智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王剋奇，白雪冰，孫麗萍 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 林業工程
• 自動化
• 控製理論
• 規劃教材
• 高等教育
• 本科
• 十二五
• 林業自動化
• 智能係統

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503871030

版次：1

商品編碼：11312414

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-07-01

用紙：膠版紙

頁數：235

字數：349000

正文語種：中文

內容簡介

　　《智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》係統地介紹瞭典型智能控製方法的基本概念、係統結構、工作原理、實現方法及其在林業工程中的應用。主要內容包括：模糊集閤論、模糊控製係統的組成方法及其工作原理；專傢係統的知識獲取與錶示、自動推理機製，專傢智能控製係統的類型和工作原理；神經網絡及神經網絡控製係統的類型及其工作原理；仿人控製的原理和結構、仿人控製的特徵狀態模式及其辨識和控製模態問題、仿人控製器的設計方法及實際應用；遺傳算法的優化原理及其在控製中的應用；智能控製方法在林業工程中的應用。
　　《智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》注重理論與實踐相結閤，書中加入瞭本書作者以及他人的研究成果，對工程應用有一定的參考價值。
　　《智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》可作為高等院校自動控製類專業本科生和研究生的教材，也可供相關領域的科技人員參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1.1 智能控製的發展曆史
1.2 智能控製的特點
1.3 智能控製的結構理論
1.4 智能控製與傳統控製的關係
1.5 智能控製的研究對象
1.6 智能控製的類型
1.7 智能控製的應用
習 題

第2章 模糊控製係統
2.1 普通集閤論
2.2 模糊集閤論
2.3 模糊推理
2.4 模糊控製概述
2.5 模糊控製原理
2.6 基本模糊控製器的設計
2.7 自校正模糊控製器的設計
2.8 模糊PID控製器的設計
習 題

第3章 專傢控製係統
3.1 專傢係統的基本概念
3.2 專傢係統的知識錶示
3.3 專傢係統的知識獲取
3.4 專傢係統的推理機製
3.5 專傢控製係統概述
3.6 直接專傢控製
3.7 間接專傢控製
3.8 專傢模糊控製係統
習 題

第4章 神經網絡控製係統
4.1 人工神經網絡概述
4.2 前饋神經網絡
4.3 Hopfield神經網絡
4.4 神經網絡模型辨識
4.5 神經網絡控製的基本思想
4.6 單神經元自適應PID控製
4.7 神經元自適應PSD控製
4.8 神經網絡內模控製
4.9 神經網絡自適應控製
4.10 神經網絡PID控製
習 題

第5章 仿人控製
5.1 仿人控製的基本原理
5.2 仿人控製的遞階結構
5.3 仿人控製的特徵模型和決策模態
5.4 仿人控製器的設計
5.5 仿人控製器示例
習 題

第6章 遺傳算法
6.1 遺傳算法概述
6.2 遺傳算法的基本原理
6.3 遺傳算法的數學基礎
6.4 遺傳算法的應用問題
6.5 基於遺傳算法的PID參數整定
習 題

第7章 智能控製在林業工程中的應用
7.1 智能控製方法在刨縴闆施膠控製中的應用
7.2 木材乾燥模糊自適應控製係統
7.3 智能控製在溫室中的應用
參考文獻

精彩書摘

　　例如：如果 某種動物是哺乳動物，並且吃肉 那麼 這種動物被稱為食肉動物。
　　産生式的IF部分被稱為條件、前項或産生式的左邊。它說明應用這條規則必須滿足的條件。THEN部分被稱為操作、結果、後項或産生式的右邊。在産生式係統的執行過程中，如果某條規則的條件滿足瞭，那麼，這條規則就可以被應用，即可以執行規則的操作部分。産生式的兩邊可用謂詞邏輯、符號和語言的形式，或用很復雜的過程語句錶示，這取決於所采用數據結構的類型，另外，這裏所說的産生式規則比謂詞邏輯中的産生式規則更為通用（雖然二者都采用瞭IF…THEN的形式）。在謂詞運算中的IF…THEN實質上錶示的是蘊含關係，即要滿足相應的真值錶。這裏所討論的條件和操作部分除瞭可以用謂詞邏輯錶示外，還可以有其他錶示形式，並不受相應的真值錶的限製。
　　總數據庫是産生式規則的注意中心。産生式規則的左邊錶示在啓用這一規則之前總數據庫內必須準備好的條件。例如在上述例子中，在得齣該動物是食肉動物的結論之前，必須在總數據庫中存有“該動物是哺乳動物”和“該動物吃肉”這兩個事實。執行産生式規則的操作會引起總數據庫的變化，這就使其他産生式規則的條件可能被滿足。
　　控製策略的作用是說明下一步應該選用什麼規則，也就是如何應用規則。通常從選擇規則到執行操作分3步：匹配、衝突解決和操作。
　　①匹配 如果當前數據庫與規則的條件部分完全匹配，則把這條規則稱為觸發規則。當按規則的操作部分去執行時，稱這條規則為啓用規則，被觸發的規則不一定總是啓用規則，因為可能同時有幾條規則的條件被滿足，所以要在解決衝突的步驟中來解決這個問題，
　　②衝突解決 當有一條以上規則的條件和當前數據庫相匹配時，就要決定先使用哪一條規則，稱為衝突解決。
　　③操作 操作就是執行規則的操作部分，經過操作以後，當前數據庫將被修改。然後，其他的規則有可能被使用。
　　……

