9787502566449 智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書 化學工業齣版社 羅 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

羅均 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製工程
• 光機電一體化
• 工業自動化
• 化學工業
• 應用實例
• 教材
• 專業技術
• 工程技術
• 自動化

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787502566449

商品編碼：29347820390

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

---

內容提要

---

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

---

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

---

文摘

---

序言

---

基於深度學習的智能交通信號燈控製係統研究 摘要 隨著城市化進程的加速和機動車保有量的持續增長，交通擁堵已成為製約城市發展、影響居民生活質量的嚴峻挑戰。傳統的交通信號燈控製係統往往采用固定配時或簡單的感應控製方式，難以有效適應日益復雜的交通流變化，導緻通行效率低下、延誤增加。近年來，人工智能技術的飛速發展，特彆是深度學習在圖像識彆、模式識彆等領域的突破，為智能交通信號燈控製提供瞭新的思路和強大的技術支撐。 本文聚焦於基於深度學習的智能交通信號燈控製係統的研究，旨在通過構建一種能夠實時感知、精準分析交通狀況並自主優化信號配時的控製策略，以期顯著提升城市交通網絡的通行能力和安全性。研究內容涵蓋瞭以下幾個方麵： 1. 交通流量與狀態的實時感知與識彆： 傳統的交通流量統計依賴於埋地綫圈或雷達檢測器，存在安裝維護不便、易受環境影響等缺點。本文提齣采用高清攝像頭作為主要感知設備，結閤深度學習中的捲積神經網絡（CNN）模型，實現對交通路口行人、非機動車、機動車（包括不同類型車輛）的實時檢測、計數以及速度估計。通過對不同車型、不同行為模式的細緻分析，構建更精細化的交通流模型。 2. 交通擁堵狀態的智能評估： 基於感知到的實時交通流數據，如車流量、車速、排隊長度等，利用深度學習中的循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）等序列模型，對交通擁堵的程度和發展趨勢進行準確評估。研究如何從曆史和當前的交通數據中提取有效的特徵，預測短期的交通擁堵狀況，為信號燈的動態調整提供依據。 3. 基於強化學習的信號燈配時優化： 傳統的信號燈配時優化算法往往基於預設的數學模型，難以處理高維度、非綫性的復雜交通場景。本文將采用強化學習（RL）作為核心優化算法。將交通信號燈控製問題建模為一個馬爾可夫決策過程（MDP），其中智能體（Agent）為交通信號燈控製器，狀態（State）為路口當前的交通流量、排隊長度、排隊車輛類型等信息，動作（Action）為信號燈的相位切換和配時時長，奬勵（Reward）函數則根據通行效率、延誤時間、停車次數等交通運行指標進行設計。通過深度強化學習（DRL）算法，如Deep Q-Network（DQN）或Proximal Policy Optimization（PPO），訓練智能體在不斷與模擬交通環境交互的過程中，學習最優的信號配時策略，實現對信號燈配時的自適應和動態調整。 4. 多路口協同控製與全局優化： 城市交通是一個相互關聯的網絡，單個路口的優化不足以解決整體交通擁堵問題。本文還將探索多路口之間的協同控製策略。通過構建多智能體強化學習（MARL）模型，讓相鄰路口的信號燈控製器相互協作，共享信息，共同優化一個區域或整個交通網絡的通行效率。研究如何設計有效的通信機製和協調策略，以避免“局部最優”導緻“全局次優”的情況。 5. 係統仿真與實際應用驗證： 為瞭評估所提齣的智能交通信號燈控製係統的性能，本文將構建一個高保真的交通仿真環境（如SUMO、VISSIM等），並在該環境中進行大量的仿真實驗。對比傳統控製方法與本文提齣的基於深度學習和強化學習的控製方法，在不同交通場景（如高峰期、平峰期、事故突發等）下的性能錶現，從通行時間、延誤、汙染物排放、行人安全等方麵進行全麵評估。在仿真驗證成功的基礎上，探討係統嚮實際部署過渡的技術可行性和潛在挑戰。 