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刘杰，李允公，刘宇，李小号，戴丽 等 著

图书标签:

• 智能控制
• MATLAB
• 控制系统
• 算法
• 仿真
• 工程应用
• 自动化
• 数学建模
• 优化
• 现代控制

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030520920

版次：1

商品编码：12165872

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：214

字数：326000

正文语种：中文

内容简介

　　《智能控制与MATLAB实用技术》从机电一体化设备智能控制的实际应用出发，结合MATLAB仿真技术，以挖掘机器人开发为主要应用实例，对模糊控制、神经网络控制和遗传算法及其MATLAB仿真进行比较系统的论述，其中包含一些新应用的研究成果。《智能控制与MATLAB实用技术》通俗易懂，注重理论联系实际，兼顾学术性与实用性，内容丰富，具有较高的参考价值。
　　《智能控制与MATLAB实用技术》可作为高等院校相关专业本科高年级学生及研究生的教材，也可供从事机电一体化设备的开发人员以及相关专业的工程技术人员参考。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论
1．1 智能控制的产生背景
1．2 智能控制的概念与特点
1．3 智能控制的几个重要分支
1．4 MATLAB与智能控制相结合
1．5 智能控制的应用

第2章 模糊控制
2．1 模糊及模糊控制概述
2．2 模糊集合及其运算
2．2．1 普通集合基本概念及运算
2．2．2 普通集合的特征函数
2．2．3 模糊集合的定义
2．2．4 隶属函数
2．2．5 模糊集合的运算和性质
2．3 模糊关系
2．3．1 笛卡儿积和普通关系
2．3．2 模糊关系的定义
2．4 模糊关系的合成
2．5 模糊变换
2．6 模糊条件语句
2．6．1 简单条件语句
2．6．2 多重简单条件语句
2．6．3 多维条件语句
2．6．4 多重多维条件语句
2．7 模糊推理
2．8 模糊控制系统的基本原理
2．9 模糊控制器的设计
2．9．1 输入模糊化
2．9．2 模糊控制规则的建立
2．9．3 模糊推理方法
2．9．4 逆模糊化方法
2．10 模糊控制库函数介绍、实例及Simulink仿真
2．10．1 模糊逻辑工具箱函数介绍
2．10．2 MATLAB模糊控制工具箱函数应用实例
2．10．3 基于实例的模糊控制MATLAB／Simulink仿真介绍
2．11 习题

第3章 神经网络控制技术
3．1 神经网络基础
3．1．1 生物神经元简述
3．1．2 人工神经元基础
3．1．3 神经网络的结构
3．1．4 神经网络的表达
3．2 神经网络的学习方法
3．3 感知器网络
3．4 BP网络
3．4．1 BP网络模型
3．4．2 BP网络学习算法
3．5 径向基网络
3．5．1 RBF网络结构
3．5．2 RBF网络的学习算法
3．6 神经网络控制
3．6．1 神经网络预测控制
3．6．2 神经模型参考控制
3．7 神经网络芯片
3．8 神经网络库函数介绍、实例及simulink仿真
3．8．1 BP神经网络工具箱函数介绍
3．8．2 BP神经网络工具箱函数应用实例
3．8．3 基于实例的BP神经网络的MATLAB／Simulink仿真介绍
3．9 习题

第4章 遗传算法
4．1 概述
4．1．1 遗传与生物进化
4．1．2 遗传算法的发展与应用
4．1．3 遗传算法的编码方法
4．1．4 遗传算法的基本操作
4．2 遗传算法的模式理论
4．2．1 模式理论
4．2．2 积木块假设
4．2．3 遗传算法的欺骗问题
4．2．4 遗传算法的收敛性
4．3 遗传算法的改进
4．3．1 分层遗传算法
4．3．2 CHC算法
4．3．3 Messy遗传算法
4．3．4 自适应遗传算法
4．3．5 基于小生境技术的遗传算法
4．3．6 混合遗传算法
4．4 遗传算法应用举例
4．4．1 遗传算法的具体步骤
4．4．2 应用举例
4．5 遗传算法库函数介绍、实例及Simulink仿真
4．5．1 遗传算法工具箱函数介绍
4．5．2 遗传算法工具箱函数应用实例
4．5．3 基于实例的遗传算法：MATLAB／Simulink仿真介绍
4．6 习题