前言/序言

智能控製理論與技術 概述 本書深入探討瞭智能控製的理論基礎、核心技術及其在各個工程領域中的廣泛應用。在飛速發展的現代科技浪潮中，人工智能與控製工程的深度融閤，催生瞭智能控製這一極具活力的學科分支。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解框架，從基礎理論到實際應用，層層遞進，構建起一套完整的知識體係。 核心理論與方法 本書首先從智能控製的基本概念入手，闡述其區彆於傳統控製理論的獨特性質。傳統的PID控製、狀態空間方法等雖然在許多場景下錶現齣色，但麵對復雜多變的非綫性係統、不確定性係統以及人機交互需求時，其魯棒性、適應性和智能化水平麵臨挑戰。智能控製正是為瞭解決這些難題而誕生的。 在理論層麵，本書重點介紹瞭智能控製的幾個核心理論分支： 模糊控製（Fuzzy Control）: 詳細闡述瞭模糊邏輯的原理，包括模糊集閤、隸屬函數、模糊化、模糊推理以及解模糊等關鍵步驟。通過大量實例，展示瞭如何利用人類的模糊經驗和語言描述來設計控製器，尤其適用於難以建立精確數學模型的係統。例如，在溫度控製、交通信號燈控製等場景下，模糊控製器能有效應對輸入信號的模糊性和係統參數的波動。 神經網絡控製（Neural Network Control）: 深入剖析瞭人工神經網絡的結構、學習算法（如BP算法、RBF網絡等）及其在控製中的應用。神經網絡強大的模式識彆、非綫性映射和自適應學習能力，使其成為處理復雜動態係統和預測控製的有力工具。本書將介紹如何利用神經網絡進行係統辨識、控製器設計以及故障診斷，並討論其在機器人軌跡跟蹤、電機速度控製等方麵的實際應用。 專傢係統控製（Expert System Control）: 講解瞭專傢係統的構成，包括知識庫、推理機、用戶接口等，以及如何將領域專傢的知識轉化為可計算的規則和算法。專傢係統在需要大量規則和專傢經驗的場閤，能夠提供決策支持和故障排除能力。本書將展示如何構建麵嚮特定工業過程的專傢控製係統，實現高水平的自動化和智能化。 遺傳算法與優化控製（Genetic Algorithm and Optimization Control）: 詳細介紹瞭遺傳算法的基本原理，包括選擇、交叉、變異等遺傳算子，以及其在求解復雜優化問題中的優勢。在控製領域，遺傳算法常用於優化控製器參數、尋找最優控製策略，以及解決模型辨識等問題。本書將通過實例演示如何運用遺傳算法來改進傳統控製器的性能，或者直接設計遺傳算法控製器。 自適應控製與學習控製（Adaptive Control and Learning Control）: 闡述瞭自適應控製的思想，即控製器參數能夠根據係統性能的變化而實時調整。本書將介紹基於模型參考自適應控製（MRAC）和自調整控製（STR）等經典方法，並進一步延伸到更具挑戰性的學習控製，探討係統如何通過與環境的交互不斷提升控製性能。 關鍵技術與實現 除瞭核心理論，本書還深入講解瞭實現智能控製的關鍵技術： 係統辨識（System Identification）: 介紹多種用於建立係統數學模型的方法，包括基於數據的辨識和基於模型的辨識。精確的係統模型是設計高性能控製器的基礎，對於非綫性、時變係統，智能方法在係統辨識中展現齣獨特優勢。 預測控製（Predictive Control）: 詳細闡述瞭模型預測控製（MPC）的原理，它利用係統的動態模型預測未來一段時間內的係統輸齣，並在此基礎上進行優化控製。MPC在處理約束條件、多變量耦閤以及提高係統魯棒性方麵錶現齣色，是智能控製中的重要技術。 模糊-神經網絡混閤智能控製（Fuzzy-Neural Hybrid Intelligent Control）: 探討瞭如何將模糊邏輯和神經網絡的優點結閤起來，形成更強大、更通用的智能控製策略。例如，模糊神經網絡（FNN）能夠同時具備模糊係統的可解釋性和神經網絡的學習能力。 強化學習在控製中的應用（Reinforcement Learning in Control）: 介紹瞭強化學習的基本概念，包括智能體、環境、狀態、動作、奬勵等，以及Q-learning、SARSA等算法。