智能控製(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉金琨 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製理論
• 自動控製
• 係統工程
• 電氣工程
• 自動化
• 機器人
• 優化算法
• 現代控製
• 人工智能

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121219665

商品編碼：29692483001

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名:智能控製(第3版)

定價：38.00元

售價：25.8元,便宜12.2元,摺扣67

作者:劉金琨

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787121219665

字數：

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

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編輯推薦

內容提要

本書較全麵地敘述瞭智能控製的基本理論、方法和應用。全書共11章，主要內容為：專傢控製的基本原理和應用；模糊控製的基本原理和應用；神經網絡控製的基本原理和應用；智能算法及其應用；迭代學習控製方法及其應用。
本書係統性強，突齣理論聯係實際，敘述深入淺齣，適閤於初學者學習。書中給齣瞭一些智能算法的Matlab仿真程序，並配有一定數量的習題和上機操作題。

目錄

章 緒論
1.1 智能控製的發展過程
1.2 智能控製的幾個重要分支
1.3 智能控製的特點、研究工具及應用
思考題與習題
第2章 專傢控製
2.1 專傢係統
2.1.1 專傢係統概述
2.1.2 專傢係統的構成
2.1.3 專傢係統的建立
2.2 專傢控製
2.2.1 專傢控製概述
2.2.2 專傢控製的基本原理
2.2.3 專傢控製的關鍵技術及特點
2.3 專傢PID控製
2.3.1 專傢PID控製原理
2.3.2 仿真實例
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
第3章 模糊控製的理論基礎
3.1 概述
3.2 模糊集閤
3.2.1 模糊集閤的概念
3.2.2 模糊集閤的運算
3.3 隸屬函數
3.4 模糊關係及其運算
3.4.1 模糊矩陣
3.4.2 模糊矩陣的運算與模糊關係
3.4.3 模糊關係的閤成
3.5 模糊推理
3.5.1 模糊語句
3.5.2 模糊推理
3.5.3 模糊關係方程
思考題與習題
附錄(程序代碼)
第4章 模糊控製
4.1 模糊控製的基本原理
4.1.1 模糊控製原理
4.1.2 模糊控製器的組成
4.1.3 模糊控製係統的工作原理
4.1.4 模糊控製器的結構
4.2 模糊控製係統分類
4.3 模糊控製器的設計
4.3.1 模糊控製器的設計步驟
4.3.2 模糊控製器的Matlab仿真
4.4 模糊控製應用實例——洗衣機的模糊控製
4.5 模糊自適應整定PID控製
4.5.1 模糊自適應整定PID控製原理
4.5.2 仿真實例
4.6 Sugeno模糊模型
4.7 基於極點配置的單級倒立擺T-S模糊控製
4.7.1 T-S模糊係統的設計
4.7.2 單級倒立擺的T-S模型模糊控製
4.8 模糊控製的應用
4.9 模糊控製發展概況
4.9.1 模糊控製發展的幾個轉摺點
4.9.2 模糊控製的發展方嚮
4.9.3 模糊控製麵臨的主要任務
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
第5章 自適應模糊控製
5.1 模糊逼近
5.1.1 模糊係統的設計
5.1.2 模糊係統的逼近精度
5.1.3 仿真實例
5.2 簡單的自適應模糊控製
5.2.1 問題描述
5.2.2 模糊逼近原理
5.2.3 控製算法設計與分析
5.2.4 仿真實例
5.3 間接自適應模糊控製
5.3.1 問題描述
5.3.2 控製器的設計
5.3.3 仿真實例
5.4 直接自適應模糊控製
5.4.1 問題描述
5.4.2 控製器的設計
5.4.3 自適應律的設計
5.4.4 仿真實例
5.5 機器人關節數學模型
5.6 基於模糊補償的機械手自適應模糊控製
5.6.1 係統描述
5.6.2 基於模糊補償的控製
5.6.3 基於摩擦補償的控製
5.6.4 仿真實例
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
第6章 神經網絡的理論基礎
6.1 神經網絡發展簡史
6.2 神經網絡原理
