經濟智能控製係統研究及其應用 吳斌,塗序彥,吳亞東 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳斌，塗序彥，吳亞東 著

圖書標籤:

• 經濟學
• 控製係統
• 智能控製
• 係統工程
• 優化算法
• 建模與仿真
• 應用研究
• 電力係統
• 能源經濟
• 復雜係統

店鋪： 久點圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030248404

商品編碼：29658673924

包裝：平裝

齣版時間：2009-06-01

基本信息

書名：經濟智能控製係統研究及其應用

定價：45.00元

作者：吳斌,塗序彥,吳亞東

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248404

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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內容提要

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本書在經濟控製、低成本自動化和智能控製已有成果的基礎上，提齣和研究開發瞭經濟智能控製係統的概念、設計方法和實現技術。經濟智能控製研究發展瞭經濟控製理論及其應用，將麵嚮常規控製係統的經濟控製推廣到基於計算機網絡的智能控製係統中，同時在智能控製係統的設計中引入經濟控製的思想，實現經濟控製與智能控製的結閤，為智能控製的研究和應用進行新的探索，為低成本自動化係統設計提供新的理論方法。
本書可作為從事大型控製、管理與信息係統研究開發與工程設計人員的參考用書，也可供從事智能控製與智能係統研究、設計和應用工作的科技工作者參考。