強化學習能夠讓係統通過試錯學習最優控製策略，在復雜、未知環境中尤為有效。 應用領域 本書的另一重要貢獻在於，它係統地展示瞭智能控製在各個工程領域的實際應用，通過詳實的案例分析，幫助讀者理解理論知識的落地過程。 工業自動化與過程控製: 智能控製在化工、冶金、電力、機械製造等行業的應用。例如，在大型化工反應器的溫度、壓力、流量控製中，利用模糊-神經網絡混閤控製器能夠實現更精確、更穩定的操作。在復雜的機械加工中，利用學習控製能夠實現高精度軌跡跟蹤和力控製。 機器人技術: 智能控製在機器人路徑規劃、運動控製、目標跟蹤、力覺反饋等方麵的應用。例如，利用強化學習為機器人設計自適應抓取策略，使其能夠處理不同形狀和材質的物體。 交通運輸係統: 智能控製在自動駕駛汽車、智能交通信號燈控製、列車運行控製等領域的應用。例如，利用模糊邏輯和神經網絡為自動駕駛車輛設計障礙物避讓和車道保持算法。 能源與環境工程: 智能控製在新能源發電（如風力發電、太陽能發電）的優化調度、電網的智能管理、汙染物的監測與控製等方麵的應用。例如，利用遺傳算法優化風力發電機葉片的角度，以最大化發電效率。 航空航天工程: 智能控製在飛行器姿態控製、導航、故障診斷與容錯控製等方麵的應用。例如，利用自適應控製技術確保飛行器在飛行過程中能夠應對氣動參數的突變。 生物醫學工程: 智能控製在醫療設備的精確控製（如手術機器人、輸液泵）、疾病診斷輔助、康復工程等方麵的應用。 總結與展望 本書在詳細闡述智能控製的理論與技術的基礎上，通過豐富的應用案例，展現瞭智能控製在提升係統性能、解決復雜工程問題方麵的巨大潛力。未來的智能控製將更加強調多智能體協同、人機協同、以及與大數據、雲計算的深度融閤，為構建更加智能化、自動化的社會提供堅實的技術支撐。 學習建議 為瞭更好地掌握本書內容，建議讀者在學習理論知識的同時，積極思考其在具體工程問題中的應用。可以嘗試使用MATLAB/Simulink等仿真軟件，對書中的算法和控製策略進行模擬和驗證，加深對概念的理解。同時，鼓勵讀者關注最新的研究進展，將理論知識與實際工程需求相結閤，探索智能控製在更廣泛領域中的創新應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常具有啓發性，它不像某些教科書那樣闆著臉孔，充滿瞭刻闆的術語堆砌。相反，它有一種潛移默化的引導力，讀起來流暢自然，像是一位經驗豐富的導師在循循善誘。作者似乎很懂得學習者的心理，知道在哪裏需要加強語氣，哪裏可以稍微放鬆一下，用一些富有哲理性的語句來提升讀者的思考層次。比如在探討係統最優控製時，它引入瞭對“資源約束下的最佳決策”這一哲學層麵的思考，這種對學科本質的探討，遠超齣瞭純粹的技術層麵。行文間不乏幽默感，雖然是專業教材，但偶爾齣現的精妙比喻，總能讓人會心一笑，從而舒緩瞭高強度學習帶來的疲勞感。整體感覺就是，這本書在保持學術嚴謹性的同時，成功地注入瞭人性化的溫度，讓人願意主動去親近它，而不是被動地應付它。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡直太棒瞭，封麵那種沉穩的藍色調，搭配著清晰的字體，一下子就給人一種專業可靠的感覺。內頁的紙張質量也相當不錯，那種略帶米白的顔色，長時間閱讀下來眼睛也不會覺得很纍。更值得稱贊的是排版，章節之間的過渡非常自然，圖錶的布局也十分閤理，很多復雜的公式和原理，通過精心設計的圖示，一下子就變得清晰明瞭。我記得我之前在看一些其他領域的教材時，常常因為排版混亂而感到沮喪，但這本教材真的在這方麵下瞭很大功夫。它不僅僅是一本知識的載體，更像是一件精心打磨的藝術品。特彆是那些案例分析部分的插圖，那種細緻入微的描繪，讓人仿佛身臨其境，立刻就能體會到理論與實踐結閤的魅力。這種對細節的極緻追求，無疑提升瞭閱讀體驗的層次，讓人更願意沉下心來，細細品味每一個知識點。從拿到書的那一刻起，我就知道這不是一本敷衍瞭事的作品，它凝聚瞭編者對教學質量和閱讀感受的深切關懷。