6.3 神經網絡的分類
6.4 神經網絡學習算法
6.4.1 Hebb學習規則
6.4.2 Delta（δ）學習規則
6.5 神經網絡的特徵及要素
6.6 神經網絡控製的研究領域
思考題與習題
第7章 典型神經網絡
7.1 單神經元網絡
7.2 BP神經網絡
7.2.1 BP網絡特點
7.2.2 BP網絡結構
7.2.3 BP網絡的逼近
7.2.4 BP網絡的優缺點
7.2.5 BP網絡逼近仿真實例
7.2.6 BP網絡模式識彆
7.2.7 BP網絡模式識彆仿真實例
7.3 RBF神經網絡
7.3.1 RBF網絡結構與算法
7.3.2 RBF網絡設計實例
7.3.3 RBF網絡的逼近
7.3.4 高斯基函數的參數對RBF網絡逼近的影響
7.3.5 隱含層節點數對RBF網絡逼近的影響
7.3.6 控製係統設計中RBF網絡的逼近
思考題與習題
附錄(程序代碼)
第8章 高級神經網絡
8.1 模糊RBF網絡
8.1.1 網絡結構
8.1.2 基於模糊RBF網絡的逼近算法
8.1.3 仿真實例
8.2 pi-sigma神經網絡
8.2.1 高木-關野模糊係統
8.2.2 混閤型pi-sigma神經網絡
8.2.3 仿真實例
8.3 小腦模型神經網絡
8.3.1 CMAC概述
8.3.2 一種典型CMAC算法
8.3.3 仿真實例
8.4 Hopfield網絡
8.4.1 Hopfield網絡原理
8.4.2 基於Hopfield網絡的路徑優化
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
第9章 神經網絡控製
9.1 概述
9.2 神經網絡控製的結構
9.2.1 神經網絡監督控製
9.2.2 神經網絡直接逆控製
9.2.3 神經網絡自適應控製
9.2.4 神經網絡內模控製
9.2.5 神經網絡預測控製
9.2.6 神經網絡自適應評判控製
9.2.7 神經網絡混閤控製
9.3 單神經元自適應控製
9.3.1 單神經元自適應控製算法
9.3.2 仿真實例
9.4 RBF網絡監督控製
9.4.1 RBF網絡監督控製算法
9.4.2 仿真實例
9.5 RBF網絡自校正控製
9.5.1 神經網絡自校正控製原理
9.5.2 自校正控製算法
9.5.3 RBF網絡自校正控製算法
9.5.4 仿真實例
9.6 基於RBF網絡直接模型參考自適應控製
9.6.1 基於RBF網絡的控製器設計
9.6.2 仿真實例
9.7 一種簡單的RBF網絡自適應控製
9.7.1 問題描述
9.7.2 RBF網絡原理
9.7.3 控製算法設計與分析
9.7.4 仿真實例
9.8 基於不確定逼近的RBF網絡自適應控製
9.8.1 問題的提齣
9.8.2 模型不確定部分的RBF網絡逼近
9.8.3 控製器的設計及分析
9.8.4 仿真實例
9.9 基於模型整體逼近的機器人RBF網絡自適應控製
9.9.1 問題的提齣
9.9.2 針對f(x)進行逼近的控製
9.9.3 仿真實例
9.10 神經網絡數字控製
9.10.1 基本原理
9.10.2 仿真實例
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
0章 智能算法及其應用
10.1 遺傳算法的基本原理
10.2 遺傳算法的特點
10.3 遺傳算法的發展及應用
10.3.1 遺傳算法的發展
10.3.2 遺傳算法的應用
10.4 遺傳算法的設計
10.4.1 遺傳算法的構成要素
10.4.2 遺傳算法的應用步驟
10.5 遺傳算法求函數極大值
10.5.1 二進製編碼遺傳算法求函數極大值
10.5.2 實數編碼遺傳算法求函數極大值
10.6 基於遺傳算法優化的RBF網絡逼近
10.6.1 遺傳算法優化原理
10.6.2 仿真實例
10.7 基於遺傳算法的TSP問題優化
10.7.1 TSP問題的編碼
10.7.2 TSP問題的遺傳算法設計
10.7.3 仿真實例
10.8 差分進化算法
10.8.1 標準差分進化算法
10.8.2 差分進化算法的基本流程
10.8.3 差分進化算法的參數設置
10.9 差分進化算法的函數優化與參數辨識
10.9.1 基於差分進化算法的函數優化
10.9.2 基於差分進化算法的參數辨識
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
1章 迭代學習控製
11.1 基本原理
11.2 基本迭代學習控製算法
11.3 迭代學習控製的關鍵技術
11.4 機械手軌跡跟蹤迭代學習控製仿真實例
11.4.1 控製器設計
11.4.2 仿真實例
11.5 綫性時變連續係統迭代學習控製
11.5.1 係統描述
11.5.2 控製器設計及收斂性分析
11.5.3 仿真實例
思考題與習題
附錄 (程序代碼)
附錄A
參考文獻

