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王耀南 等 著

图书标签:

• 智能控制
• 自适应控制
• 优化控制
• 机器人控制
• 非线性控制
• 现代控制理论
• 控制系统
• 人工智能
• 系统建模
• 算法设计

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111229223

版次：1

商品编码：10299622

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育电气工程与自动化类"十一五"规划教材

开本：16开

出版时间：2008-02-01

用纸：胶版纸

页数：241

正文语种：中文

内容简介

《智能控制理论及应用》面向智能控制技术的发展前沿，基于近年来国内外智能控制技术的研究成果，系统地介绍了智能控制技术的基础概念、理论及实现的方法与技术。全书共分10章，内容包括模糊控制的数学基础和模糊控制器的设计方法、神经网络的基本理论和其在控制中的应用、模糊逻辑和神经网络的结合、专家控制技术、遗传算法优化控制、智能控制的应用实例以及智能控制的MATLAB仿真工具等。
《智能控制理论及应用》综合了作者近年来的教学心得与科研成果，取材薪颖、内容丰富，注重理论与实践相结合，论述深入浅出，力求使读者能够较快掌握和应用智能控制技术。《智能控制理论及应用》可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的教材和参考书，也可供有关工程技术人员和科学研究工作者参考。

作者简介

王耀南，男，1957年11月生，博士，湖南大学电气与信息工程学院教授、博士生导师，国家“百千万人才工程”一、二层次入选者，德国洪堡杰出青年基金获得者，湖南省科技领军人物，全国高等学校优秀骨干教师。主要研究方向为：智能控制理论与应用、模式识别与智能信息处理、智能机器人、电气控制工程、复杂工业综合自动化。获得国家科技进步二等奖2项、省部级科技发明技术进步及技术发明奖一、二等奖10项，主持完成了国家级和部省级重大攻关项目等20多项。在国内外发表学术论文300多篇。出版了《智能控制系统》、《智能信息处理技术》、《计算机图像处理与识别技术》、《机器人智能控制工程》等专著和教材。

目录

序
前言
第1章 绪论
1.1 智能控制的产生和发展
1.2 智能控制的定义和特点
1.3 智能控制的几种主要形式
1.4 智能控制系统研究方向和趋势
1.5 小结
第2章 模糊控制的数学基础
2.1 概述
2.2 模糊集合
2.3 λ水平截集
2.4 模糊关系
2.5 语言规则中蕴涵的模糊关系
2.6 模糊推理
2.7 小结
第3章 模糊控制器的设计方法
3.1 模糊控制器的工作原理
3.2 模糊控制器的结构和设计
3.3 模糊控制的优缺点及改进方法
3.4 小结
第4章 神经网络的基本理论
4.1 人工神经元模型
4.2 神经网络的定义和特点
4.3 感知器模型
4.4 多层前向BP神经网络
4.5 自组织神经网络
4.7 小脑神经网络
4.8 小结
第5章 神经网络在控制中的应用
5.1 神经网络系统辨识
5.2 神经网络控制
5.3 小结
第6章 模糊神经网络
6.1 模糊控制与神经网络的结合
6.2 模糊神经网络模型
6.3 小结
第7章 专家控制技术
7.1 专家系统概述
7.2 专家系统的知识表示方法
7.3 专家系统的自动推理机制
7.4 专家系统控制系统
7.5 小结
第8章 遗传算法
8.1 遗传算法基本原理
8.2 基于遗传算法的参数辨识
8.3 基于遗传算法的控制参数优化
8.4 基于遗传算法的神经网络学习方法
8.5 小结
第9章 智能控制的应用实例
9.1 智能控制在电气传动中的应用
9.2 智能控制在过程控制中的应用
9.3 智能控制在电力系统中的应用
9.4 智能控制在机器人控制中的应用
9.5 小结
第10章 MATLAB中智能控制工具箱
10.1 MATLAB简介
10.2 MATLAB模糊逻辑工具箱
10.3 MATLAB神经网络工具箱
10.4 MATLAB智能控制工具箱函数
10.5 小结
参考文献