評分☆☆☆☆☆

對於自學能力要求較高的人來說，這本書的配套資源和結構組織簡直是量身定做。首先，它的章節邏輯性極強，每章的開頭都會有一個清晰的“本章目標”和“預備知識”迴顧，結尾則有條理分明的“總結”和“思考題”。更妙的是，那些思考題的設計，絕非簡單的知識點復述，很多題目都指嚮瞭對現有方法的改進或新算法的初步探索，極大地鍛煉瞭獨立分析問題的能力。我發現，如果能認真完成這些思考題，對知識的掌握程度會有一個質的飛躍。此外，書中引用的參考文獻列錶非常權威和全麵，對於想要深入研究某一分支的學生而言，這是一個極好的導航圖。它為學習者鋪設瞭一條從入門到進階的清晰路徑，使得自學者能夠有章可循，而不是像無頭蒼蠅一樣在浩瀚的知識海洋中迷失方嚮。這本書的結構布局，本身就是一種高效的學習方法論的體現。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度上展現齣瞭令人敬佩的廣度和精度。我特彆關注瞭其中關於係統辨識和現代控製理論基礎的那幾章，它們的處理方式遠超齣瞭我預期的本科教材的深度。作者並沒有停留在對經典算法的簡單羅列，而是深入剖析瞭背後的數學原理和物理意義，甚至還提及瞭一些前沿的研究動態，這對於想要繼續深造的學生來說，簡直是無價之寶。例如，它對非綫性係統的分析，不僅講解瞭李雅普諾夫穩定性理論，還很巧妙地引入瞭相平麵法進行幾何直觀的解釋，這種多角度的闡釋方式極大地幫助瞭我的理解。更讓我印象深刻的是，作者在介紹一些復雜算法時，總能用一種非常精煉但又不失嚴謹的語言來概括核心思想，避免瞭冗長拖遝的推導，使得學習效率大大提高。它真正做到瞭“授人以漁”，不是簡單地告訴你“是什麼”，而是告訴你“為什麼會是這樣”，這種對基礎知識的深挖，為後續學習更高級的控製策略打下瞭極其堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我從這本書裏獲得的最大的收獲，是它在抽象概念與實際工程應用之間搭建起瞭一座堅實的橋梁。很多教材在理論部分講得頭頭是道，一到實際應用就顯得蒼白無力，但這本教材在這方麵做得非常齣色。它似乎有一種魔力，能把那些原本讓人望而生畏的數學模型，轉化為清晰的工程問題描述。比如在講述模糊控製器的設計時，它不僅僅是給齣瞭Mamdani或Sugeno模型的結構，而是緊密結閤瞭林業中濕度調節或病蟲害預警的實際場景，詳細拆解瞭如何從模糊規則的設定到最終的量化輸齣。這種緊密的耦閤感，讓我強烈地感受到自己所學的知識不是孤立的象牙塔裏的學問，而是可以切實解決現實世界難題的工具。每次翻閱到案例部分，我都能立刻聯想到實驗室裏或未來工作中的具體場景，這種代入感是其他教材難以比擬的，極大地激發瞭我將理論付諸實踐的熱情和動力。