经济智能控制系统研究及其应用 吴斌,涂序彦,吴亚东 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴斌，涂序彦，吴亚东 著

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• 经济学
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• 建模与仿真
• 应用研究
• 电力系统
• 能源经济
• 复杂系统

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030248404

商品编码：29658673924

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：经济智能控制系统研究及其应用

定价：45.00元

作者：吴斌,涂序彦,吴亚东

出版社：科学出版社

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248404

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在经济控制、低成本自动化和智能控制已有成果的基础上，提出和研究开发了经济智能控制系统的概念、设计方法和实现技术。经济智能控制研究发展了经济控制理论及其应用，将面向常规控制系统的经济控制推广到基于计算机网络的智能控制系统中，同时在智能控制系统的设计中引入经济控制的思想，实现经济控制与智能控制的结合，为智能控制的研究和应用进行新的探索，为低成本自动化系统设计提供新的理论方法。
本书可作为从事大型控制、管理与信息系统研究开发与工程设计人员的参考用书，也可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用工作的科技工作者参考。

目录

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《智能科学技术著作丛书》序
前言
章 绪论
1.1 引言
1.2 主要研究内容
1.3 本书的结构
第2章 经济控制理论与低成本自动化
2.1 经济控制问题的提出
2.1.1 一般提法
2.1.2 经济结构综合
2.2 经济结构综合方法
2.2.1 可控分型法和可观分型法
2.2.2 利用系统的极点及某些矩阵的秩求解
2.2.3 利用Jordan标准形的满秩相似变换阵寻找综合解的代数方法
2.2.4 有向图解算法
2.2.5 用结构经济控制求经济控制阵
2.2.6 经济结构综合解的适定性
2.3 分散控制系统的经济控制
2.4 闭环控制系统的经济控制
2.4.1 静态的状态反馈和输出反馈的经济结构综合
2.4.2 镇定系统和配置系统极点的经济信息结构综合
2.5 广义系统的经济控制结构综合
2.5.1 经济控制阵B*和经济观测阵C*的存在性
2.5.2 B*1的结构与性质
2.5.3 B*1的结构与性质
2.5.4 经济控制阵B*的结构与性质
2.6 经济结构综合的应用研究
2.6.1 不需要改进生产设备的综合
2.6.2 指定经济结构的综合
2.7 经济控制问题在管理系统中的拓展
2.7.1 定义的拓展
2.7.2 对象与模型的拓展
2.7.3 求解思路与方法的拓展
2.8 低成本自动化
2.8.1 低成本自动化概述
2.8.2 低成本自动化内容
2.8.3 低成本自动化实现
参考文献
第3章 智能控制研究与应用
3.1 智能控制的发展
3.2 智能控制系统研究
3.2.1 智能控制系统的研究对象
3.2.2 智能控制系统的定义
3.2.3 智能控制系统的特点
3.2.4 智能控制系统研究的数学工具
3.3 智能控制的类型
3.3.1 学习控制系统
3.3.2 分级递阶智能控制系统
3.3.3 专家控制系统
3.3.4 神经控制
3.3.5 模糊控制
3.3.6 基于多Agent的智能控制
3.3.7 组合智能控制
3.4 智能控制的模型研究