目錄

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《智能科學技術著作叢書》序
前言
章 緒論
1.1 引言
1.2 主要研究內容
1.3 本書的結構
第2章 經濟控製理論與低成本自動化
2.1 經濟控製問題的提齣
2.1.1 一般提法
2.1.2 經濟結構綜閤
2.2 經濟結構綜閤方法
2.2.1 可控分型法和可觀分型法
2.2.2 利用係統的極點及某些矩陣的秩求解
2.2.3 利用Jordan標準形的滿秩相似變換陣尋找綜閤解的代數方法
2.2.4 有嚮圖解算法
2.2.5 用結構經濟控製求經濟控製陣
2.2.6 經濟結構綜閤解的適定性
2.3 分散控製係統的經濟控製
2.4 閉環控製係統的經濟控製
2.4.1 靜態的狀態反饋和輸齣反饋的經濟結構綜閤
2.4.2 鎮定係統和配置係統極點的經濟信息結構綜閤
2.5 廣義係統的經濟控製結構綜閤
2.5.1 經濟控製陣B*和經濟觀測陣C*的存在性
2.5.2 B*1的結構與性質
2.5.3 B*1的結構與性質
2.5.4 經濟控製陣B*的結構與性質
2.6 經濟結構綜閤的應用研究
2.6.1 不需要改進生産設備的綜閤
2.6.2 指定經濟結構的綜閤
2.7 經濟控製問題在管理係統中的拓展
2.7.1 定義的拓展
2.7.2 對象與模型的拓展
2.7.3 求解思路與方法的拓展
2.8 低成本自動化
2.8.1 低成本自動化概述
2.8.2 低成本自動化內容
2.8.3 低成本自動化實現
參考文獻
第3章 智能控製研究與應用
3.1 智能控製的發展
3.2 智能控製係統研究
3.2.1 智能控製係統的研究對象
3.2.2 智能控製係統的定義
3.2.3 智能控製係統的特點
3.2.4 智能控製係統研究的數學工具
3.3 智能控製的類型
3.3.1 學習控製係統
3.3.2 分級遞階智能控製係統
3.3.3 專傢控製係統
3.3.4 神經控製
3.3.5 模糊控製
3.3.6 基於多Agent的智能控製
3.3.7 組閤智能控製
3.4 智能控製的模型研究
3.4.1 廣義模型
3.4.2 八元組結構模型
3.4.3 特徵模型
3.5 智能控製係統的性能研究
3.6 智能控製待研究的問題
3.7 粗糙集理論在控製係統中的應用
3.7.1 粗糙集理論的相關基本概念
3.7.2 基於粗糙集理論的吊車擺控製係統設計
3.7.3 基於粗糙集規則編碼的神經網絡控製器設計
3.7.4 粗糙控製器的幾種實現形式
3.8 基於遺傳算法的PID控製器設計
3.8.1 引入模擬退火機製的遺傳算法
3.8.2 基於遺傳算法的PID控製器設計
參考文獻
第4章 經濟智能控製係統的結構方案
4.1 控製係統的發展
4.2 集散控製係統
4.2.1 DCS概述
4.2.2 DCS組成
4.2.3 DCS實例
4.2.4 DCS的技術特點與優點
4.3 現場總綫技術
4.3.1 現場總綫技術概述
4.3.2 FCS組成
4.3.3 FCS實例
4.3.4 現場總綫的技術特點與優點
4.4 基於網絡的控製係統
4.4.1 NCS概述
4.4.2 NCS的研究內容
4.5 基於現場總綫技術的MEICS
參考文獻
第5章 經濟智能控製係統的經濟性分析
5.1 MEICS的經濟目標函數構成
5.2 MEICS的硬件投入分析
5.3 MEICS的開發和維護費用分析
5.4 MEICS的經濟效益分析
參考文獻
第6章 經濟智能控製係統的優化方法——廣義自適應遺傳算法
6.1 進化的基本理論
6.1.1 達爾文生物進化論
6.1.2 孟德爾自然遺傳學說
6.1.3 遺傳算法的生物學基礎
6.1.4 遺傳算法的特點
6.1.5 遺傳算法的應用
6.2 遺傳算法研究
6.2.1 常規優化方法與遺傳算法的比較
6.2.2 遺傳算法的基本原理
6.2.3 遺傳算法的實現
6.2.4 遺傳算法的改進
6.2.5 免疫遺傳算法
6.2.6 量子遺傳算法
6.3 廣義自適應遺傳算法
6.3.1 初始種群的産生
6.3.2 適應度函數廠
6.3.3 復製算子
6.3.4 “高品質”移民
6.3.5 自適應交換算子
6.3.6 自適應變異算子
6.3.7 停止條件
6.4 廣義自適應遺傳算法的仿真檢驗
6.4.1 實際問題
6.4.2 算法實現
6.4.3 結果分析
6.4.4 結論
參考文獻
第7章 經濟智能控製係統的信息結構能通性分析與優化研究
7.1 MEICS的信息結構模型
7.1.1 信息結構能通性的概念
7.1.2 MEICS的信息結構模型
7.1.3 信息結構陣的邏輯運算
7.2 MEICS的信息結構能通性分析
7.2.1 MEICS信息結構陣的分解
7.2.2 MEICS信息結構能通性判據
7.2.3 MEICS信息結構能通性分析
7.3 MEICS的信息結構可靠性與經濟性分析
7.3.1 信息通道結構可靠性指標
7.3.2 MEICS信息通道結構可靠性分析
7.3.3 MEICS信息通道結構經濟性分析
7.4 MEICS信息結構的優化研究
7.4.1 GSAGA編碼的確定
7.4.2 適應度函數選擇
7.4.3 約束條件及其處理
參考文獻
第8章 經濟智能控製係統的參數優化
8.1 MEICS參數的優化目標函數
8.1.1 控製係統描述
8.1.2 優化目標函數J的選擇
8.1.3 優化目標函數J的計算
8.2 MEICS控製參數優化的實現
8.2.1 PID控製器參數範圍的選擇
8.2.2 廣義自適應遺傳算法參數的選擇
8.2.3 優化結果分析
參考文獻
第9章 MR-100/150M3混凝土攪拌設備經濟智能控製係統
9.1 係統控製對象概述
9.1.1 部件簡介
9.1.2 工藝流程過程概述
9.2 MEICS設計
9.2.1 控製係統硬件設計
9.2.2 控製係統軟件設計
9.2.3 控製係統控製參數的設計
9.3 MR-100/150M3混凝土攪拌設備MEICS的信息通道結構分析
9.3.1 係統信息通道結構模型
9.3.2 係統信息通道結構可靠性分析
9.4 MR-100/150M3混凝土攪拌設備MEICS的經濟性分析
9.4.1 設備投資
9.4.2 開發周期與係統性能
9.4.3 經濟效益
0章 展望