第5章 综合实例：液压挖掘机器人
5．1 概述
5．2 液压挖掘机的机器人化改造
5．2．1 对液压挖掘机的电液比例改造
5．2．2 基于MATLAB的xPC Target控制平台
5．3 挖掘机器人挖掘臂的运动学建模及仿真
5．3．1 挖掘机器人挖掘臂的运动学建模
5．3．2 挖掘机器人运动学的MATLAB仿真
5．4 挖掘机器人电液驱动系统的建模
5．4．1 电液系统的数学模型
5．4．2 参数辨识模型的建立及其MATLAB求解
5．5 挖掘机器人挖掘臂的轨迹规划及模糊滑模控制
5．5．1 挖掘臂的轨迹规划插值计算及MATLAB求解
5．5．2 挖掘臂的单自由度和二自由度轨迹规划
5．5．3 挖掘臂运动轨迹模糊滑模控制的MATLAB／Simulink仿真及实验
5．6 挖掘行为和基本动作与Stateflow分解
5．6．1 行为控制与有限状态机
5．6．2 从挖掘目标到基本动作
5．6．3 挖掘目标与挖掘任务
5．6．4 挖掘任务与挖掘行为
5．6．5 挖掘行为与基本动作
5．6．6 基本动作与模糊逻辑
5．7 基于模糊行为的石块上表面挖掘操作
5．8 基于BP神经网络控制的自主挖掘系统
5．8．1 挖掘机器人的体系结构
5．8．2 BP神经网络的建立
5．8．3 基于BP神经网络的挖掘机器人挖沟目标的实现
参考文献

前言/序言

　　智能控制是自动控制的最新发展阶段，主要用来解决传统控制理论难以解决的问题。智能控制最重要的思想是模拟人类在完成控制任务时的生理、心理、思考和行动特点，并将其用于实际的自动控制中。
　　为了适应形势的发展，在机械工程及自动化专业的高年级开设了“智能控制实用技术”课程，基本上满足了教学的需要。这次在原讲稿的基础上，结合几年来本科生的教学经验和研究生的研究成果，从机电一体化设备智能控制的实际应用出发，结合MATLAB仿真技术，以挖掘机器人开发为主要应用，对模糊控制、神经网络控制和遗传算法及其MATLAB仿真进行了比较系统的论述，其中包含一些最新应用的研究成果。本书通俗易懂，注重理论联系实际，兼顾学术性与实用性，内容丰富，具有较高的参考价值。
　　本书可作为高等院校相关专业本科高年级学生及研究生的教材，也可供从事机电一体化设备的开发人员以及相关专业的工程技术人员参考。本书以“机械工程控制基础”及“MATLAB基础教程”为先修课程。书中安排了适当的例题和习题，方便学生巩固所学的知识，提高理论联系实际解决工程问题的能力，本书可谓是本科生和研究生做课题的良师益友。
　　本书由刘杰负责整体策划和最后统稿，参加编写的有东北大学的刘杰、李允公、刘宇、李小号、戴丽和沈阳工程学院的刘劲涛等。感谢东北大学教务处对本书出版所给予的大力支持和资助，感谢东北大学机械工程与自动化学院以及所有关心、支持和帮助过本书出版的同事和朋友。
　　由于作者水平有限，并且所涉及的许多技术还处在不断发展之中，书中难免有缺点和疏漏之处，敬请广大读者给予批评指正。