前言/序言

现代控制理论基础及其工程实践 引言 本书旨在为读者构建一个扎实的现代控制理论知识体系，并深入探讨其在各类工程领域中的实际应用。控制工程作为一门核心的工程学科，其重要性贯穿于现代工业、航空航天、机器人、自动化等诸多前沿科技之中。从简单的家电调控到复杂的航天器姿态稳定，从精密制造到智慧城市的运行，无不体现着控制理论的精髓。本书将引导读者穿越抽象的数学模型，抵达工程实践的殿堂，理解并掌握如何设计、分析和实现有效的控制系统。 第一章：系统建模与分析 理解一个系统，是进行有效控制的前提。本章将聚焦于如何将现实世界的物理系统抽象为数学模型，这是控制工程的基石。我们将从最基础的线性时不变（LTI）系统入手，介绍描述系统行为的传递函数和状态空间表示法。 传递函数法： 讲解如何利用拉普拉斯变换将微分方程转化为代数方程，从而获得描述系统输入输出关系的传递函数。重点阐述传递函数在频率域分析中的作用，如理解系统的增益和相位特性。 状态空间法： 介绍状态空间表示，这是一种更通用的系统描述方法，尤其适用于多输入多输出（MIMO）系统和非线性系统。我们将深入理解状态向量的意义，以及系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵和直接传递矩阵的构成。 时域分析： 学习分析系统的瞬态响应和稳态响应。掌握单位阶跃响应、单位脉冲响应等典型输入下的系统行为，并理解超调量、上升时间、峰值时间和稳态误差等关键性能指标。 频域分析： 探索系统在不同频率输入下的响应特性。介绍奈奎斯特图、波特图和根轨迹图等重要的图形分析工具，它们能够直观地揭示系统的稳定性、响应速度和鲁棒性。 稳定性分析： 深入研究系统的稳定性判据，包括代数判据（如劳斯判据）和频率判据（如奈奎斯特稳定性判据）。理解稳定系统的定义及其在工程中的重要性。 第二章：经典控制器的设计 在理解系统模型之后，本章将转向如何设计控制器来改变或改善系统的性能。我们将从最经典、最常用的PID（比例-积分-微分）控制器开始，逐步深入。 PID控制器原理： 详细讲解比例（P）、积分（I）和微分（D）三个分量的作用机理。P控制器的作用是根据当前误差进行修正，I控制器用于消除稳态误差，D控制器则能够预测误差的变化趋势，抑制超调。 PID参数整定： 介绍多种实用的PID参数整定方法，包括经验整定法（如试凑法、Ziegler-Nichols方法）和模型基的整定方法。强调在实际工程中，根据具体应用场景选择合适的整定策略。 其他经典控制器： 简要介绍超前、滞后和超前-滞后补偿器的设计原理，以及它们在改善系统幅频和相频特性的作用。 第三章：现代控制理论：状态空间方法 本章将引入更强大的现代控制理论工具——状态空间方法。这种方法在处理复杂系统、多变量系统以及非线性系统方面具有显著优势。 能控性和能观性： 引入能控性和能观性的概念。能控性决定了是否可以通过控制输入使系统状态达到任意目标，能观性则决定了是否能够通过测量输出来估计系统状态。这两个概念是设计状态反馈控制器和状态观测器的关键。 状态反馈控制： 讲解如何设计状态反馈控制器，将系统的极点配置到期望的位置，从而实现期望的性能指标，如快速响应、无超调等。 状态观测器设计： 当系统状态无法直接测量时，需要设计状态观测器来估计系统状态。本章将介绍Luenberger观测器等经典观测器设计方法。 线性二次调节器（LQR）： 介绍LQR最优控制理论，它能够在满足性能要求的同时，使一个二次型性能指标最小化。LQR在机器人控制、飞行器姿态控制等领域有着广泛应用。 卡尔曼滤波： 介绍卡尔曼滤波，它是一种最优线性估计器，能够在存在噪声的情况下，提供对系统状态的最佳估计。卡尔曼滤波在导航、目标跟踪等领域至关重要。 第四章：非线性控制系统 现实世界中的许多系统并非完全线性，非线性控制是现代控制理论的重要分支。本章将探讨处理非线性系统的一些基本方法。 非线性系统的特点： 分析非线性系统与线性系统的区别，例如多模态行为、奇点、饱和效应等。 线性化方法： 介绍在工作点附近对非线性系统进行线性化，从而利用线性控制方法进行分析和设计。 