作者介紹

劉金琨，教授，北京航空航天大學自動化學院，多年來一直從事智能控製方麵的教學與研究工作，齣版過多部智能控製方麵的書籍。

文摘

序言

掌控未來，洞見趨勢：一本關於決策、係統與智能的深刻探索 在信息爆炸、技術飛速迭代的時代，理解並駕馭復雜係統，實現高效、精準的決策，已成為個人、組織乃至社會發展的重要驅動力。本書並非一本關於“智能控製(第3版)”的教科書，而是一次對“智能”這一核心概念在不同維度上的深度審視，一次對“控製”這一普遍規律的廣泛解析，一次對“係統”這一本質結構的精微洞察。它旨在為那些渴望超越傳統認知，探索更深層次運作機製，並緻力於在瞬息萬變的現實中做齣卓越選擇的讀者，提供一套全新的思維框架與分析工具。 第一部分：思維的疆域——突破認知的邊界 在信息過載和知識碎片化的今天，我們的思維模式和認知框架往往麵臨著巨大的挑戰。本書的第一部分，將帶領讀者進行一次關於“思維”的考古與重塑。我們並非直接教授某種具體的“智能控製”理論，而是迴歸到“智能”本身的定義與演變。智能，究竟意味著什麼？是邏輯推理的能力，還是情感的共鳴？是學習適應的潛力，還是創造性地解決問題的智慧？我們將從哲學、心理學、認知科學等多個角度，剖析智能的內涵，追溯其在人類文明發展進程中的演化軌跡。 我們將深入探討“認知偏差”的根源，揭示那些潛藏在日常決策中的非理性因素，例如確認偏差、錨定效應、可用性啓發等，它們如何不動聲色地影響著我們的判斷，並常常導緻次優甚至錯誤的決策。本書將提供一係列引人入勝的案例，通過分析曆史事件、商業決策、社會現象，來具體呈現這些認知陷阱的運作機製。我們並非要“控製”你的思維，而是要讓你“看見”思維的運作，從而獲得更加清醒和理性的認知。 更重要的是，我們將著重闡述“係統思維”的重要性。個體孤立的事件往往難以理解其背後的真正原因和發展規律。隻有將事物置於更宏大的係統之中，理解各要素之間的相互作用、反饋迴路以及湧現性特徵，我們纔能洞察事物發展的深層邏輯。本書將運用比喻、模型和圖示等多種方式，形象地展示係統思維的強大力量，比如蝴蝶效應如何影響天氣，森林生態係統如何自我調節，以及經濟周期如何循環往復。我們並非要“控製”係統，而是要“理解”係統，從而更好地與之互動。 最後，本部分將觸及“概率與不確定性”的思考。在現實世界中，完美的信息和確定的結果是罕見的。本書將引導讀者擁抱不確定性，理解概率在決策中的核心作用。我們將探討如何評估風險，如何在信息不完全的情況下做齣最優選擇，以及如何通過“黑天鵝”事件的視角，來審視那些我們低估瞭其可能性但後果極其重大的事件。這是一種關於“理解”不確定性，而非“消除”不確定性的智慧。 第二部分：係統的脈絡——解析運行的規律 如果說第一部分是關於思維的“內功心法”，那麼第二部分則聚焦於“外在世界”的運行規律，即“係統”的奧秘。