在家用电器上的应用模糊控制技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉测绘科技大学出版社

作者:黄签名

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:1998-08

价格:7.20

装帧:平装

isbn号码:9787810305952

丛书系列:

图书标签:

• 模糊控制
• 家用电器
• 智能控制
• 自动化
• 电机控制
• 嵌入式系统
• 控制工程
• 算法
• 应用技术
• 智能家居

智能生活新篇章：前沿控制理论在现代家居系统中的深度融合与实践 一部全面梳理现代家居控制系统发展脉络、深入剖析先进控制算法在提升家电智能化水平中关键作用的专业著作。 本书旨在为读者提供一个清晰、深入的视角，来理解和掌握如何运用尖端的控制理论和工程实践，来构建出更安全、更高效、更舒适的智能家居环境。我们避开了特定技术领域的狭隘聚焦，转而采用宏观与微观相结合的分析方法，全面覆盖了从基础理论模型建立到复杂系统集成验证的全过程。 第一部分：现代家居系统中的不确定性与建模挑战 本部分聚焦于智能家居系统设计与分析的基础——如何准确地描述和建模这些复杂的物理与信息系统。 1. 家居环境的多尺度与动态特性分析： 我们将详细探讨家庭环境中各种子系统（如温度、湿度、光照、空气质量、能源消耗等）的耦合关系与动态变化规律。家居系统并非孤立的设备集合，而是高度依赖于环境参数、用户行为模式、以及外部气候条件的复杂实体。本书将重点阐述如何利用偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）组来描述这些多尺度动态过程，并着重分析时滞效应（Time-Delay）和参数漂移（Parameter Drift）对系统稳定性的影响。 2. 传感器数据质量与信息不完全性处理： 智能家居的“智能”建立在数据之上。然而，传感器噪声、测量误差、数据缺失以及异构数据源的集成是无法回避的工程难题。本书深入剖析了统计信号处理技术在数据预处理中的应用，包括卡尔曼滤波（Kalman Filtering）、扩展卡尔曼滤波（EKF）以及无迹卡尔曼滤波（UKF）在估计系统真实状态上的精确性对比。此外，我们还讨论了贝叶斯网络（Bayesian Networks）在处理因果推断和不确定性知识表示方面的优势。 3. 系统的非线性和复杂性应对： 现代家电，尤其是涉及机械运动或复杂热力学过程的设备（如高效能暖通空调系统、变频压缩机），其数学模型往往是高度非线性的。本书系统地回顾了描述函数法、相平面分析法等经典非线性系统分析工具，并引入了现代控制理论中的降阶模型方法（如平衡点逼近和高阶项保留策略），为后续的控制器设计奠定坚实的数学基础。 第二部分：先进控制算法的结构化设计与优化 本部分将重点介绍那些不依赖于特定模糊逻辑框架，而是基于经典、现代或自适应控制原理来解决家居系统控制问题的有效策略。 1. 基于性能指标的优化控制策略： 家居系统设计目标常常是多重且相互冲突的，例如：最小化能耗（经济性）、维持温度在目标区间（舒适性）以及快速响应用户指令（瞬态响应）。本书详细阐述了线性二次高斯控制（LQG）在平衡这些矛盾目标中的应用，以及如何通过引入惩罚项来构造定制化的成本函数。我们还将探讨模型预测控制（MPC）的框架，它如何利用系统的动态模型在每个时间步进行前瞻性优化，有效处理约束条件（如设备的最大功率限制、安全温度范围）。 2. 鲁棒控制在不确定性下的稳定性保障： 鉴于家居环境的动态变化和模型误差的存在，控制器必须具备足够的鲁棒性。本书深入探讨了 $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论，用于设计在系统模型存在结构性误差或外部扰动（如突然开窗、外部电网波动）时仍能保证性能的控制器。对增益调度（Gain Scheduling）方法进行了详尽的讲解，说明如何根据系统工作点（如室外温度）动态调整控制器参数，以应对广阔的工作包络。 3. 自适应与学习型控制方法： 为了应对用户偏好的演变和设备老化导致的性能衰减，自适应控制是关键技术。我们将详细介绍基于梯度下降的自整定（Self-Tuning）控制器，它们能够在线估计系统参数，并相应地调整PID或其他线性控制器。此外，本书还引入了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基础概念，探讨如何设计奖励函数以使控制策略能够“学习”出最优化的能耗-舒适度权衡策略，而无需预先建立精确的物理模型。 第三部分：系统集成、安全与人机交互设计 本部分将理论转化为可操作的工程实践，关注于系统整体架构、安全合规性以及最终用户体验的优化。 1. 分布式控制架构与协同机制： 现代家居系统是高度分布式的，多个控制器（如空调控制器、照明控制器、安防控制器）需要在同一个网络上协同工作。本书分析了基于代理（Agent-Based）的分布式控制架构，重点讨论了共识算法（Consensus Algorithms）在设备间信息同步和资源分配上的作用。我们还将对比中央式、分层式与纯去中心化控制网络的优劣，并提出适用于大规模异构设备集成的通信协议与控制策略解耦方案。 2. 系统的安全验证与故障诊断： 控制系统的可靠性直接关系到用户的人身和财产安全。我们引入了形式化验证（Formal Verification）的基本思想，用于验证关键安全属性（如“温度绝不会超过安全阈值”）在所有可能工况下的成立性。此外，本书详细介绍了基于残差（Residual-Based）的故障检测和隔离（FDI）技术，通过监测系统输出与模型预测输出之间的偏差，实现对执行器故障、传感器漂移或执行机构卡死的快速、准确诊断。 3. 用户体验导向的控制界面设计原则： 最终的控制系统必须易于用户理解和操作。本章探讨了如何将复杂的控制参数（如优化目标权重、鲁棒裕度）转化为用户友好的界面元素。我们讨论了基于认知负荷理论的控制界面设计，确保用户在不理解底层复杂数学模型的情况下，也能直观地调整系统的行为，从而实现人机之间的高效协作。 --- 本书的编写风格严谨、逻辑清晰，融合了控制工程的深度理论基础与现代信息技术在环境控制中的最新应用。它为控制工程师、系统架构师以及希望在智能家居领域进行深度研发的专业人士，提供了一份全面且具有前瞻性的技术指南。