3.4.1 广义模型
3.4.2 八元组结构模型
3.4.3 特征模型
3.5 智能控制系统的性能研究
3.6 智能控制待研究的问题
3.7 粗糙集理论在控制系统中的应用
3.7.1 粗糙集理论的相关基本概念
3.7.2 基于粗糙集理论的吊车摆控制系统设计
3.7.3 基于粗糙集规则编码的神经网络控制器设计
3.7.4 粗糙控制器的几种实现形式
3.8 基于遗传算法的PID控制器设计
3.8.1 引入模拟退火机制的遗传算法
3.8.2 基于遗传算法的PID控制器设计
参考文献
第4章 经济智能控制系统的结构方案
4.1 控制系统的发展
4.2 集散控制系统
4.2.1 DCS概述
4.2.2 DCS组成
4.2.3 DCS实例
4.2.4 DCS的技术特点与优点
4.3 现场总线技术
4.3.1 现场总线技术概述
4.3.2 FCS组成
4.3.3 FCS实例
4.3.4 现场总线的技术特点与优点
4.4 基于网络的控制系统
4.4.1 NCS概述
4.4.2 NCS的研究内容
4.5 基于现场总线技术的MEICS
参考文献
第5章 经济智能控制系统的经济性分析
5.1 MEICS的经济目标函数构成
5.2 MEICS的硬件投入分析
5.3 MEICS的开发和维护费用分析
5.4 MEICS的经济效益分析
参考文献
第6章 经济智能控制系统的优化方法——广义自适应遗传算法
6.1 进化的基本理论
6.1.1 达尔文生物进化论
6.1.2 孟德尔自然遗传学说
6.1.3 遗传算法的生物学基础
6.1.4 遗传算法的特点
6.1.5 遗传算法的应用
6.2 遗传算法研究
6.2.1 常规优化方法与遗传算法的比较
6.2.2 遗传算法的基本原理
6.2.3 遗传算法的实现
6.2.4 遗传算法的改进
6.2.5 免疫遗传算法
6.2.6 量子遗传算法
6.3 广义自适应遗传算法
6.3.1 初始种群的产生
6.3.2 适应度函数厂
6.3.3 复制算子
6.3.4 “高品质”移民
6.3.5 自适应交换算子
6.3.6 自适应变异算子
6.3.7 停止条件
6.4 广义自适应遗传算法的仿真检验
6.4.1 实际问题
6.4.2 算法实现
6.4.3 结果分析
6.4.4 结论
参考文献
第7章 经济智能控制系统的信息结构能通性分析与优化研究
7.1 MEICS的信息结构模型
7.1.1 信息结构能通性的概念
7.1.2 MEICS的信息结构模型
7.1.3 信息结构阵的逻辑运算
7.2 MEICS的信息结构能通性分析
7.2.1 MEICS信息结构阵的分解
7.2.2 MEICS信息结构能通性判据
7.2.3 MEICS信息结构能通性分析
7.3 MEICS的信息结构可靠性与经济性分析
7.3.1 信息通道结构可靠性指标
7.3.2 MEICS信息通道结构可靠性分析
7.3.3 MEICS信息通道结构经济性分析
7.4 MEICS信息结构的优化研究
7.4.1 GSAGA编码的确定
7.4.2 适应度函数选择
7.4.3 约束条件及其处理
参考文献
第8章 经济智能控制系统的参数优化
8.1 MEICS参数的优化目标函数
8.1.1 控制系统描述
8.1.2 优化目标函数J的选择
8.1.3 优化目标函数J的计算
8.2 MEICS控制参数优化的实现
8.2.1 PID控制器参数范围的选择
8.2.2 广义自适应遗传算法参数的选择
8.2.3 优化结果分析
参考文献
第9章 MR-100/150M3混凝土搅拌设备经济智能控制系统
9.1 系统控制对象概述
9.1.1 部件简介
9.1.2 工艺流程过程概述
9.2 MEICS设计
9.2.1 控制系统硬件设计
9.2.2 控制系统软件设计
9.2.3 控制系统控制参数的设计
9.3 MR-100/150M3混凝土搅拌设备MEICS的信息通道结构分析
9.3.1 系统信息通道结构模型
9.3.2 系统信息通道结构可靠性分析
9.4 MR-100/150M3混凝土搅拌设备MEICS的经济性分析
9.4.1 设备投资
9.4.2 开发周期与系统性能
9.4.3 经济效益
0章 展望