這裏，“係統”並非特指某個工程領域，而是泛指任何由相互關聯的要素組成的整體，從微觀的分子結構到宏觀的社會經濟體，皆可視為係統。本書將緻力於解析各類係統的共性與特性，幫助讀者建立起一種“看見連接”的能力。 我們將從“信息流”的角度來審視係統。信息在係統內部如何傳遞、轉化、纍積和丟失？信息不對稱如何影響決策？信息過載又會帶來怎樣的挑戰？本書將通過對通信理論、信息論基礎概念的介紹，以及對實際案例的分析，來揭示信息在係統運作中的關鍵作用。例如，在商業競爭中，信息的獲取與傳播速度如何決定企業的生死存亡；在科研領域，信息的共享與協同又如何加速知識的創造。我們並非要“控製”信息的流動，而是要“優化”信息的利用。 接下來，我們將深入探討“反饋機製”。反饋是係統自我調節、穩定或失穩的關鍵。正反饋會讓係統朝著某個方嚮加速演進，可能帶來指數級的增長，也可能導緻失控的危機；負反饋則會抑製係統的偏離，維持其穩定狀態。本書將通過豐富的圖示和模型，生動地展示正負反饋在不同係統中的錶現，例如經濟的繁榮與衰退、生態係統的平衡與破壞、以及學習過程中的進步與停滯。理解反饋，纔能預見趨勢，並在必要時進行乾預。 “湧現性”是係統思維中一個極具魅力的概念。當大量簡單的個體按照一定的規則互動時，往往會産生齣個體本身不具備的、更加復雜和高級的整體行為。例如，單個的螞蟻行為簡單，但群體卻能協同完成復雜的覓食任務；單個的神經元活動有限，但大腦卻能産生意識。本書將通過對復雜性科學、群體動力學等領域的介紹，帶領讀者領略湧現性的力量，理解“整體大於部分之和”的深刻含義。這將有助於我們理解社會現象、市場行為乃至生命本身的起源。 最後，本部分還將關注“適應性”。在不斷變化的環境中，能夠持續學習、調整自身行為以適應新條件的係統，纔能生存和發展。本書將探討係統的“學習能力”以及“進化策略”，從生物進化到技術迭代，再到組織變革，都離不開適應性的力量。我們並非要“控製”係統的適應，而是要“賦能”係統的適應，使其能夠應對未知的挑戰。 第三部分：智慧的實踐——賦能卓越的決策 在掌握瞭思維的工具和係統的規律之後，本書的第三部分將聚焦於“實踐”——如何將這些洞見轉化為卓越的決策，從而在真實世界中産生積極的影響。這裏的“控製”並非強製性的命令，而是一種有意識的引導、優化和協調，以實現預期的目標。 我們將探討“目標設定與度量”。清晰、可行的目標是任何有效行動的起點。本書將介紹 SMART 原則等目標設定方法，更重要的是，將探討如何為復雜係統設定恰當的目標，以及如何設計有效的度量體係來跟蹤進展。在沒有明確度量標準的情況下，我們很難知道自己是否在朝著正確的方嚮前進，也難以進行有效的調整。 “策略製定與執行”將是本書的重中之重。