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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Kovacic, Zdenko

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 237.24

装帧:HRD

isbn号码:9780849337475

丛书系列:

图书标签:

• 模糊控制
• 控制系统
• 智能控制
• 自适应控制
• 优化算法
• MATLAB
• Simulink
• 工程应用
• 非线性系统
• 现代控制

《智能控制系统导论：从理论到实践》 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面且深入的智能控制系统领域的导论，涵盖了从经典控制理论到尖端人工智能方法在控制工程中的应用。全书结构严谨，理论阐述深入浅出，并辅以大量的工程实例和仿真案例，旨在帮助工程师、研究人员和高年级本科生或研究生建立坚实的理论基础，并掌握实际的设计与实现技能。 本书首先回顾了经典控制理论的基石，包括传递函数、状态空间表示、李雅普诺夫稳定性分析等，为后续引入智能技术提供了必要的背景知识。随后，我们将焦点转向如何利用智能方法来克服传统控制方法在处理非线性、时变、模型不确定性或复杂耦合系统时的局限性。 详细章节结构与内容 第一部分：控制理论基础与挑战（Foundation and Challenges） 第一章：经典控制的复习与现代控制的引入 本章梳理了经典的PID控制器的设计原理、性能评估标准（如超调量、上升时间、稳态误差）。随后，引入状态空间方法，强调其在多输入多输出（MIMO）系统分析中的优势。重点讨论了线性系统极点配置（Pole Placement）的设计方法，并为引入非线性控制铺设基础。 第二章：非线性系统的特性与控制难题 详细分析了常见的非线性现象，如死区、摩擦、饱和、奇点等，并探讨了这些现象如何破坏线性控制器的性能。引入李雅普诺夫稳定性理论的直接法（第二法）及其在分析非线性系统稳定性方面的关键作用。本章强调了精确数学模型在传统控制中的依赖性，并以此引出对模型依赖性较低的智能控制的需求。 第二部分：人工智能在控制中的核心方法（Core AI Methods in Control） 第三章：人工神经网络基础与前馈网络在系统辨识中的应用 本章深入探讨了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元模型、激活函数、反向传播算法（BP）。重点讲解了如何利用前馈神经网络（如多层感知机MLP）对复杂的、未知的动态系统进行系统辨识，将非线性映射转化为可被控制系统利用的知识库。 第四章：自适应控制与基于神经网络的自整定技术 本章聚焦于系统参数或结构随时间变化的情况。首先介绍经典的自适应控制（如梯度法、基于误差的模型参考自适应MRAC），然后详细介绍如何结合神经网络构建参数自适应控制器（ANN-based Adaptive Control），实现控制器增益的在线调整，从而提高系统在工作条件变化时的鲁棒性。 第五章：模糊逻辑控制系统：从规则到知识表示 本章是关于模糊逻辑控制（FLC）的详细教程。从模糊集合论、隶属函数（Membership Functions）的构建开始，逐步过渡到模糊推理机（Inference Engine）和解模糊化（Defuzzification）的过程。特别关注如何将专家的操作经验（Heuristics）转化为精确的模糊规则库，用于设计高鲁棒性的、无需精确模型的控制器。 第六章：混合系统与模糊决策的结合 本章探讨了如何将模糊逻辑的决策能力与传统控制器的精确性相结合。设计了基于模糊决策的切换控制策略，以应对系统在不同工作区域表现出显著差异的情况，例如，在启动阶段使用模糊策略，在稳定运行阶段切换至基于模型的线性二次调节（LQR）控制器。 第三部分：现代优化与学习控制（Modern Optimization and Learning Control） 第七章：基于仿生学的优化算法在控制器设计中的应用 本章引入了群体智能（Swarm Intelligence）的概念。重点介绍粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）作为全局优化工具，用于离线优化复杂控制器的参数（如模糊控制器的隶属函数参数或神经网络的初始权重），以最小化特定的性能指标函数。 第八章：强化学习基础与模型无关控制 本章是迈向深度学习控制的关键一步。详细介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的建立，值函数（Value Function）和Q-Learning的基本原理。随后，转向现代的深度强化学习（DRL）方法，如深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如REINFORCE），用于解决控制策略的在线学习问题，尤其是在系统动态未知或变化剧烈时的应用。 第九章：深度学习在高级控制中的前沿应用 本章探讨了深度神经网络（DNN）在复杂系统建模和控制中的最新进展。涵盖了卷积神经网络（CNN）在处理空间数据（如图像反馈）时的应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在处理时间序列预测和系统动态建模中的优势。重点分析了如何利用预训练的深度模型来加速传统自适应或基于模型的控制器的性能。 第四部分：系统集成与工程实践（System Integration and Engineering Practice） 第十章：智能控制系统的鲁棒性与验证 智能控制器的引入带来了新的不确定性来源。本章专门讨论如何评估和增强智能控制器的鲁棒性。介绍了基于Lyapunov的稳定性验证方法如何扩展到模糊系统和神经网络系统，并探讨了在存在传感器噪声和执行器延迟情况下的性能保证。 第十一章：硬件实现与实时仿真 本章关注从理论到实际工程的转化。讨论了选择合适的微控制器（MCU）或现场可编程门阵（FPGA）来执行复杂的智能算法，如实时模糊推理和神经网络前向传播。通过MATLAB/Simulink与硬件在环（HIL）的案例研究，展示了如何对设计的智能控制器进行严格的实时验证。 第十二章：案例研究：复杂机械臂的智能轨迹跟踪 本章提供一个贯穿全书方法的综合案例。以一个六自由度（6-DOF）机械臂的轨迹跟踪为例，展示了如何首先使用神经网络进行系统辨识，然后设计一个基于模糊逻辑的抗干扰层，最后利用强化学习对关键的关节控制器进行微调，以实现高精度、高鲁棒性的跟踪性能。 本书的特点 1. 理论深度与工程实用性的平衡： 本书不仅解释了“是什么”，更详细阐述了“如何做”，提供了丰富的MATLAB代码示例和仿真环境设置指导。 2. 循序渐进的知识结构： 从最基础的经典控制回顾，到最前沿的深度强化学习，知识点层层递进，确保读者能够平稳过渡。 3. 跨学科视角： 强调了控制理论、人工智能、优化理论的交叉融合，使读者能从更广阔的视角理解现代控制工程的挑战与机遇。 4. 强调建模不确定性处理： 核心关注点在于如何设计出对系统模型准确性依赖性较小的、高鲁棒性的智能控制方案。

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