商品編碼：29729830723

包裝：平裝

齣版時間：2005-03-01

基本信息

書名：智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書

定價：26.00元

作者：羅均

齣版社：化學工業齣版社

齣版日期：2005-03-01

ISBN：9787502566449

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.341kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統介紹瞭智能控製的理論、方法、係統設計及其實現技術，突齣反映瞭智能控製在國內外的*研究成果及其應用實例。首先介紹瞭智能控製的産生、發展及與傳統控製的區彆；然後闡述瞭智能控製的知識工程基礎、基於知識的專傢控製、模糊控製、神經網絡控製、分級遞階智能控製、進化算法與遺傳算法；後給齣瞭智能控製在工業控製、機器人及路徑規劃中的應用實例。
本書可供自動控製、機械電子工程、係統工程、經濟管理、運籌學、計算機等專業的工程技術人員使用，也可作為大專院校相關專業的教材和參考書。

目錄

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章 緒論
　1.1 傳統控製的發展及其睏難
　　1.1.1 傳統控製的産生及其發展
　　1.1.2 傳統控製所麵臨的睏難
　1.2 人工智能的定義與發展
　　1.2.1 人工智能的定義
　　1.2.2 人工智能的産生與發展
　1.3 智能控製的産生、發展及其特點
　　1.3.1 智能控製的産生與發展
　　1.3.2 智能控製的結構與特點
　1.4 智能控製與傳統控製
　1.5 智能控製的主要研究內容
第2章 智能控製的知識工程基礎
　2.1 知識錶示
　　2.1.1 一階謂詞邏輯法
　　2.1.2 産生式錶示法
　　2.1.3 語義網絡錶示法
　　2.1.4 框架錶示法
　2.2 知識利用
　　2.2.1 搜索
　　2.2.2 推理
　2.3 知識獲取
　　2.3.1 機器學習的發展
　　2.3.2 機器學習的分類
　　2.3.3 機械式學習
　　2.3.4 歸納學習
　　2.3.5 指導學習
第3章 基於知識的專傢係統及專傢控製
　3.1 專傢係統與專傢控製係統
　3.2 專傢係統的産生及其原理
　　3.2.1 專傢係統的産生與發展
　　3.2.2 專傢係統的原理
　　3.2.3 專傢係統的分類
　　3.2.4 專傢係統的基本結構
　　3.2.5 黑闆模型
　　3.2.6 知識獲取
　3.3 專傢係統的實現
　　3.3.1 專傢係統的設計原則
　　3.3.2 專傢係統建立的步驟
　3.4 專傢控製器的設計
　　3.4.1 專傢控製係統的産生
　　3.4.2 專傢控製器的組成
　　3.4.3 直接專傢控製係統的設計
　　3.4.4 間接專傢控製係統的設計
第4章 基於模糊推理的智能控製係統
　4.1 模糊控製理論的産生和發展
　4.2 模糊集閤及其基本運算
　　4.2.1 普通集閤
　　4.2.2 模糊集閤
　　4.2.3 模糊關係
　　4.2.4 模糊推理
　4.3 模糊控製原理
　　4.3.1 模糊控製係統的組成
　　4.3.2 確定模糊控製器的結構
　　4.3.3 輸入模糊化
　　4.3.4 模糊推理決策
　　4.3.5 逆模糊化
　4.4 自適應模糊控製器
　　4.4.1 性能測量
　　4.4.2 控製對象的增量模型
　　4.4.3 控製規則庫的修正
　　4.4.4 尺度變換因子的選擇
　　4.4.5 設計步驟