作者介紹

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文摘

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序言

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《智能控製係統：原理、方法與前沿技術》 內容簡介 本書深入探討瞭智能控製係統的理論基礎、關鍵技術、設計方法以及在各個領域的創新應用。智能控製作為現代控製理論的重要分支，其核心在於賦予係統感知、學習、決策和執行的能力，從而在復雜多變的動態環境中實現魯棒、高效、優化的控製。本書旨在為讀者構建一個全麵而深刻的智能控製知識體係，幫助理解並掌握這一前沿技術。 第一部分：智能控製的理論基石 本部分將從智能控製的基本概念入手，闡述其與傳統控製理論的區彆與聯係。我們將詳細介紹智能控製的核心思想，包括其對不確定性、非綫性、時變性和復雜性的處理能力。 智能控製概述：介紹智能控製的發展曆程、關鍵特徵以及其在解決現實世界問題中的獨特優勢。我們將區分不同類型的智能控製，如基於模型的智能控製、基於數據的智能控製以及混閤智能控製。 模糊邏輯控製：深入剖析模糊邏輯的原理，包括模糊集、模糊隸屬函數、模糊規則、模糊推理以及解模糊化等核心概念。本書將通過大量實例，演示如何構建和設計模糊邏輯控製器，並分析其在處理含糊信息和主觀知識方麵的有效性。 神經網絡控製：詳細介紹各種神經網絡模型，如前饋神經網絡、循環神經網絡、捲積神經網絡以及徑嚮基函數網絡等。我們將闡述神經網絡的學習機製（如反嚮傳播算法），並探討其在係統辨識、模型預測、自適應控製和最優控製中的應用。 專傢係統與知識工程：講解專傢係統的結構、知識錶示方法（如産生式規則、框架）以及推理機製。我們將討論如何從領域專傢那裏提取知識，並將其構建成能夠解決特定控製問題的智能係統。 進化計算與群體智能：介紹遺傳算法、粒子群優化、蟻群優化等啓發式搜索算法。我們將重點關注這些算法如何用於優化控製器參數、搜索最優控製策略，以及在復雜搜索空間中尋找全局最優解。 第二部分：智能控製係統的關鍵技術與設計方法 本部分將進一步深化對智能控製係統設計與實現的關鍵技術和方法的研究。我們將探討如何將不同的智能控製技術進行融閤，以應對更復雜的控製挑戰。 混閤智能控製：研究如何將模糊邏輯、神經網絡、專傢係統和進化計算等多種智能控製方法有機結閤，以發揮各自的優勢，剋服單一方法的局限性。我們將介紹常見的混閤智能控製架構，如模糊神經網絡、神經模糊專傢係統等，並分析其在提高控製性能、魯棒性和適應性方麵的潛力。 自適應智能控製：探討智能控製器如何根據係統性能的變化或環境的動態調整其參數或結構。我們將研究基於神經網絡的自適應模糊控製、基於模型參考自適應控製（MRAC）與智能技術的結閤等。 模型預測控製（MPC）與智能技術結閤：深入分析MPC的核心思想，即利用係統模型預測未來行為，並通過優化算法找到最優控製輸入。本書將重點研究如何利用神經網絡、模糊邏輯等智能技術來構建更精確的係統模型、加速優化計算，以及處理MPC中的非綫性與約束問題。 強化學習在控製中的應用：介紹強化學習的基本原理，包括狀態、動作、奬勵、策略和價值函數等。我們將詳細闡述如何將強化學習應用於學習最優控製策略，特彆是在模型未知或難以精確建模的情況下。本書將討論Q-learning、深度Q網絡（DQN）、Actor-Critic等算法在機器人控製、自動駕駛、資源調度等領域的應用。 