李雅普诺夫稳定性理论： 深入理解李雅普诺夫稳定性理论，这是判断非线性系统稳定性的强大工具，无需显式求解微分方程。 滑模控制： 介绍滑模控制的基本原理，它通过引入一个滑模函数来迫使系统状态沿预设的滑模面运动，从而实现对非线性系统的高度鲁棒性控制。 反馈线性化： 介绍如何通过坐标变换和反馈来将非线性系统转化为等价的线性系统，从而可以应用线性控制技术。 第五章：数字控制系统 随着计算机技术的发展，数字控制器已成为现代控制系统的主流。本章将探讨数字控制系统的设计与实现。 采样与保持： 讲解连续系统如何通过采样器离散化，以及保持器如何将离散信号恢复为连续信号。 离散时间系统模型： 介绍离散时间系统的传递函数和状态空间表示，以及z变换在离散时间系统分析中的作用。 数字控制器设计： 讨论在离散时间域内进行控制器设计的方法，例如脉冲响应不变法、双线性变换法等。 数字PID控制器： 介绍数字PID控制器的实现形式，以及在数字域中进行参数整定。 数字控制系统的稳定性： 分析离散时间系统的稳定性判据，如朱里判据。 第六章：鲁棒控制与自适应控制 实际工程系统中，模型不确定性和外部干扰是普遍存在的。鲁棒控制和自适应控制旨在提高控制系统在这些不确定性下的性能。 鲁棒控制基础： 引入不确定性模型，并讨论如何设计控制器以保证系统在模型参数变化或外部干扰存在时仍能保持稳定和良好的性能。 H无穷（H∞）控制： 介绍H∞控制理论，它旨在最小化系统对干扰的敏感度，从而获得良好的鲁棒性。 自适应控制原理： 探讨自适应控制的思想，即控制器参数能够根据系统性能的变化而实时调整。 模型参考自适应系统（MRAS）： 介绍一种常见的自适应控制结构。 自调整控制器： 讨论如何设计能够在线辨识系统模型并调整控制参数的控制器。 第七章：系统辨识 在许多情况下，我们无法获得精确的系统模型，这时就需要通过实验数据来辨识系统模型。 系统辨识的基本概念： 讲解辨识的目标、数据收集、模型结构选择等。 参数估计方法： 介绍最小二乘法、递推最小二乘法等常用的参数估计算法。 模型验证： 讨论如何评估辨识模型的质量，例如使用残差分析、预测误差等方法。 第八章：控制系统的工程应用实例 本章将结合实际工程案例，展示前面章节所学理论的实际应用。 机器人控制： 讨论机器人关节的伺服控制、轨迹跟踪控制等。 飞行器控制： 介绍飞行器的姿态稳定、导航与制导系统。 过程控制： 以化工、电力等领域的温度、压力、流量等控制为例。 汽车控制： 讨论发动机控制、制动防抱死系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等。 其他领域： 简要提及在生物医学、环境监测等领域的控制应用。 结论 本书通过由浅入深、理论与实践相结合的方式，系统地介绍了现代控制理论的核心概念和关键技术。我们不仅关注数学模型的严谨性，更强调其在解决实际工程问题中的有效性。掌握本书内容，读者将能够独立地分析和设计各种控制系统，为实现自动化、智能化和高效化的工程目标奠定坚实的基础。控制理论是一个不断发展的领域，未来的研究将更加注重智能化、网络化和分布式控制，本书将为读者进入更广阔的领域提供坚实的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常丰富，几乎涵盖了智能控制的各个方面，从理论基础到实际应用，都进行了深入的探讨。我特别关注了书中关于模糊逻辑、神经网络和遗传算法等智能控制技术在不同领域的应用。比如，在模糊逻辑部分，作者详细介绍了如何设计模糊控制器，并举例说明了其在洗衣机、空调等家电中的应用。而在神经网络部分，则重点讲解了如何利用神经网络进行模式识别和预测，并将其应用于机器人控制和自动驾驶等领域。此外，书中还介绍了遗传算法在优化问题中的应用，例如在生产调度和路径规划等方面。我个人认为，这本书的最大的优点在于其内容的全面性和前瞻性，它不仅介绍了成熟的智能控制技术，还对未来发展趋势进行了展望。虽然书中涉及的数学公式和算法较为复杂，但作者通过大量的图示和案例分析，使得读者能够更好地理解和掌握相关的知识。我希望未来能有更多的资源能够帮助我们去实践这些技术，将书本上的理论知识转化为实际的生产力。