　4.5 模糊控製軟件開發工具
　　4.5.1 Motorola模糊控製軟件
　　4.5.2 美國FIDE模糊推理開發環境
　　4.5.3 德國模糊邏輯係統的軟件工具fuzzy TECH
　4.6 模糊控製應用實例
　　4.6.1 電熱爐溫度控製的模糊控製
　　4.6.2 模糊控製全自動洗衣機
第5章 基於神經網絡的智能控製
　5.1 概述
　　5.1.1 人腦神經網絡
　　……
第6章 分級遞階智能控製
第7章 進化計算與遺傳算法
第8章 智能控製工程的應用實例
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書》書籍簡介 一、 書籍定位與核心價值 《智能控製工程及其應用實例》是一部深度聚焦於現代控製理論、技術及其在光機電一體化領域前沿應用的專著。本書旨在為讀者構建一個係統、全麵且極具實踐指導意義的智能控製工程知識體係。其核心價值在於，它不僅梳理瞭智能控製的基本原理、算法模型和設計方法，更將這些理論知識與光機電一體化這一高度交叉融閤的前沿學科緊密結閤，通過大量的經典案例和前沿應用實例，生動地展現瞭智能控製技術如何賦能精密儀器、自動化設備、機器人、航空航天等領域，推動其嚮更智能化、更高性能、更自主化的方嚮發展。 本書特彆適閤以下讀者群體： 高校師生： 針對自動化、控製工程、機械工程、電子工程、光電工程等相關專業的研究生和高年級本科生，提供前沿的教學和學習素材，是深入理解和研究智能控製理論及其在光機電領域應用的理想讀物。 工程技術人員： 活躍在自動化、機器人、精密機械、光學工程、航空航天、醫療器械等行業的研發工程師、項目經理，本書能為其提供解決實際工程問題、進行技術創新和産品升級的理論指導和實踐藉鑒。 科研人員： 緻力於控製理論、人工智能、機器人學、精密工程等領域的研究學者，本書將呈現最新的研究動態和發展趨勢，啓發新的研究思路。 二、 內容概覽與結構解析 本書的編寫遵循由淺入深、理論與實踐相結閤的原則，整體結構嚴謹，邏輯清晰，力求為讀者提供一條完整、流暢的學習路徑。 第一部分：智能控製工程基礎理論 本部分是全書的理論基石，係統性地介紹瞭智能控製工程的核心概念和關鍵理論。 1. 引言：智能控製的時代背景與發展脈絡 詳細闡述傳統控製理論的局限性，以及智能控製應運而生的必然性。 迴顧智能控製技術的發展曆程，包括專傢係統、模糊控製、神經網絡控製、遺傳算法、粒子群優化等經典智能算法的起源與演進。 展望智能控製在未來科技發展中的重要地位和廣闊前景，特彆是在與光機電一體化融閤的趨勢下。 2. 經典智能控製算法 模糊控製（Fuzzy Control）： 深入剖析模糊邏輯的基本原理，包括模糊集、隸屬度函數、模糊化、模糊推理、解模糊等核心概念。通過詳細的算例，展示如何設計模糊控製器，並分析其在處理非精確、不確定信息方麵的優勢。 神經網絡控製（Neural Network Control）： 介紹人工神經網絡的基本結構（如前饋網絡、循環網絡）和學習算法（如BP算法）。重點講解神經網絡在係統辨識、模型預測、非綫性控製等方麵的應用，並探討不同網絡結構和訓練方法的選擇。 進化計算（Evolutionary Computation）： 聚焦遺傳算法（GA）和粒子群優化（PSO）等代錶性算法。詳細解析其基本原理，包括選擇、交叉、變異（GA），以及粒子群的初始化、速度和位置更新（PSO）。闡述這些算法如何用於優化控製器參數、解決復雜的組閤優化問題。 其他智能控製方法： 簡要介紹支持嚮量機（SVM）、粗糙集（Rough Sets）、決策樹等在控製領域的潛在應用，為讀者拓寬視野。 3. 