機器學習在係統辨識與建模中的作用：探討如何利用監督學習、無監督學習等機器學習方法從數據中學習係統模型，為智能控製器的設計提供基礎。我們將介紹支持嚮量機（SVM）、高斯過程迴歸（GPR）等在非綫性係統辨識中的應用。 智能控製器的設計與實現工具：介紹常用的智能控製係統設計軟件和開發平颱，以及如何在實際工程中實現智能控製器，包括硬件選型、軟件開發、仿真測試和現場部署等環節。 第三部分：智能控製係統的應用前沿與發展趨勢 本部分將聚焦智能控製係統在各個關鍵領域的實際應用，並展望未來的發展方嚮。 智能製造與工業自動化： 機器人控製：研究機器人軌跡規劃、末端執行器精確控製、人機協作機器人的智能決策與安全交互。 過程控製：在化工、冶金、電力等行業中，利用智能控製優化生産過程，提高産品質量，降低能耗。例如，基於神經網絡的煉油過程優化控製，模糊邏輯控製的鍋爐燃燒調節。 故障診斷與預測性維護：利用機器學習和智能算法分析設備運行數據，實現故障的早期預警和精準診斷，從而提高設備可靠性和生産效率。 智能交通係統： 自動駕駛：研究自動駕駛汽車的感知、決策與控製，包括目標檢測、路徑規劃、車輛協同控製、交通流量優化等。 交通信號控製：利用智能算法根據實時交通流量動態調整交通信號燈配時，緩解交通擁堵。 智能導航與路徑優化：為用戶提供最優的齣行路綫，考慮實時路況、能源消耗等因素。 智慧能源與可持續發展： 智能電網：研究分布式能源接入、電網負荷預測與調度、能量管理優化，提高電網的穩定性和效率。 可再生能源控製：優化風力發電、太陽能發電的捕獲效率和並網穩定性。 能源消耗優化：在建築、工業等領域，通過智能控製實現能源的高效利用和節約。 生物醫學工程： 智能醫療設備：如智能假肢、輔助行走機器人、精準藥物輸送係統等的控製。 生物信號處理與分析：利用神經網絡等技術分析腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）等生物信號，用於疾病診斷和監測。 個性化醫療：基於患者數據，實現個性化的治療方案和康復指導。 金融工程與風險管理： 算法交易：利用機器學習模型進行股票、期貨等金融産品的交易策略開發與執行。 信用評分與欺詐檢測：構建智能模型評估客戶信用風險，檢測金融欺詐行為。 投資組閤優化：通過智能算法實現投資組閤的風險最小化與收益最大化。 環境監測與治理： 空氣質量預測與控製：利用智能模型預測汙染物擴散，並製定相應的控製策略。 水資源管理：實現對水質、水量等的智能監測與調度。 災害預警與應急響應：通過分析多源數據，對自然災害進行預警，並規劃最優的應急響應方案。 第四部分：未來展望與挑戰 本書最後將探討智能控製領域的未來發展趨勢，包括： 人工智能的深度融閤：隨著深度學習、遷移學習、聯邦學習等人工智能技術的飛速發展，智能控製係統將更加強大和靈活。 可解釋性AI（XAI）在控製中的應用：提高智能控製係統的透明度和可信度，使其決策過程更易於理解和驗證。 通用人工智能（AGI）的潛在影響：探討AGI發展對智能控製領域可能帶來的顛覆性變革。 倫理、安全與隱私問題：隨著智能控製係統在社會各領域的廣泛應用，其相關的倫理、安全和隱私問題將變得愈發重要，需要深入研究和規範。 跨學科閤作的重要性：智能控製的發展離不開數學、計算機科學、工程學、神經科學、認知科學等多個學科的交叉融閤。 本書以其全麵性、深度和前瞻性，旨在成為智能控製領域研究者、工程師、學生以及對該領域感興趣的讀者的重要參考。通過對書中內容的學習和掌握，讀者將能夠深刻理解智能控製係統的奧秘，並將其應用於解決現實世界中的各種復雜問題，推動科技進步和社會發展。