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能控制系统：原理、方法与前沿技术》 内容简介 本书深入探讨了智能控制系统的理论基础、关键技术、设计方法以及在各个领域的创新应用。智能控制作为现代控制理论的重要分支，其核心在于赋予系统感知、学习、决策和执行的能力，从而在复杂多变的动态环境中实现鲁棒、高效、优化的控制。本书旨在为读者构建一个全面而深刻的智能控制知识体系，帮助理解并掌握这一前沿技术。 第一部分：智能控制的理论基石 本部分将从智能控制的基本概念入手，阐述其与传统控制理论的区别与联系。我们将详细介绍智能控制的核心思想，包括其对不确定性、非线性、时变性和复杂性的处理能力。 智能控制概述：介绍智能控制的发展历程、关键特征以及其在解决现实世界问题中的独特优势。我们将区分不同类型的智能控制，如基于模型的智能控制、基于数据的智能控制以及混合智能控制。 模糊逻辑控制：深入剖析模糊逻辑的原理，包括模糊集、模糊隶属函数、模糊规则、模糊推理以及解模糊化等核心概念。本书将通过大量实例，演示如何构建和设计模糊逻辑控制器，并分析其在处理含糊信息和主观知识方面的有效性。 神经网络控制：详细介绍各种神经网络模型，如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络以及径向基函数网络等。我们将阐述神经网络的学习机制（如反向传播算法），并探讨其在系统辨识、模型预测、自适应控制和最优控制中的应用。 专家系统与知识工程：讲解专家系统的结构、知识表示方法（如产生式规则、框架）以及推理机制。我们将讨论如何从领域专家那里提取知识，并将其构建成能够解决特定控制问题的智能系统。 进化计算与群体智能：介绍遗传算法、粒子群优化、蚁群优化等启发式搜索算法。我们将重点关注这些算法如何用于优化控制器参数、搜索最优控制策略，以及在复杂搜索空间中寻找全局最优解。 第二部分：智能控制系统的关键技术与设计方法 本部分将进一步深化对智能控制系统设计与实现的关键技术和方法的研究。我们将探讨如何将不同的智能控制技术进行融合，以应对更复杂的控制挑战。 混合智能控制：研究如何将模糊逻辑、神经网络、专家系统和进化计算等多种智能控制方法有机结合，以发挥各自的优势，克服单一方法的局限性。我们将介绍常见的混合智能控制架构，如模糊神经网络、神经模糊专家系统等，并分析其在提高控制性能、鲁棒性和适应性方面的潜力。 自适应智能控制：探讨智能控制器如何根据系统性能的变化或环境的动态调整其参数或结构。我们将研究基于神经网络的自适应模糊控制、基于模型参考自适应控制（MRAC）与智能技术的结合等。 模型预测控制（MPC）与智能技术结合：深入分析MPC的核心思想，即利用系统模型预测未来行为，并通过优化算法找到最优控制输入。本书将重点研究如何利用神经网络、模糊逻辑等智能技术来构建更精确的系统模型、加速优化计算，以及处理MPC中的非线性与约束问题。 强化学习在控制中的应用：介绍强化学习的基本原理，包括状态、动作、奖励、策略和价值函数等。我们将详细阐述如何将强化学习应用于学习最优控制策略，特别是在模型未知或难以精确建模的情况下。本书将讨论Q-learning、深度Q网络（DQN）、Actor-Critic等算法在机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域的应用。 机器学习在系统辨识与建模中的作用：探讨如何利用监督学习、无监督学习等机器学习方法从数据中学习系统模型，为智能控制器的设计提供基础。