關鍵詞： 智能交通；交通信號燈控製；深度學習；捲積神經網絡（CNN）；循環神經網絡（RNN）；長短期記憶網絡（LSTM）；強化學習；深度強化學習（DRL）；多智能體強化學習（MARL）；交通仿真。 --- 第一章 引言 1.1 研究背景與意義 1.1.1 城市交通擁堵的現狀與挑戰 1.1.2 傳統交通信號燈控製的局限性 1.1.3 人工智能與深度學習在交通領域的應用前景 1.2 國內外研究現狀 1.2.1 傳統交通信號燈控製技術迴顧 1.2.2 基於感應控製的智能交通信號燈研究 1.2.3 基於大數據與機器學習的交通信號燈控製研究 1.2.4 基於深度學習的交通狀態感知與分析研究 1.2.5 基於強化學習的交通信號燈配時優化研究 1.3 研究內容與目標 1.3.1 主要研究內容概述 1.3.2 研究目標與預期貢獻 1.4 論文結構安排 第二章 交通信號燈控製係統的基礎理論 2.1 交通流理論基礎 2.1.1 宏觀交通流參數（流量、密度、占有率） 2.1.2 微觀交通流參數（速度、車頭時距） 2.1.3 交通流模型（Lighthill-Whitham-Richards 模型，Cellular Automata 模型等） 2.2 交通信號燈控製基本原理 2.2.1 信號配時參數（綠燈時長、周期、相位差） 2.2.2 常用信號配時策略（定周期法、感應控製法、自適應控製法） 2.3 深度學習理論基礎 2.3.1 神經網絡基本原理 2.3.2 捲積神經網絡（CNN）及其在圖像識彆中的應用 2.3.3 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）及其在序列數據處理中的應用 2.4 強化學習理論基礎 2.4.1 馬爾可夫決策過程（MDP） 2.4.2 Q-learning 與 Deep Q-Network（DQN） 2.4.3 Actor-Critic 方法與 Proximal Policy Optimization（PPO） 2.5 多智能體係統理論基礎 2.5.1 多智能體係統的概念與特點 2.5.2 多智能體強化學習（MARL）基本框架 第三章 基於深度學習的交通流量與狀態感知 3.1 交通數據采集與預處理 3.1.1 交通攝像頭選型與部署 3.1.2 視頻數據采集與存儲 3.1.3 視頻數據預處理（去噪、增強、幀提取） 3.2 車輛檢測與識彆 3.2.1 基於目標檢測的車輛檢測模型（YOLO, Faster R-CNN 等） 3.2.2 車輛類型識彆與分類 3.2.3 車輛軌跡跟蹤與多目標跟蹤（DeepSORT 等） 3.3 行人和非機動車檢測與跟蹤 3.3.1 行人與非機動車的特徵提取 3.3.2 基於深度學習的行人與非機動車檢測方法 3.3.3 行人與非機動車軌跡分析 3.4 交通流參數估計 3.4.1 基於檢測與跟蹤的流量計算 3.4.2 基於車速估計的平均速度計算 3.4.3 基於排隊長度檢測的擁堵評估 3.5 深度學習模型的訓練與優化 3.5.1 數據集構建與標注 3.5.2 模型選擇與架構設計 3.5.3 模型訓練與調參 3.5.4 模型性能評估指標（Precision, Recall, mAP 等） 第四章 基於強化學習的信號燈配時優化 4.1 交通信號燈控製問題建模 4.1.1 路口信號燈控製的 MDP 框架構建 4.1.2 狀態空間設計：流量、排隊長度、綠燈剩餘時間等 4.1.3 動作空間設計：相位選擇、綠燈時長調整 4.1.4 奬勵函數設計：最大化通行量、最小化延誤、減少停車次數 4.2 單路口智能信號燈控製器設計 4.2.1 基於 DQN 的配時優化算法 4.2.2 基於 PPO 的配時優化算法 4.2.3 算法的實現與參數設置 4.3 多路口協同控製策略研究 4.3.1 多智能體強化學習（MARL）框架設計 4.3.2 智能體之間的通信機製 4.3.3 協調與閤作策略研究 4.4 交通流預測與擁堵預判 4.4.1 基於 LSTM 的短時交通流預測 4.4.2 預測結果在信號燈控製中的應用 4.5 訓練環境構建與仿真 4.5.1 交通仿真軟件的選擇（SUMO, VISSIM 等） 4.5.2 仿真場景的設置與參數配置 4.5.3 仿真實驗的設計與執行 第五章 係統仿真與性能評估 5.1 仿真環境搭建與驗證 5.1.1 仿真軟件配置與接口開發 5.1.2 仿真模型精度驗證 5.2 仿真場景設計 5.2.1 常規交通流場景（早晚高峰、平峰） 5.2.2 特殊交通流場景（事故、施工、大型活動） 5.3 性能評估指標 5.3.1 宏觀交通指標（平均行程時間、平均延誤、平均速度） 5.3.2 微觀交通指標（停車次數、排隊長度） 5.3.3 能源消耗與汙染物排放評估 5.3.4 安全性指標（行人安全、車輛衝突） 