評分☆☆☆☆☆

從學術價值的角度審視，本書對現有控製理論體係的貢獻是顯而易見的，它並非對既有框架的簡單修補，而是在某些關鍵環節上進行瞭富有建設性的突破和創新。例如，書中提齣的某一種新型的模糊神經網絡結構，其在處理非綫性和時變係統時的錶現，明顯優於傳統PID或LQR等經典方法在極端工況下的穩定性。這種超越性並非空穴來風，作者們引用瞭大量的實驗數據和對比分析來支撐其論點，數據圖錶製作精良，統計學意義明確，使得結論的說服力極強。更重要的是，這本書並沒有止步於描述“是什麼”，而是深入探討瞭“為什麼會這樣”，對底層數學原理的推導也做到瞭嚴謹而不失清晰，確保瞭讀者不僅能“用”，更能“懂”其內在機製。對於希望在智能控製領域進行更深層次研究的學生和研究人員來說，這本書無疑提供瞭一個極佳的參考係和批判性思考的起點，它激發瞭我對現有某些公認算法的再審視和改進欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於實際操作層麵的指導意義，是我個人最為看重的方麵之一。在很多章節的末尾，作者們都附帶瞭針對性的“實施考量”小節，這簡直是工程實踐者的“救星”。他們詳細討論瞭在將理論模型部署到實際硬件平颱時會遇到的常見難題，比如傳感器噪聲的濾波策略、計算資源的受限、以及算法參數的在綫調整與維護等實際問題。這些內容在純理論書籍中是極少觸及的，因為它們往往依賴於大量的試錯經驗。書中關於特定工業場景（如高精度機械臂的軌跡跟蹤）的案例分析，不僅給齣瞭控製器的設計流程，更細緻地描述瞭調試過程中如何根據實際輸齣麯綫反嚮修正模型參數的過程。這部分內容極大地增強瞭本書的實用價值，讓讀者在閤上書本，麵對真實設備時，不再感到無從下手，而是擁有瞭一套經過驗證的、可快速落地的解決方案框架，感覺像是收獲瞭一份珍貴的“工程備忘錄”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實吸引人眼球，封麵采用瞭沉穩的深藍色調，配以現代感的幾何綫條勾勒齣的復雜係統圖景，隱約透露齣一種嚴謹而又富有活力的學術氣息。初次翻閱，就被其清晰的目錄結構所摺服，章節間的邏輯遞進如同精密齒輪咬閤般順暢，讓人對即將展開的知識旅程充滿期待。內頁的紙張質感上佳，墨跡清晰銳利，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。特彆是引言部分，作者們用富有洞察力的筆觸，寥寥數語便勾勒齣瞭當前復雜係統麵臨的挑戰與智能控製的迫切性，那種直擊核心、直抒胸臆的錶達方式，讓人仿佛置身於一個前沿研討會現場，立刻被那種學術的激情所感染。再者，排版上的細節處理也頗為考究，圖錶的布局閤理，注釋詳盡，足以見得齣版方在製作上的用心程度。整體而言，這本書在視覺和觸覺上都提供瞭極佳的閱讀體驗，為後續深入學習奠定瞭非常好的物質基礎，讓人覺得這是一本值得珍藏和反復研讀的專業著作，而不是那些流於錶麵的速食讀物。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我發現作者們在行文過程中展現齣一種罕見的謙遜和廣闊的學術視野。盡管本書聚焦於特定的“智能控製係統”領域，但在引述前人工作時，他們極為審慎和全麵，幾乎涵蓋瞭該方嚮近二十年的重要文獻，這使得本書成為一個極好的文獻綜述平颱。他們的行文節奏把握得非常好，既有高屋建瓴的宏觀論述，也有深入細節的微觀剖析，兩者之間的切換自然流暢，沒有絲毫的割裂感。特彆是當涉及到跨學科知識的整閤時，比如如何將信息論的某些工具引入到模糊邏輯的優化中，作者的處理方式非常巧妙，既尊重瞭各學科的獨立性，又有效地促進瞭知識的交叉融閤。這種大局觀和細節把控力，體現齣作者團隊在學術圈中的深厚積纍與聲望。對於希望建立全麵知識體係的讀者而言，這本書的作用遠超一本專業教材，它更像是一位經驗豐富的導師，引導你認識這個領域的全貌與邊界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常注重理論與實踐的深度融閤，它不像某些純理論著作那樣陷入枯燥的數學推導泥潭，也不同於單純的應用手冊那樣流於錶麵操作。作者們似乎深諳技術人員的閱讀習慣，總能在關鍵理論闡述之後，立刻拋齣一個精心構建的仿真案例或者實際工程背景的分析，這種“理論先行，案例佐證”的模式，極大地降低瞭理解復雜算法的門檻。我尤其欣賞其中對於“適應性”和“魯棒性”這兩個核心概念的剖析，他們並沒有簡單地給齣定義，而是通過一係列層層遞進的模型演化過程，生動地展示瞭智能算法如何在不確定性和外界乾擾下自我優化和維持性能。那種將抽象概念具象化的能力，體現瞭作者們深厚的工程經驗。讀到關於模型簡化與實時計算效率的章節時，我感覺自己正在和幾位經驗豐富的工程師一同拆解一個難題，每一步的權衡取捨都清晰可見，這對於正在從事相關工程設計的人來說，無疑是巨大的福音，提供瞭可以直接藉鑒的思路和方法論。