《数字信号处理与MATLAB实现》 一、 内容概述 本书聚焦于数字信号处理（DSP）的核心理论与前沿技术，并深入讲解如何利用MATLAB这一强大而灵活的工具进行高效实现。全书体系严谨，从基础概念出发，逐步深入到复杂算法的原理、设计与仿真。本书旨在为读者提供一个扎实而实用的DSP知识体系，帮助其掌握在通信、音频、图像、生物医学等众多领域解决实际问题的能力。 二、 核心理论精讲 1. 连续时间信号与系统： 讲解傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换等描述连续信号与系统的基本工具，为理解离散化过程奠定基础。重点阐述信号的能量、功率、周期性、奇偶性等基本性质。 2. 离散时间信号与系统： 深入介绍离散时间信号的表示（序列）、基本信号（冲激信号、阶跃信号、指数信号等）及其性质。系统地讲解线性时不变（LTI）系统的基本概念，包括卷积、冲激响应、系统函数（Z变换）。详细解析LTI系统的稳定性、因果性等重要特性。 3. 傅里叶变换在DSP中的应用： 重点讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其性质。阐述DFT在频域分析中的核心作用，并详细介绍快速傅里叶变换（FFT）算法的原理与效率优势，为后续的频谱分析、滤波等应用打下基础。 4. 采样理论与信号重建： 深入探讨采样定理（奈奎斯特定理）的原理、推导及其在将连续信号转换为离散信号过程中的关键作用。详细讲解混叠现象的产生原因、危害及避免方法。介绍零阶保持、线性插值等信号重建技术，以及在信号重构中可能出现的失真分析。 5. 数字滤波器的设计与实现： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 详细讲解IIR滤波器的基本结构（直接型、级联型、并联型）和设计方法，包括巴特沃斯、切比雪夫（I型、II型）、椭圆滤波器等经典逼近设计。推导模拟滤波器到数字滤波器的频率响应变换方法（双线性变换、脉冲不变法）。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 阐述FIR滤波器的线性相位特性及其重要性。系统讲解FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。重点介绍 Parks-McClellan 算法（最优等波纹设计）的原理和应用，这是设计高性能FIR滤波器的关键技术。 滤波器性能评估： 介绍滤波器设计中的重要性能指标，如通带、阻带、过渡带、幅频响应、相频响应、群延迟等，并讲解如何通过MATLAB进行仿真评估。 6. 谱分析技术： 周期图法： 讲解基于DFT的周期图法估计功率谱密度（PSD），分析其偏差和方差问题。 Welch方法： 介绍Welch方法通过分段平均周期图来降低谱估计方差，提高谱估计的平滑度。 AR/ARMA模型谱估计： 深入讲解自回归（AR）和自回归滑动平均（ARMA）模型的谱估计原理，特别是Yule-Walker方程和Burg算法在AR模型参数估计中的应用。阐述参数化方法在高分辨率谱估计中的优势。 7. 多速率信号处理： 介绍信号的抽取（下采样）和插值（上采样）技术，以及它们在变采样率系统中的应用。详细讲解抽取和插值滤波器（插值器、抽取器）的设计原则和实现。深入探讨多速率信号处理在语音编码、图像处理、通信系统中的典型应用。 8. 相关性分析： 讲解自相关函数和互相关函数的概念、性质及其在信号分析、参数估计、模式识别等方面的应用。 三、 MATLAB 实用技术详解 本书将理论与实践紧密结合，深入展示MATLAB在数字信号处理中的强大能力。 1. MATLAB 基础环境与工具箱介绍： MATLAB 基础语法、数据类型、矩阵运算、绘图函数等。 