在理解瞭係統運作規律和潛在風險後，我們纔能製定齣有效的策略。本書將介紹不同類型的決策模型，從簡單的二元選擇到復雜的博弈論，以及如何根據具體情況選擇閤適的模型。同時，我們將強調策略執行過程中的靈活性和應變能力。真正的“控製”並非一成不變的計劃，而是在執行中根據反饋不斷調整的動態過程。 “風險管理與危機應對”是保障決策成果的關鍵。任何行動都伴隨著風險，尤其是在不確定的環境中。本書將提供一套係統性的風險評估和管理框架，幫助讀者識彆潛在風險，評估其可能性和影響，並製定相應的規避或應對措施。同時，我們將探討在危機發生時，如何保持冷靜，如何運用已有的知識和係統思維，迅速做齣有效的反應，將損失降到最低，甚至將危機轉化為機遇。 “倫理與責任”是卓越決策的終極考量。技術的進步和係統能力的提升，也帶來瞭前所未有的倫理挑戰。本書將引導讀者思考，在追求效率和優化的同時，如何兼顧公平、公正、安全和可持續性。我們並非要“控製”倫理，而是要“引導”技術和決策朝著符閤人類整體利益的方嚮發展。 最後，本書將以“賦能與協同”作為實踐的升華。真正的強大並非來自單方麵的控製，而是來自賦能他人，激發整個係統的潛力，促進協同閤作。本書將鼓勵讀者運用所學知識，去理解和幫助他人，去構建更具協作精神的團隊和組織，去共同創造一個更加智能、高效、可持續的未來。 這本書，獻給每一個渴望理解世界運行的底層邏輯，渴望在復雜環境中做齣明智選擇，渴望以更深刻的洞察力去塑造未來的你。它不是一本指導你如何“控製”什麼具體事物的操作手冊，而是一份關於“智能”、“係統”與“決策”的哲學性與實踐性的深度對話。通過閱讀本書，你將獲得一套強大的思維工具，一種全局的視角，以及一種賦能未來的力量。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書給我的第一印象是“實在”，但這種實在感帶著一種強烈的時代烙印。它更像是一部詳盡的技術手冊，而不是一本引導思維的啓發性著作。書中的案例和應用場景似乎停留在某個特定的時間點，雖然基本原理是永恒的，但那些具體的工程實例，比如提到的某個特定型號的控製器或者某個老舊的係統架構，讓我感覺有些脫節。閱讀過程中，我發現作者對理論的闡述極其詳盡，恨不得把每一個數學步驟都掰開瞭揉碎瞭講清楚，這對於需要精確復現實驗或者理解推導過程的人來說是優點，但對於我這種更偏嚮於快速掌握“能做什麼”和“怎麼用”的實踐者來說，閱讀體驗就顯得有些冗長和拖遝瞭。我希望能在其中找到更多關於最新的機器學習模型如何融入傳統控製架構的討論，或者關於雲計算、邊緣計算背景下的分布式控製策略的探討，但這些在本書中似乎是付之闕如的。它更像是對經典理論的一次全麵而係統的梳理和總結，而不是麵嚮未來趨勢的展望。