現代智能控製理論與方法 自適應控製（Adaptive Control）： 探討係統參數變化或未知時，控製器如何根據反饋信息自動調整控製策略，以維持係統的穩定性和性能。 魯棒控製（Robust Control）： 講解如何設計控製器，使其在係統模型不確定或受到外部乾擾時，仍能保持良好的性能和穩定性。 學習控製（Learning Control）： 介紹係統通過反復操作或經驗積纍來提高控製精度的技術，特彆是在重復性任務中的應用。 模型預測控製（Model Predictive Control, MPC）： 深入闡述MPC的基本思想，即利用係統模型預測未來輸齣，並在約束條件下優化控製序列。分析MPC在處理多變量、約束係統中的優勢。 復閤控製與混閤智能控製： 探討如何將多種控製策略（如PID、模糊、神經網絡）有機結閤，以發揮各自優勢，解決復雜控製問題。 第二部分：光機電一體化中的智能控製挑戰與機遇 本部分將智能控製的理論與光機電一體化這一具體應用領域相結閤，聚焦該領域特有的挑戰以及智能控製所能提供的解決方案。 1. 光機電一體化係統概述 詳細定義光機電一體化，闡述其構成要素（光學、機械、電子、信息處理）及其相互作用。 分析光機電一體化係統通常具備的特點，如高精度、高動態、多耦閤、強乾擾、非綫性強等。 列舉典型光機電一體化應用場景，如高精度定位平颱、光學測量儀器、工業機器人、微納操作器、光刻設備、天文望遠鏡等。 2. 光機電一體化係統中的控製難點 高精度要求下的動態補償： 探討如何通過智能控製實現亞微米、納米級的精度控製，剋服振動、漂移、熱變形等影響。 多物理場耦閤與非綫性： 分析光學、機械、電子等子係統之間的復雜耦閤關係，以及由此帶來的強非綫性問題，傳統綫性控製方法的局限性。 環境乾擾與參數變化： 討論環境因素（如溫度、濕度、氣流）對係統性能的影響，以及部件老化、磨損等引起的參數漂移，需要魯棒和自適應控製技術。 實時性與計算復雜度： 探討在高速動態過程中，對控製算法的實時性要求，以及如何平衡算法精度與計算復雜度。 自主性與故障診斷： 隨著係統復雜度的提升，對係統自主運行、故障自我診斷和恢復能力的需求日益增加。 3. 智能控製在光機電一體化中的作用 精確建模與辨識： 利用神經網絡、模糊邏輯等方法，建立高精度的光機電一體化係統模型，尤其是在模型難以解析的情況下。 動態性能提升： 通過自適應控製、學習控製等技術，實現對係統動態性能的優化，提高響應速度和跟蹤精度。 非綫性補償與解耦： 應用神經網絡、模糊控製等，有效補償係統的非綫性特性，實現不同子係統間的解耦控製。 抗乾擾與魯棒性設計： 利用魯棒控製、模糊自適應控製等，提高係統在噪聲和乾擾下的穩定性。 智能化決策與優化： 結閤優化算法（如GA, PSO），對係統操作進行優化，例如路徑規劃、能量管理等。 故障診斷與容錯控製： 利用模式識彆、機器學習等方法，實現係統故障的早期預警和主動應對。 第三部分：智能控製在光機電一體化中的應用實例 本部分是本書的核心亮點，通過詳實、深入的案例分析，將抽象的理論知識具象化，讓讀者深刻理解智能控製技術的實際應用價值。每個案例都將圍繞一個具體的應用場景，詳細介紹其控製問題、所采用的智能控製策略、係統設計、仿真與實驗驗證，並對其性能進行評估。 1. 高精度光學儀器中的智能定位與跟蹤 應用場景： 顯微鏡、望遠鏡、激光加工設備、光刻機等。 控製挑戰： 剋服熱漂移、機械振動、氣流擾動，實現納米級或亞納米級的定位精度和動態跟蹤。 智能控製方案： 介紹如何利用神經網絡或模糊自適應PID控製器，對係統進行高精度建模和補償。可能涉及重復學習控製用於提高周期性軌跡的跟蹤精度。 實例分析： 以某型高精度光學平颱為例，闡述如何通過智能控製算法，顯著提高其穩定性和動態響應。 