重点介绍 Signal Processing Toolbox 和 Filter Design Toolbox（在较新版本中可能整合或部分功能被其他工具箱取代，但其核心功能依然重要），讲解如何利用这些工具箱快速实现DSP算法。 2. 信号生成与可视化： 使用 `sin`, `cos`, `exp`, `randn` 等函数生成各种基本信号。 利用 `linspace`, `meshgrid` 创建时间序列。 使用 `plot`, `subplot`, `stem`, `freqz` 等函数进行信号和系统频率响应的可视化展示。 讲解如何绘制时域、频域、相频域、三维图形等。 3. 滤波器设计与实现： IIR 滤波器设计： 使用 `butter`, `cheby1`, `cheby2`, `ellip` 函数设计IIR滤波器，并使用 `freqz` 验证其频率响应。 FIR 滤波器设计： 使用 `fir1` (窗函数法)、`firpm` (Parks-McClellan 算法) 函数设计FIR滤波器，并进行性能分析。 滤波器实现： 讲解如何使用 `filter` 和 `filtfilt` 函数对信号进行滤波，并理解两者的区别（`filtfilt` 避免了 `filter` 引入的相位失真）。 滤波器系数可视化与分析： 讲解如何查看滤波器的冲激响应、零极点图。 4. FFT 及其应用： 使用 `fft` 函数计算DFT，并使用 `fftshift` 调整频谱显示。 讲解如何利用FFT进行频谱分析，观察信号的频率成分。 在MATLAB中实现FFT算法的演示。 讲解如何通过IFFT ( `ifft` ) 从频谱重构信号。 5. 谱分析的MATLAB 实现： 使用 `periodogram` 函数实现周期图法。 使用 `pwelch` 函数实现Welch方法。 讲解如何使用 `ar` 和 `arburg` 等函数进行参数化谱估计。 6. 多速率信号处理的MATLAB 实现： 使用 `downsample` 和 `upsample` 函数实现抽取和插值。 讲解如何设计和使用抽取器（`resample` 等）和插值器。 7. 仿真实例与项目实践： 本书将包含大量贴近实际应用的MATLAB仿真实例，例如： 语音信号的降噪与带通滤波。 图像的锐化与模糊处理（涉及二维信号处理）。 通信系统中信号的调制与解调（如AM、FM）。 生物医学信号（如心电图 ECG）的滤波与特征提取。 混响信号的去除。 通过这些实例，读者可以深入理解DSP算法的实际应用价值，并学会如何利用MATLAB解决具体问题。 四、 目标读者 电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、生物医学工程等相关专业的本科生和研究生。 从事信号处理、通信系统、控制系统、嵌入式系统开发等领域的工程师和科研人员。 希望深入理解数字信号处理原理并掌握MATLAB实现技术的自学者。 五、 本书特色 理论与实践并重： 既有严谨的理论推导，又提供丰富的MATLAB代码实现，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 内容全面深入： 覆盖了数字信号处理的核心理论，从基础到高级算法均有涉及。 MATLAB 功能强大： 充分挖掘MATLAB在DSP领域的强大功能，提供高效、易懂的实现方法。 实例丰富贴近实际： 大量实际应用场景的仿真案例，帮助读者解决实际工程问题。 循序渐进，易于掌握： 逻辑清晰，难度逐级递增，适合不同层次的学习者。 《数字信号处理与MATLAB实现》 将是您掌握现代信号处理技术的得力助手，引领您在数字信号处理的广阔天地中探索前行。