我们将介绍支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）等在非线性系统辨识中的应用。 智能控制器的设计与实现工具：介绍常用的智能控制系统设计软件和开发平台，以及如何在实际工程中实现智能控制器，包括硬件选型、软件开发、仿真测试和现场部署等环节。 第三部分：智能控制系统的应用前沿与发展趋势 本部分将聚焦智能控制系统在各个关键领域的实际应用，并展望未来的发展方向。 智能制造与工业自动化： 机器人控制：研究机器人轨迹规划、末端执行器精确控制、人机协作机器人的智能决策与安全交互。 过程控制：在化工、冶金、电力等行业中，利用智能控制优化生产过程，提高产品质量，降低能耗。例如，基于神经网络的炼油过程优化控制，模糊逻辑控制的锅炉燃烧调节。 故障诊断与预测性维护：利用机器学习和智能算法分析设备运行数据，实现故障的早期预警和精准诊断，从而提高设备可靠性和生产效率。 智能交通系统： 自动驾驶：研究自动驾驶汽车的感知、决策与控制，包括目标检测、路径规划、车辆协同控制、交通流量优化等。 交通信号控制：利用智能算法根据实时交通流量动态调整交通信号灯配时，缓解交通拥堵。 智能导航与路径优化：为用户提供最优的出行路线，考虑实时路况、能源消耗等因素。 智慧能源与可持续发展： 智能电网：研究分布式能源接入、电网负荷预测与调度、能量管理优化，提高电网的稳定性和效率。 可再生能源控制：优化风力发电、太阳能发电的捕获效率和并网稳定性。 能源消耗优化：在建筑、工业等领域，通过智能控制实现能源的高效利用和节约。 生物医学工程： 智能医疗设备：如智能假肢、辅助行走机器人、精准药物输送系统等的控制。 生物信号处理与分析：利用神经网络等技术分析脑电图（EEG）、心电图（ECG）等生物信号，用于疾病诊断和监测。 个性化医疗：基于患者数据，实现个性化的治疗方案和康复指导。 金融工程与风险管理： 算法交易：利用机器学习模型进行股票、期货等金融产品的交易策略开发与执行。 信用评分与欺诈检测：构建智能模型评估客户信用风险，检测金融欺诈行为。 投资组合优化：通过智能算法实现投资组合的风险最小化与收益最大化。 环境监测与治理： 空气质量预测与控制：利用智能模型预测污染物扩散，并制定相应的控制策略。 水资源管理：实现对水质、水量等的智能监测与调度。 灾害预警与应急响应：通过分析多源数据，对自然灾害进行预警，并规划最优的应急响应方案。 第四部分：未来展望与挑战 本书最后将探讨智能控制领域的未来发展趋势，包括： 人工智能的深度融合：随着深度学习、迁移学习、联邦学习等人工智能技术的飞速发展，智能控制系统将更加强大和灵活。 可解释性AI（XAI）在控制中的应用：提高智能控制系统的透明度和可信度，使其决策过程更易于理解和验证。 通用人工智能（AGI）的潜在影响：探讨AGI发展对智能控制领域可能带来的颠覆性变革。 伦理、安全与隐私问题：随着智能控制系统在社会各领域的广泛应用，其相关的伦理、安全和隐私问题将变得愈发重要，需要深入研究和规范。 跨学科合作的重要性：智能控制的发展离不开数学、计算机科学、工程学、神经科学、认知科学等多个学科的交叉融合。 本书以其全面性、深度和前瞻性，旨在成为智能控制领域研究者、工程师、学生以及对该领域感兴趣的读者的重要参考。通过对书中内容的学习和掌握，读者将能够深刻理解智能控制系统的奥秘，并将其应用于解决现实世界中的各种复杂问题，推动科技进步和社会发展。