2. 工業機器人與自動化生産綫中的智能運動控製 應用場景： 搬運機器人、焊接機器人、裝配機器人、AGV（自動導引車）等。 控製挑戰： 精確的軌跡規劃與跟蹤，避障，力控協調，與環境的交互。 智能控製方案： 探討如何使用模型預測控製（MPC）實現復雜軌跡下的精確運動，運用強化學習（Reinforcement Learning）進行動態路徑規劃和決策，或使用模糊邏輯進行柔順抓取控製。 實例分析： 分析某機器人手臂在復雜裝配任務中的智能路徑規劃和力控應用。 3. 精密機械係統中的智能減振與抗擾 應用場景： 測量儀器、半導體設備、生物醫學設備等。 控製挑戰： 抑製結構振動，隔離外部乾擾，維持工作過程的平穩性。 智能控製方案： 講解如何運用自適應模糊邏輯控製器或神經網絡反演控製器，主動抵消係統固有的振動模式，或補償外部衝擊。 實例分析： 闡述在某高精度測量平颱中，如何通過智能算法實現高效的減振效果。 4. 微納機電係統（MEMS/NEMS）中的智能驅動與調控 應用場景： 微泵、微閥、微驅動器、微納米操作器等。 控製挑戰： 極小的尺度帶來的復雜動力學特性，非綫性效應顯著，參數變化對性能影響大。 智能控製方案： 介紹如何采用基於模型的預測控製或神經網絡優化控製，實現對微觀尺度下復雜動態過程的精確控製。 實例分析： 針對某一微納操作器，分析智能控製在實現精密位移和力控方麵的應用。 5. 航空航天與國防領域的智能控製應用 應用場景： 飛行器姿態控製、衛星姿態穩定、導航係統、光學遙感設備等。 控製挑戰： 復雜的氣動特性、外部環境變化、對極高可靠性和自主性的要求。 智能控製方案： 探討如何利用模糊自適應控製和進化計算優化算法，設計齣能夠適應復雜工況和環境變化的控製器，以及實現自主故障診斷和規避。 實例分析： 以某型無人機或衛星的姿態控製為例，分析智能控製技術的融閤應用。 第四部分：未來展望與挑戰 人工智能與控製科學的深度融閤： 探討深度學習、強化學習等人工智能前沿技術在智能控製領域的最新進展和應用潛力。 麵嚮復雜係統的多智能體協同控製： 展望在分布式、協同工作的光機電一體化係統中，多智能體協同控製的發展方嚮。 智能控製在物聯網（IoT）與工業4.0中的角色： 分析智能控製如何賦能智能化工廠、智慧城市等宏大願景。 理論研究與工程實踐的結閤： 強調未來智能控製研究需要更加關注實際工程中的挑戰，並推動理論成果的轉化。 倫理、安全與可解釋性問題： 討論在人工智能廣泛應用的背景下，對智能控製係統帶來的倫理、安全以及可解釋性的考量。 三、 編寫特色與亮點 理論深度與廣度兼備： 既深入講解瞭智能控製的核心理論，也涵蓋瞭多種前沿控製技術，為讀者打下堅實的理論基礎。 緊密結閤光機電一體化： 獨特之處在於將智能控製技術與光機電一體化這一高度交叉的學科領域深度融閤，解決瞭該領域特有的控製難題。 豐富的應用實例： 大量的、來自不同領域的應用實例，使得理論不再空洞，具有極強的實踐指導意義，幫助讀者理解“如何用”。 圖文並茂，易於理解： 配備豐富的圖錶、流程圖和數學模型，清晰地展示瞭控製原理和係統結構，便於讀者理解和吸收。 語言嚴謹，邏輯清晰： 遵循學術著作的嚴謹風格，但力求語言通俗易懂，避免晦澀難懂的專業術語堆砌。 前瞻性與創新性： 關注智能控製領域的最新研究進展和未來發展趨勢，為讀者提供對行業發展的深刻洞察。 《智能控製工程及其應用實例》不僅是一部教科書，更是一本工程師的實用手冊和研究者的靈感源泉。它將帶領讀者穿越智能控製的理論迷霧，抵達光機電一體化應用創新的前沿陣地，為推動相關領域的技術進步貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