评分☆☆☆☆☆

我原本是抱着学习一些简单控制技巧的心态来翻阅这本书的，但没想到它所涵盖的内容远比我想象的要深刻和广泛。这本书给我最大的感受是，智能控制并非空中楼阁，而是与许多工程领域的实际问题息息相关。我特别关注了书中关于自适应控制和鲁棒控制的部分。自适应控制章节中，作者详细解释了在系统参数发生变化时，如何设计控制器来保持系统的稳定性和性能，这对于一些动态变化很大的工业过程来说至关重要。而鲁棒控制的部分，则让我看到了如何设计出在面对不确定性和干扰时仍然能够稳定工作的系统，这对于航空航天、电力系统等高安全性要求的领域意义重大。虽然我还没有完全消化其中的数学推导，但作者通过图示和文字相结合的方式，尽可能地将抽象的概念具象化，这对我理解其中的逻辑非常有帮助。我个人觉得，如果能增加更多关于不同控制策略在特定工业场景下的对比分析，或者提供一些代码实现示例，这本书的实践指导意义会更强。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，简约而富有科技感。我一直对“智能控制”这个概念充满好奇，但总觉得它离我有些遥远，像是高不可攀的学术象牙塔。然而，当我翻开这本书时，我发现它并没有用晦涩难懂的术语堆砌，而是用一种比较易于理解的方式，逐步引导读者进入智能控制的世界。虽然我还没有深入阅读完每一个章节，但从前几部分的介绍来看，作者在内容的组织上花了很大的心思。他并没有急于抛出复杂的算法，而是先从一些基础的控制理论概念讲起，例如PID控制，然后在此基础上引出现代控制理论的发展，再慢慢过渡到智能控制的范畴。我尤其喜欢作者在讲解过程中穿插的很多生活中的例子，比如自动驾驶汽车、智能家居系统等，这些例子让我能够直观地感受到智能控制在现实生活中的应用，也激起了我进一步探索的兴趣。我最期待的是书中关于机器学习在控制领域的应用部分的介绍，因为这正是我一直想要了解的。这本书的整体氛围让我觉得，即使是没有深厚背景的读者，也有可能通过它来建立起对智能控制的初步认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在是太庞杂了，以至于我花了好几个晚上才能勉强看完一部分。我之前以为智能控制只是一些高级的算法，但这本书让我看到了它背后庞大的理论体系和丰富的应用场景。作者的叙述风格相当严谨，每一处定理的推导都非常详尽，公式也写得清晰明了。我尤其欣赏的是书中关于模糊逻辑控制和神经网络控制的章节，它们之间的联系和区别被阐述得非常到位。我曾经尝试过阅读一些关于模糊逻辑的资料，但总觉得缺乏系统性，而这本书恰好弥补了我的这一缺憾。它不仅介绍了模糊逻辑的原理，还详细讲解了如何将模糊逻辑应用于实际的控制系统中，并提供了大量的案例分析。同样，关于神经网络控制的部分，作者也从最基础的感知机讲起，逐步深入到更复杂的深度学习模型在控制领域的应用。我印象最深刻的是其中关于强化学习应用于机器人路径规划的案例，让我对智能体如何通过学习来优化决策有了更深的理解。这本书无疑是一本非常扎实的学术著作，对于想要深入研究智能控制理论的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择这本书主要是被它的“应用”二字所吸引，我一直对如何将先进的理论转化为实际生产力有着浓厚的兴趣。这本书在这一点上做得相当出色。书中大量的篇幅都用来介绍智能控制在各个行业的成功案例，从工业自动化到生物医学工程，几乎无所不包。我尤其对其中关于智能电网和交通信号灯优化控制的章节印象深刻。作者详细剖析了这些应用场景所面临的挑战，以及如何利用智能控制技术来解决这些问题，这让我看到了理论的巨大价值。在阅读过程中，我发现作者不仅仅是罗列案例，而是深入分析了每个案例中使用的具体技术和方法，并讨论了其优缺点。这对于我理解智能控制的落地过程非常有启发。虽然我并非专业研究者，但这本书的实践导向让我觉得，即便是来自不同领域的工程师，也能从中找到与自己工作相关的启发。我希望未来能看到更多关于新兴技术（如物联网与智能控制的结合）的应用案例。