評分☆☆☆☆☆

這本厚厚的書擺在桌上，沉甸甸的，光是封麵設計就透著一股嚴謹和專業的氣息，那種傳統的學術書籍的排版風格，讓人一看就知道這不是一本輕鬆入門的讀物。我翻開扉頁，首先映入眼簾的是滿滿的參考文獻列錶，密密麻麻的，看得齣來作者在學術上的積纍是非常深厚的，引用瞭大量前沿的研究成果。內頁的紙張質量不錯，印刷清晰，但圖錶的設計略顯老舊，很多流程圖和數學模型的呈現方式，更像是上個世紀末的教科書風格，雖然內容本身可能很紮實，但對於習慣瞭現代可視化效果的讀者來說，可能需要花更多的時間去解碼這些圖示背後的含義。這本書的語言風格是典型的學術論述體，措辭精準，邏輯鏈條嚴密到幾乎沒有可以鑽空子的地方，每一個概念的提齣和論證都建立在前序章節紮實的基礎之上，這對於初學者來說，無疑是一座難以逾越的高山，你需要有很強的數學和自動控製理論背景纔能跟上作者的思路，否則很容易在復雜的公式推導中迷失方嚮。整體來說，這是一部需要投入大量時間和精力的硬核參考書，適閤那些想深入探究底層原理的研究人員或者高年級學生。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版風格，說得不客氣點，簡直是上個世紀的産物。封麵設計保守到幾乎沒有辨識度，如果不是書名寫得很大，扔在圖書館的書架上很容易被其他更具視覺衝擊力的現代教材淹沒。內頁的留白非常少，導緻文本密度極高，閱讀起來眼睛非常容易疲勞，尤其是當涉及到需要集中精力理解的矩陣運算或者微分方程組時，這種擁擠的感覺會被放大。更讓我感到睏擾的是，這本書似乎完全沒有考慮到電子閱讀的便利性，它的數字化版本（如果存在的話）很可能隻是一個簡單的PDF掃描件，缺乏良好的目錄跳轉和內容搜索功能，這在查閱特定公式或概念時極其不便。如果作者能藉鑒一些現代教材的做法，比如在關鍵公式旁用不同顔色或加粗來強調核心變量，或者為復雜的算法提供僞代碼而不是純粹的數學推導，閱讀體驗會大大提升，但很遺憾，這部作品堅持瞭一種“一切皆平等”的文本呈現方式。

評分☆☆☆☆☆

我個人在學習控製理論時，更偏愛那種帶有強烈個人色彩和教學熱情的作者的作品，他們往往能用生動形象的比喻將抽象的概念拉到地麵上。而這本《XX（你的書名）》，則完全是另一種風格——極度的客觀和冷靜。作者仿佛是一位冷峻的數學傢，他關注的是邏輯的完美閉閤，而非讀者的接受程度。全書閱讀下來，我幾乎找不到任何可以稱之為“幽默”或者“啓發性故事”的段落，它像一塊打磨得光滑無比的黑曜石，冰冷、堅硬，散發著純粹的理論之光。雖然我承認其內容的權威性和覆蓋麵的廣度是無可挑剔的，它確實涵蓋瞭該領域幾乎所有主要的理論分支和經典方法，但它缺乏一種“人味兒”，閱讀過程更像是與一個極其聰明的、但情感缺失的機器進行知識交換，而不是一場富有激情的學習之旅。對於那些需要“被推動”纔能前進的學習者來說，這本書的“自驅力”要求會顯得過於苛刻。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個周末試圖啃下關於“魯棒性設計”的章節，說實話，那部分的閱讀體驗簡直是一場智力上的馬拉鬆。作者對於各種不確定性建模和容錯機製的描述，用詞極其專業和晦澀，大量使用瞭縮寫和術語，如果沒有一本專門的術語詞典在手邊，光是理解作者在描述什麼對象就已經耗費瞭大量精力。書中的習題設計也充分體現瞭這一點，它們都不是那種可以簡單套用公式就能得齣答案的選擇題或填空題，而是需要你構建完整的數學模型，然後進行復雜的分析和證明，有些題目甚至需要你手動畫齣相平麵圖或者波特圖來輔助論證，這顯然不是給那些隻求過關的大學生準備的，而是給那些準備在控製領域深耕，需要打下最堅實數學基礎的研究生量身定做的“磨刀石”。每當我感覺快要理解透徹的時候，作者總能引入一個更深層次的數學定理來進一步深化這個概念，讓人不得不感嘆其學識之淵博，同時也深刻體會到自己知識儲備的不足。