5.4 對比實驗與結果分析 5.4.1 與傳統控製方法的對比 5.4.2 與現有智能控製方法的對比 5.4.3 不同深度學習與強化學習算法組閤的對比 5.4.4 不同奬勵函數設置的對比 5.5 敏感性分析 第六章 結論與展望 6.1 研究結論 6.1.1 主要研究成果總結 6.1.2 研究的創新點與優勢 6.2 研究的局限性 6.3 未來研究方嚮展望 6.3.1 更精細化的交通流建模 6.3.2 考慮天氣、路況等外部因素的控製 6.3.3 跨區域協同控製與城市交通大腦 6.3.4 係統集成與實際應用部署的挑戰 6.3.5 結閤其他新興技術（如 V2X） 參考文獻 緻謝 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，初初一看，可能會讓一些讀者覺得距離遙遠，仿佛是一本隻屬於專傢學者的“天書”。然而，在我看來，它所涵蓋的“智能控製工程”和“應用實例”恰恰是當下科技發展最熱門、最有價值的領域之一。尤其“光機電一體化叢書”的標簽，更是直接點明瞭其在精密製造、自動化裝備等關鍵産業中的核心地位。我一直關注著科技前沿的發展，特彆是那些能夠將不同技術領域融會貫通，創造齣全新價值的交叉學科。光機電一體化正是這樣一種融閤瞭光學、機械、電子和計算機科學的強大力量，它賦予瞭機器“智慧”和“靈巧”，讓它們能夠執行越來越復雜和精密的任務。我非常期待這本書能夠深入淺齣地講解智能控製的核心概念，比如如何利用傳感器獲取信息，如何通過控製器進行決策和調整，以及如何驅動執行器完成動作。更重要的是，那些“應用實例”——它們將是理論付諸實踐的最佳橋梁。我希望書中能看到諸如工業機器人臂的精準軌跡控製、無人機飛行的姿態穩定係統、精密光學儀器的自動對焦模塊等實際案例的深度剖析，它們將幫助我理解理論在真實世界中的運作方式，以及如何剋服工程實踐中的種種挑戰。這本書，或許就是通往掌握這些前沿技術的一把關鍵鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，當我第一次看到這本書的書名，我的第一反應是：“這又是一本講高深理論的教科書吧？”但緊接著，“應用實例”幾個字又讓我眼前一亮。作為一名對自動化和機器人領域充滿好奇的愛好者，我一直覺得光有理論知識是遠遠不夠的，真正能夠衡量一個技術是否成熟、是否有價值，關鍵在於它在實際工程中的錶現。而“光機電一體化叢書”這個定位，則進一步加深瞭我對這本書的期待。光機電一體化，聽起來就充滿瞭科技感，它代錶著將精密機械、先進光學與智能電子控製完美結閤的産物，是現代工業自動化和智能化發展的基石。我非常希望這本書能夠清晰地闡述智能控製在光機電一體化係統中的具體作用，比如如何通過智能算法來提升係統的精度、速度和可靠性。我猜想書中會包含許多生動的案例，比如工業自動化生産綫上的智能傳感器網絡、高精度激光加工設備中的閉環控製係統、甚至是消費電子産品中的微型精密驅動裝置。能夠看到這些理論如何一步步轉化為實際的解決方案，對於我這樣希望將技術知識應用於實際項目的人來說，無疑是極具啓發性的。我期望這本書能像一位經驗豐富的工程師，手把手地教我如何分析和解決工程中的實際問題，而不是僅僅停留在抽象的數學公式層麵。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的書名《9787502566449 智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書》雖然乍看之下有些技術範兒十足，但恰恰是這種“專業”讓我對它産生瞭濃厚的興趣。我一直在尋找能夠深入理解現代工程技術核心的書籍，而“智能控製工程”無疑是其中最關鍵的一環。特彆吸引我的是“應用實例”這幾個字，我一直認為，脫離實際應用的理論研究往往難以真正落地，而鮮活的應用案例則是檢驗和深化理論理解的最佳途徑。同時，“光機電一體化叢書”這個係列名稱，更將這本書的定位指嚮瞭高科技産業的前沿。光機電一體化，這個融閤瞭光學、機械、電子和信息技術的高度集成化係統，是當前工業自動化、機器人技術、精密儀器等領域不可或缺的核心技術。我非常期待書中能夠詳細介紹智能控製在光機電一體化係統中的具體實現方式，比如如何通過先進的控製算法來優化係統的性能，提高響應速度和精度。我尤其希望它能包含一些具體的、具有代錶性的工程案例，例如復雜機械臂的協同運動控製、高精度光學掃描儀的反饋調節機製、甚至是智能製造中的關鍵設備控製策略。能夠看到這些理論知識如何轉化為實際的工程解決方案，對於我這樣希望提升自身在這一領域專業能力的人來說，將是極其寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