评分☆☆☆☆☆

从工程实践者的角度来看，这本书无疑是一份宝贵的财富。我经常需要处理一些非线性、时变或者参数不确定的复杂控制问题，而传统的PID等经典控制方法往往显得力不从心。《智能控制与MATLAB实用技术》为我提供了全新的视角和解决方案。书中详细阐述了如何利用各种智能控制技术来克服这些挑战，例如利用支持向量机（SVM）进行故障诊断，或者利用粒子群优化算法（PSO）来整定控制器参数。每一章都配有精心设计的MATLAB示例，这些示例不仅能够直接运行，而且能够清晰地展示算法的实现过程和性能评估。我尝试着将书中的一些方法应用到我正在进行的一个项目中，结果令人非常满意，系统的鲁棒性和响应速度都有了显著提升。这本书最大的亮点在于它将理论与实践完美地结合起来，让我能够快速掌握这些先进的控制技术，并将其转化为解决实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获，是它让我对“智能”有了更深层次的理解，尤其是在控制领域。《智能控制与MATLAB实用技术》不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走向智能控制的核心。我一直对机器学习在控制中的应用很感兴趣，这本书正好满足了我的这一需求，它深入浅出地介绍了如何将机器学习的理念融入到控制系统的设计中，比如如何利用监督学习来构建预测模型，或者利用强化学习来训练自主决策的控制器。书中的MATLAB代码示例非常实用，我能够根据这些例子快速搭建起自己的实验平台，并进行相关的仿真验证。我尤其欣赏作者对于不同智能控制方法的优劣势分析，这让我能够根据具体的应用场景做出更明智的选择。读完这本书，我感觉自己对如何让系统变得“聪明”有了更清晰的认识，并且掌握了实现这一目标的具体方法。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的书！我一直在寻找一本能够深入浅出地讲解智能控制理论，并且提供大量实操性MATLAB例子的书籍，而《智能控制与MATLAB实用技术》恰好满足了我的需求。它没有像一些学术著作那样堆砌晦涩难懂的公式和定义，而是从实际应用的角度出发，娓娓道来。当我第一次翻开它时，就被书中清晰的逻辑结构和丰富的图示所吸引。作者在介绍模糊逻辑、神经网络、遗传算法等经典智能控制方法时，总能巧妙地结合具体的应用场景，例如如何用模糊逻辑改善工业过程的控制精度，如何用神经网络识别图像，或者如何用遗传算法优化工程设计参数。更令人惊喜的是，书中提供的MATLAB代码不仅完整，而且注释详细，让我能够轻松地运行、理解甚至在此基础上进行二次开发。我尤其欣赏作者在讲解过程中，没有回避一些实际工程中可能遇到的挑战，并且给出了富有建设性的解决方案。读完这本书，我感觉自己对智能控制的理解不再是停留在概念层面，而是真正具备了将其应用于解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我觉得“读得懂，用得上”的书，这对于技术书籍来说是难能可贵的。《智能控制与MATLAB实用技术》的编写风格非常贴近读者的需求，它没有故意卖弄玄虚，而是用一种平实的语言，将复杂的智能控制理论解释得清晰明了。我喜欢书中循序渐进的讲解方式，从基础概念到高级应用，每一步都踩得很稳。特别是在介绍各种智能算法的数学原理时，作者都会给出直观的解释，并且通过MATLAB的仿真结果来加以印证，这让我能够更好地理解算法的内在逻辑。我尝试着将书中关于“专家系统”和“模糊聚类”的内容应用到我的工作中，收到了意想不到的效果。这本书就像一位贴心的助手，不仅为我提供了理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为实际的解决方案。它是一本真正能够帮助我提升专业技能的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是一次令人兴奋的探索之旅！我一直对“智能”这个概念在控制系统中的应用充满好奇，但往往被各种理论的复杂性所困扰。然而，这本书以一种非常直观和易于理解的方式，将我带入了智能控制的奇妙世界。《智能控制与MATLAB实用技术》的叙述风格十分独特，它不像传统的教科书那样枯燥乏味，而是充满了作者的热情和见解。在讲解模糊系统时，作者用了很多生动的类比，让我一下子就抓住了模糊逻辑的核心思想。在介绍神经网络时，他循序渐进地展示了不同网络结构的优势和适用范围，并提供了相应的MATLAB实现，这让我能够亲手搭建和训练一个简单的神经网络。此外，书中对于各种智能控制算法的比较分析也十分到位，帮助我理解它们各自的优缺点以及何时选择哪种方法。我特别喜欢书中关于“自适应控制”和“优化控制”的章节，它们提供了解决动态系统和复杂优化问题的强大工具。这本书不仅增长了我的知识，更激发了我进一步深入研究的兴趣。