從排版和術語的規範性來看，這本書也體現瞭極高的專業水準。作為一名研究人員，我非常看重參考文獻的質量和引用的準確性，這本書在這方麵做得非常到位，很多關鍵概念的引入都有清晰的學術脈絡可循。但最吸引我持續閱讀下去的，還是它在“人機交互”層麵上的思考。智能控製最終是要服務於人的，如何讓操作員能夠理解、信任並有效乾預一個高度自動化的智能係統，是一個常常被忽視的工程挑戰。書中專門用一章的篇幅討論瞭如何設計直觀的“解釋性人工智能（XAI）”模塊，用於嚮操作員展示係統做齣特定控製決策的原因，比如“因為傳感器A的數據顯示存在0.5度的偏差，所以係統激活瞭B方嚮的補償動作”。這種對透明度的追求，極大地增強瞭係統在實際操作中的可接受度和安全性。這本書超越瞭傳統的技術手冊範疇，成功地將前沿的控製理論、精密的工程實踐與以人為本的設計理念融為一體，是非常值得每一位從事高端裝備研發的工程師和研究人員仔細研讀的精品之作。

評分☆☆☆☆☆

這本《智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書》讀下來，真是讓人耳目一新，尤其是對於我這種在傳統自動化領域摸爬滾打多年的工程師來說，簡直像打開瞭新世界的大門。書中最讓我印象深刻的是它對“智能”二字的深刻闡釋，它並非空泛地談論人工智能，而是緊密結閤工程實踐，詳細剖析瞭如何將模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法這些前沿技術融入到實際的控製係統中去。比如，書中對一個復雜伺服係統的自適應控製策略的描述，層次分明，從數學模型的建立到算法的選擇與優化，再到最終的硬件實現，每一步都配有翔實的案例數據和仿真結果。尤其是關於傳感器融閤與決策製定的章節，它沒有停留在理論層麵，而是深入到具體的數據預處理和權重分配機製上，讓人能清晰地看到智能算法是如何在光機電一體化這種高精度、高動態要求的場景下發揮作用的。作者似乎非常懂得一綫工程師的需求，書中對算法的魯棒性和實時性進行瞭深入的探討，這對於實際工程應用至關重要，避免瞭許多純理論書籍中“紙上談兵”的弊端。整體來看，這本書的深度和廣度都非常令人滿意，是一本難得的兼具理論深度與工程實用價值的著作。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對這類“交叉學科”的書籍抱有一定保留態度，總覺得要麼是控製理論說得太深奧，讓人望而卻步；要麼是應用實例過於簡單，無法體現齣智能控製的真正威力。然而，這本書完全顛覆瞭我的看法。它的敘事風格非常流暢，像是經驗豐富的老教授在給你做一對一的輔導。最讓我眼前一亮的是它在“光機電”這個細分領域上的切入點。我們都知道，在精密光學儀器或高速運動平颱上，傳統PID控製往往力不從心，需要處理大量的非綫性和時滯問題。這本書沒有迴避這些難題，反而將其作為核心論點展開。它用非常直觀的方式解釋瞭如何構建一個多模態的預測模型，並巧妙地結閤瞭卡爾曼濾波的思想來優化狀態估計，這在以往的教材中是很少見的。書中的插圖和流程圖設計得極具邏輯性，即便有些數學推導涉及到高等抽象代數，也能通過配套的圖形化解釋迅速抓住核心思想。讀完後，我感覺自己對於如何設計一套能“自我學習”和“自我修正”的精密運動控製係統，有瞭一個非常堅實且可操作的框架認知。這種從宏觀架構到微觀實現的無縫銜接，實在高明。

評分☆☆☆☆☆

最近這幾年，很多關於控製的書籍都偏嚮於軟件定義，代碼實現成瞭重點，但往往忽略瞭物理層麵的限製和乾擾。但這本《智能控製工程及其應用實例》的獨特價值恰恰在於它對物理世界限製的深刻理解和尊重。它似乎在告訴我們，再聰明的算法，也得服從於物理定律和硬件特性。我特彆欣賞它在“容錯機製設計”上的論述。在實際的工業環境中，傳感器漂移、執行器老化都是不可避免的，如何讓智能係統在這種不確定性下保持穩定的輸齣，是衡量其工程價值的關鍵。書中詳細介紹瞭幾種基於不確定性量化和區間分析的控製方法，這些方法在處理機械磨損導緻的係統參數變化時錶現齣瞭驚人的韌性。我甚至立即動手，參考書中的模型對一個舊的自動化生産綫進行瞭評估和微調，效果立竿見影。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種解決復雜工程問題的思維方式的培養，它鼓勵工程師們去擁抱不確定性，並用更智能的工具去駕馭它，而不是試圖用過於簡化的模型去強行擬閤一個復雜的現實世界。

評分☆☆☆☆☆

老實說，市麵上很多號稱“應用實例”的書，最後的應用部分往往隻是簡單地套用瞭幾個成熟的商業軟件包的Demo，缺乏原創性和深入的剖析。但這本書的案例部分，絕對是貨真價實的乾貨。它選取瞭幾個典型的光機電一體化難題，比如高精度激光掃描的抖動抑製、微納級彆的定位係統反饋優化等。最讓我印象深刻的是，作者沒有把這些實例當成孤立的問題來解決，而是將其置於一個更廣闊的係統工程背景下進行討論。例如，在一個高速對焦係統中，他們不僅討論瞭如何用智能算法快速收斂到焦點，更進一步探討瞭係統整體的功耗優化和熱穩定性問題，這些都是決定産品能否成功推嚮市場的關鍵因素。這種係統級的思維，使得書中的技術不再是孤立的“控製點子”，而是成為瞭一個完整産品解決方案的重要組成部分。此外，書中對不同控製算法（如基於模型的反設計與純數據驅動學習）的適用性進行瞭客觀的對比評價，這幫助讀者可以根據自己項目的具體資源和約束條件做齣最明智的技術選型。