我最近在尋找一些關於高級控製理論的書籍，尤其是那些能夠將理論與實踐緊密結閤的。這本書的書名《9787502566449 智能控製工程及其應用實例/光機電一體化叢書》雖然稍顯專業，但“智能控製工程”和“應用實例”這幾個關鍵詞立刻吸引瞭我。我一直覺得，學習技術類的知識，光有理論是遠遠不夠的，關鍵在於如何將這些理論應用到實際的工程問題中去。我個人對光機電一體化領域非常著迷，因為它代錶瞭現代製造業和高科技産業的尖端水平，比如精密光學儀器、航空航天設備、先進的醫療器械等等，都離不開光機電一體化技術的支撐。這本書的“應用實例”部分，我猜想應該會包含一些非常具體的案例分析，比如如何設計和實現一個高性能的伺服係統，如何進行機器視覺的集成與控製，或者如何構建一個自主導航的機器人平颱。我非常希望它能詳細講解不同類型智能控製器的原理和特點，比如模型預測控製（MPC）、自適應控製、模糊邏輯控製等，並且能通過實際案例展示它們在解決復雜非綫性係統、時變係統問題上的優勢。如果這本書能提供一些代碼示例或者仿真演示，那就更完美瞭，這對於我這樣的實踐派來說，能極大地加速學習過程，讓我更快地理解和掌握這些先進的控製技術，並將其運用到我自己的項目中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字確實很“硬核”，乍一看就讓人覺得它是一本偏學術、技術性很強的書。雖然我還沒來得及深入研讀，但僅從書名和“光機電一體化叢書”這個定位來看，就能預感到它在智能控製領域的深度和廣度。我尤其好奇的是“應用實例”這部分，通常來說，理論性的書籍如果能輔以大量實際案例，會大大提升其可讀性和實用性。我一直對光機電一體化這個方嚮很感興趣，它融閤瞭光學、機械、電子和控製等多個學科，是現代精密儀器、自動化設備的核心技術。想象一下，一颱精密的激光雕刻機，或者一個高度自動化的工業機器人，背後都是光機電一體化在發揮作用。這本書如果能把這些復雜的原理通過具體實例剖析清楚，那對我來說簡直是福音。我非常期待它能講解一些前沿的智能控製算法，比如PID控製的升級版，模糊控製，神經網絡控製，或者更先進的深度學習在控製係統中的應用。同時，也希望它能涵蓋一些實際的工程問題，比如如何解決控製係統的穩定性、魯棒性問題，如何在復雜環境中實現精確的定位和運動控製。這本書的齣版，對於我這樣想要在智能控製領域深入探索的讀者來說，無疑是提供瞭一個非常好的學習資源，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際應用的路徑。