评分☆☆☆☆☆

智能控制产品行业由于下游厂商需求分散造成了产品差异较大、产能较分散，因此全球智能控制产品行业总体集中度较低。根据市场规模、技术实力，全球智能控制产品厂商可以分为三个档次：第一集团：技术实力领先，市场遍布全球，向全球跨国电器、整机厂商提供高端智能控制产品和服务，主要厂商有英国英维斯、德国代傲等;第二集团：中等规模智能控制厂商，拥有自己的技术研发团队，能够根据客户需求独立开发并提供智能控制产品和服务，具有同第一集团竞争的潜力，主要厂商有拓邦股份、英唐智控、和而泰、金宝通等;第三集团：中小规模智能控制厂商，产品研发能力欠缺，在竞争中处于相对较弱的地位。

评分☆☆☆☆☆

好…………………………

评分☆☆☆☆☆

《智能控制理论及应用》面向智能控制技术的发展前沿，基于近年来国内外智能控制技术的研究成果，系统地介绍了智能控制技术的基础概念、理论及实现的方法与技术。全书共分10章，内容包括模糊控制的数学基础和模糊控制器的设计方法、神经网络的基本理论和其在控制中的应用、模糊逻辑和神经网络的结合、专家控制技术、遗传算法优化控制、智能控制的应用实例以及智能控制的MATLAB仿真工具等。

评分☆☆☆☆☆

发货好快。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

送货比较快，正版书籍。

评分☆☆☆☆☆

天气太冷了，自提之后冻发烧了。。。。书还没看，应该还可以

评分☆☆☆☆☆

智能控制产品在中国等发展中国家的应用仍处于初级阶段，现阶段市场规模不大，但是增长速度较高，拥有巨大的发展空间。据前瞻网统计，目前我国智能控制器行业规模为4200亿元，2004年以来的年均增长率接近19%。汽车电子和大型生活电器是中国电子智能控制产品传统主要应用领域，市场占有率分别为31%和10%左右。小型生活电器产品种类众多，目前我国小型生活电器智能控制产品应用还不普及，正处于高速发展阶段，市场空间巨大。此外，电动汽车、智能建筑及家居等新兴领域的崛起也将带动智能控制器需求的快速增长。

评分☆☆☆☆☆

想了解下这方面的内容，这本貌似还不错，没仔细看还

评分☆☆☆☆☆

20世纪90年代中期之后，智能控制器行业日益成熟，作为一个独立的行业，其发展受到了双重动力的驱动，其一是市场驱动，市场需求的增长和市场应用领域的持续扩大，致使智能控制器至今已经在工业、农业、家用、军事等几乎所有领域得到了广泛应用;其二是技术驱动，随着相关技术领域的日新月异，智能控制器行业作为一个高科技行业得到了飞速发展。