智能控制原理及应用 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连海事学院出版社

作者:郭晨

出品人:

页数:309 页

译者:

出版时间:1998年01月

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787563210183

丛书系列:

图书标签:

• 智能控制
• 控制理论
• 自动化
• 电气工程
• 机械工程
• 系统工程
• 算法
• 机器人
• 平装
• 教材

智能控制原理及应用（平装） 概述 《智能控制原理及应用》是一本深入探讨现代控制理论前沿领域——智能控制——的专著。本书旨在为读者系统性地介绍智能控制的核心概念、关键技术及其在各个领域的广泛应用，为科研人员、工程师、研究生以及对该领域感兴趣的专业人士提供一个全面而深入的学习平台。本书结构清晰，内容翔实，既注重理论的严谨性，又强调实践的应用性，力求使读者在掌握智能控制基本原理的同时，也能理解其在现实世界中的落地与发展。 本书特色 1. 理论体系完整，逻辑严谨： 本书从智能控制的基础理论出发，逐步深入到各种智能控制方法的核心思想、数学模型、设计算法以及性能分析。作者精心组织内容，确保知识点之间的内在联系清晰，逻辑链条完整，便于读者循序渐进地学习和理解。 2. 涵盖主流智能控制技术： 书中详细阐述了当前智能控制领域中最具代表性和实用性的技术，包括但不限于： 模糊控制（Fuzzy Control）： 介绍模糊逻辑、模糊化、模糊推理、解模糊等核心概念，以及基于模糊逻辑的控制器设计方法。重点解析如何将人类的经验性知识转化为模糊规则，并用于系统的控制。 神经网络控制（Neural Network Control）： 阐述人工神经网络的基本结构、学习算法（如BP算法），以及如何将神经网络应用于系统建模、辨识和控制。读者将学习到如何利用神经网络的自学习和自适应能力来处理复杂、非线性的控制问题。 专家系统控制（Expert System Control）： 探讨专家系统的构成（知识库、推理机、人机接口），以及如何将领域专家的知识转化为规则库，用于指导控制决策。 自适应控制（Adaptive Control）： 介绍自适应控制的基本思想，如参数自适应和结构自适应，以及多种自适应控制器的设计方法，如模型参考自适应控制（MRAC）和自调整控制器（AMC）。 学习控制（Learning Control）： 讲解学习控制的基本原理，即通过反复试验来改进控制性能，并介绍各种学习控制策略，如迭代学习控制（ILC）。 混合智能控制（Hybrid Intelligent Control）： 讨论如何结合多种智能控制方法，例如模糊-神经网络混合控制，以克服单一方法的局限性，实现更优的控制效果。 3. 强调实际应用与案例分析： 本书不仅停留在理论层面，更注重将智能控制技术与实际工程问题相结合。书中通过丰富的工程案例，生动地展示了智能控制在机器人、自动化生产、航空航天、过程控制、生物医学等众多领域的成功应用。这些案例有助于读者理解理论知识的实践价值，并从中获得解决实际问题的启发。 4. 适合不同层次的读者： 本书内容深度适中，既适合作为高等院校本科生、研究生学习智能控制的教材或参考书，也为相关领域的工程师提供了深入了解和掌握先进控制技术的途径。对于初学者，本书提供了扎实的基础知识；对于有经验的研究者，本书则可以作为深入探讨和扩展研究的参考。 5. 注重数学工具与工程实现的结合： 在介绍各种智能控制算法时，本书会详细给出所需的数学推导和算法描述，同时也会讨论在实际工程中实现这些算法时可能遇到的问题以及解决方案。这使得读者不仅能理解“是什么”，更能理解“怎么做”。 内容结构（部分章节示例） 第一章 智能控制概述： 介绍传统控制的局限性，引出智能控制的概念、发展历程、特点和优势，以及智能控制在现代科学技术中的重要地位。 第二章 模糊逻辑与模糊控制： 详细讲解模糊集合、模糊语言变量、隶属度函数、模糊规则、模糊推理方法（如Mamdani型和Sugeno型）以及模糊控制器设计步骤。 第三章 人工神经网络与神经网络控制： 介绍神经元模型、感知机、多层前馈网络、径向基函数网络等，以及各种学习算法（如梯度下降法、LMS算法），并探讨神经网络在系统辨识和控制中的应用。 第四章 专家系统控制： 阐述知识工程、知识表示方法（如产生式规则、框架）、推理机制（如正向推理、逆向推理）以及专家系统在复杂决策和控制中的作用。 第五章 自适应控制原理： 讲解自适应控制的分类，重点介绍模型参考自适应控制（MRAC）的Lyapunov稳定性分析方法和基于梯度下降法的自适应律。 第六章 学习控制技术： 深入探讨迭代学习控制（ILC）的基本原理、收敛条件和常见的迭代学习控制律，以及其在重复性任务中的应用。 第七章 混合智能控制策略： 介绍如何融合不同智能控制方法的优势，例如模糊-神经网络混合控制、模糊-专家系统混合控制等，并分析其协同工作机制。 第八章 智能控制的应用实例： 通过多个不同领域的实际工程案例，如机器人轨迹跟踪、模糊逻辑在空调温度控制中的应用、神经网络在电机调速中的应用等，具体展示智能控制技术的强大能力。 结语 《智能控制原理及应用》是一本集理论深度、技术广度和实践价值于一体的优秀著作。它不仅能够帮助读者建立起系统、全面的智能控制知识体系，更能激发读者在智能控制领域的创新思维和实践能力。通过学习本书，读者将能够更好地理解和掌握现代控制技术的发展趋势，并将其应用于解决各种复杂的工程问题，推动相关领域的技术进步。