评分☆☆☆☆☆

从学术价值的角度审视，本书对现有控制理论体系的贡献是显而易见的，它并非对既有框架的简单修补，而是在某些关键环节上进行了富有建设性的突破和创新。例如，书中提出的某一种新型的模糊神经网络结构，其在处理非线性和时变系统时的表现，明显优于传统PID或LQR等经典方法在极端工况下的稳定性。这种超越性并非空穴来风，作者们引用了大量的实验数据和对比分析来支撑其论点，数据图表制作精良，统计学意义明确，使得结论的说服力极强。更重要的是，这本书并没有止步于描述“是什么”，而是深入探讨了“为什么会这样”，对底层数学原理的推导也做到了严谨而不失清晰，确保了读者不仅能“用”，更能“懂”其内在机制。对于希望在智能控制领域进行更深层次研究的学生和研究人员来说，这本书无疑提供了一个极佳的参考系和批判性思考的起点，它激发了我对现有某些公认算法的再审视和改进欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于实际操作层面的指导意义，是我个人最为看重的方面之一。在很多章节的末尾，作者们都附带了针对性的“实施考量”小节，这简直是工程实践者的“救星”。他们详细讨论了在将理论模型部署到实际硬件平台时会遇到的常见难题，比如传感器噪声的滤波策略、计算资源的受限、以及算法参数的在线调整与维护等实际问题。这些内容在纯理论书籍中是极少触及的，因为它们往往依赖于大量的试错经验。书中关于特定工业场景（如高精度机械臂的轨迹跟踪）的案例分析，不仅给出了控制器的设计流程，更细致地描述了调试过程中如何根据实际输出曲线反向修正模型参数的过程。这部分内容极大地增强了本书的实用价值，让读者在合上书本，面对真实设备时，不再感到无从下手，而是拥有了一套经过验证的、可快速落地的解决方案框架，感觉像是收获了一份珍贵的“工程备忘录”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实吸引人眼球，封面采用了沉稳的深蓝色调，配以现代感的几何线条勾勒出的复杂系统图景，隐约透露出一种严谨而又富有活力的学术气息。初次翻阅，就被其清晰的目录结构所折服，章节间的逻辑递进如同精密齿轮咬合般顺畅，让人对即将展开的知识旅程充满期待。内页的纸张质感上佳，墨迹清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。特别是引言部分，作者们用富有洞察力的笔触，寥寥数语便勾勒出了当前复杂系统面临的挑战与智能控制的迫切性，那种直击核心、直抒胸臆的表达方式，让人仿佛置身于一个前沿研讨会现场，立刻被那种学术的激情所感染。再者，排版上的细节处理也颇为考究，图表的布局合理，注释详尽，足以见得出版方在制作上的用心程度。整体而言，这本书在视觉和触觉上都提供了极佳的阅读体验，为后续深入学习奠定了非常好的物质基础，让人觉得这是一本值得珍藏和反复研读的专业著作，而不是那些流于表面的速食读物。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现作者们在行文过程中展现出一种罕见的谦逊和广阔的学术视野。尽管本书聚焦于特定的“智能控制系统”领域，但在引述前人工作时，他们极为审慎和全面，几乎涵盖了该方向近二十年的重要文献，这使得本书成为一个极好的文献综述平台。他们的行文节奏把握得非常好，既有高屋建瓴的宏观论述，也有深入细节的微观剖析，两者之间的切换自然流畅，没有丝毫的割裂感。特别是当涉及到跨学科知识的整合时，比如如何将信息论的某些工具引入到模糊逻辑的优化中，作者的处理方式非常巧妙，既尊重了各学科的独立性，又有效地促进了知识的交叉融合。这种大局观和细节把控力，体现出作者团队在学术圈中的深厚积累与声望。对于希望建立全面知识体系的读者而言，这本书的作用远超一本专业教材，它更像是一位经验丰富的导师，引导你认识这个领域的全貌与边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常注重理论与实践的深度融合，它不像某些纯理论著作那样陷入枯燥的数学推导泥潭，也不同于单纯的应用手册那样流于表面操作。作者们似乎深谙技术人员的阅读习惯，总能在关键理论阐述之后，立刻抛出一个精心构建的仿真案例或者实际工程背景的分析，这种“理论先行，案例佐证”的模式，极大地降低了理解复杂算法的门槛。我尤其欣赏其中对于“适应性”和“鲁棒性”这两个核心概念的剖析，他们并没有简单地给出定义，而是通过一系列层层递进的模型演化过程，生动地展示了智能算法如何在不确定性和外界干扰下自我优化和维持性能。那种将抽象概念具象化的能力，体现了作者们深厚的工程经验。读到关于模型简化与实时计算效率的章节时，我感觉自己正在和几位经验丰富的工程师一同拆解一个难题，每一步的权衡取舍都清晰可见，这对于正在从事相关工程设计的人来说，无疑是巨大的福音，提供了可以直接借鉴的思路和方法论。