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这本书的结构组织逻辑性极强，作者显然花了很多心思在梳理知识脉络上。它并非简单地堆砌技术点，而是构建了一个从基础理论到高级应用的完整知识体系框架。开篇部分对模糊集合论和经典控制理论的对比回顾，铺垫得非常扎实，这对于我这种不是科班出身但对该领域有浓厚兴趣的读者来说，简直是救命稻草。作者并没有急于进入核心的模糊控制设计，而是先花了相当的篇幅来阐述“为什么需要模糊控制”，这种“问题导向”的叙事方式，极大地增强了阅读的代入感和目的性。随后进入到各个控制器的设计章节，层层递进，从传统的Mamdani型到更现代的Takagi-Sugeno（T-S）模型，每种模型的数学推导都详略得当，既保证了理论的严谨性，又兼顾了读者的理解深度。当我翻到最后关于工程实例的章节时，我发现作者提供的案例分析都紧密贴合实际应用场景，展示了理论如何转化为可操作的工程解决方案，这种“知行合一”的编排方式，让我对整本书的价值有了更立体的认识。

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这本书的装帧设计真是独具匠心，封面采用了沉稳的深蓝色调，配以简洁而富有科技感的线条图案，一眼看上去就给人一种专业、严谨的学术气息。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如字体选择上，主标题部分采用了略带衬线的字体，显得厚重有力，而副标题和作者信息则选用了一种现代的无衬线字体，确保了信息的可读性。在阅读过程中，我发现纸张的质地非常出色，触感温润，油墨印刷清晰，即便是长时间在灯光下翻阅，眼睛也不会感到疲劳，这对于一本深入探讨复杂控制理论的书籍来说，是极其重要的基础保障。我原本以为这种专业书籍在视觉上会显得枯燥乏味，但这本书通过巧妙的版式布局，将图表和文字的排布处理得井井有条，使得即便是相对抽象的数学模型和算法流程图，也能被直观地呈现出来，大大降低了阅读初期的心理门槛。总的来说，从实体书的感官体验来看，它完全符合一本高质量技术专著应有的水准，让人愿意将其郑重地收藏在书架上，随时可以取阅深究。

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这本书的语言风格呈现出一种罕见的、既严谨又略带人文关怀的平衡感。它在描述高度抽象的数学概念时，措辞精准到位，绝不含糊其辞，充分展现了作者深厚的学术功底。然而，与其他纯粹的教科书不同，作者在关键的理论转折点处，常常会穿插一些精妙的比喻或者生活化的类比，这些“润滑剂”有效地缓解了纯技术内容带来的阅读疲劳。比如，在解释模糊规则库的构建过程时，作者将其比作经验丰富的工匠在不同工况下做出的决策判断，这种具象化的描述瞬间击中了我的理解盲点。此外，作者在引用其他学者的研究成果时，表现得非常谦逊和尊重，参考文献的引用规范且全面，这使得整本书的学术诚信度非常高，让人感觉作者是在构建一个开放的学术交流平台，而非孤芳自赏的个人著作。这种有温度的学术表达，让我感觉自己不是在被动接受知识灌输，而是在一位耐心、博学的导师的指导下进行探索。

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阅读这本专著，我最大的感受是它对于“应用”二字的深刻把握。许多理论书籍往往在数学推导上耗费大量篇幅后，对实际落地环节一笔带过，但这本书显然走了一条不同的路。它在介绍了核心的模糊PID控制和自整定方法之后，花了大量篇幅去讨论如何将这些理论模型部署到具体的工业流程中去。其中关于“在线辨识”和“专家系统集成”的章节，特别让我耳目一新。作者详细分析了在实际环境中，由于传感器噪声、系统非线性和参数时变性所带来的挑战，并提出了针对性的模糊算法优化策略来应对这些“不完美”。这些内容绝非教科书上的标准答案，而是饱含了作者多年实践经验的结晶。例如，书中对模糊推理引擎计算效率的讨论，以及在资源受限的嵌入式系统上实现实时控制的策略分析，都极具实操价值。这使得这本书不仅是一本理论参考书，更像是一本高级工程师的“实战手册”。

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这本书在内容的前瞻性和交叉学科的融合度上，给我带来了巨大的惊喜。我原本以为这会是一本专注于传统模糊逻辑控制领域的著作，但作者显然将视野放得更远。书中对近年来兴起的“神经模糊系统”（ANFIS）的讨论，以及如何将遗传算法、粒子群优化等智能计算方法融入到模糊规则的自动生成过程中，这些内容都显示出作者紧跟学科前沿的敏锐洞察力。尤其是关于“规则库的最小化与优化”的探讨，作者引入了多目标优化的视角，这在传统的单目标优化控制中是很少见的。这种将先进的优化理论与成熟的模糊控制相结合的思路，极大地拓宽了我对该领域未来发展方向的想象空间。它不仅仅是总结了过去，更重要的是为读者指明了未来研究和工程创新的可能路径，让人感到知识的获取不仅仅是学习，更是一种对未来的预见和投资。

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