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这本书给我的整体感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一本实践指南。我尤其喜欢书中对智能控制技术在各个实际领域应用的详尽阐述。从工业自动化到机器人技术，再到生物医学工程，书中几乎涵盖了智能控制的各个热门应用方向。让我印象深刻的是，书中并没有简单地罗列应用案例，而是深入分析了在具体场景下，智能控制是如何克服传统控制方法局限性的，以及采用了哪些具体的智能控制策略。例如，在介绍智能电网中的应用时，书中详细讲解了如何利用模型预测控制和强化学习来优化能源调度和提高电网稳定性，并结合了实际的仿真数据来验证效果。这让我看到理论知识如何转化为解决实际问题的强大工具。此外，书中还提供了大量的代码示例和算法实现细节，虽然我目前还没来得及全部实践，但这些资源无疑为我后续的学习和开发提供了极大的便利。对于那些希望将智能控制理论应用到实际工程项目中的读者来说，这本书无疑是不可多得的宝藏。它不仅拓宽了我的视野，更激发了我对智能控制技术在更多领域应用的探索热情。

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我拿到这本书时，首先就被它丰富的图示化内容所吸引。书中大量的流程图、框图和系统示意图，极大地帮助了我理解抽象的控制系统和算法。阅读过程中，我发现书中对一些复杂算法的解释，例如自适应控制和专家系统，都采用了非常形象化的比喻和类比，使得原本枯燥的技术原理变得生动有趣。我尤其欣赏书中对不同控制策略在面对噪声、不确定性和时变系统时的鲁棒性分析。通过图示化的对比，我能够清晰地看到不同算法在不同干扰下的表现差异，这对于我选择和设计实际的控制器非常有指导意义。书中还提供了一些可视化仿真工具的使用指南，虽然我还没有机会亲自操作，但这些信息让我对如何验证和优化控制算法有了初步的认识。对于我这样偏好直观学习方式的读者来说，这本书提供的视觉化学习资源是巨大的财富。它不仅仅是知识的传递，更是一种学习体验的提升，让我能够更轻松、更愉快地掌握智能控制的知识。

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这本书的优点在于其前瞻性和实用性兼备。我尤其看重书中对新兴智能控制技术，如深度强化学习、模糊神经网络以及多智能体系统等内容的介绍。这些内容不仅紧跟学术前沿，还对这些技术在未来可能产生的颠覆性影响进行了深入的展望。书中对这些新技术的原理阐述，虽然相对而言比经典算法更具挑战性，但依然保持了清晰的逻辑和详实的细节，为我提供了深入了解这些前沿领域的宝贵入口。我注意到书中讨论了这些新兴技术在解决复杂非线性系统、分布式控制以及人机协作等方面的巨大潜力，这让我对智能控制技术的未来发展充满了期待。此外，书中还探讨了智能控制在可持续发展、智能制造等国家战略层面的应用前景，这让我感受到智能控制不仅仅是一门技术，更是推动社会进步的重要驱动力。对于希望站在科技前沿，探索智能控制未来发展方向的读者来说，这本书无疑是提供了宝贵的洞见和深刻的启示。

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这本书的叙述风格非常清晰，层层递进，使得学习过程十分顺畅。我特别赞赏书中在介绍新概念时，都会先回顾与之相关的基础知识，这对于我这种非专业出身但又对智能控制感兴趣的读者来说，非常友好。书中对神经网络、遗传算法、粒子群优化等经典智能控制算法的讲解，条理清晰，逻辑严谨。它不仅介绍了算法的基本原理，还深入探讨了算法的参数选择、收敛性分析以及与其他算法的结合方式。我尤其喜欢书中对神经网络结构的设计原则以及反向传播算法的推导过程，这些内容对于理解深度学习在控制领域的应用至关重要。书中还穿插了一些“思考题”和“讨论题”，鼓励读者主动思考和探索，而不是被动接受知识。这些问题往往触及到了算法的精髓和潜在的挑战，让我能够更深入地理解和消化书中的内容。总的来说，这本书在理论深度和教学方法上都做得非常出色，它帮助我建立了一个扎实的智能控制理论基础，并且为我进一步深入学习和研究打下了坚实的基础。

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这本书的封面设计非常有吸引力，整体风格偏向学术，但又不会显得过于枯燥。当我第一次拿到这本书时，就被它厚实的纸张和清晰的排版所吸引。内容方面，我尤其欣赏书中对各种智能控制理论的深入剖析，不仅仅是概念的罗列，更是对背后数学模型和算法原理的详细推导，这对于我这种希望深入理解控制系统底层逻辑的读者来说，简直是如获至宝。书中还提供了大量的图表和实例，将抽象的概念具象化，使得复杂的理论变得易于理解。举个例子，在讲到模糊逻辑控制时，书中不仅解释了模糊集的构建和隶属函数的选择，还通过一个具体的温度控制案例，一步步展示了如何设计模糊规则和解模糊化过程，让我对模糊控制有了更直观的认识。此外，书中对各种智能控制算法的比较分析也相当到位，帮助我权衡不同算法的优缺点，为实际应用选择最合适的方案提供了重要的参考。虽然书中某些章节的数学推导确实需要花费一些时间去理解，但这恰恰体现了其内容的深度和严谨性，也让我受益匪浅。这本书绝对是我近期阅读过的最值得推荐的控制理论书籍之一，无论是对于初学者还是有一定基础的工程师，都能从中获得丰富的知识和启发。

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