Fuzzy Control and Filter Design for Uncertain Fuzzy Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Wudhichai Assawinchaichote , Sing Kiong Nguang , Peng Shi

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2006-1

价格:109

装帧:平装

isbn号码:9783540370116

丛书系列:

图书标签:

• 模糊控制
• 不确定性系统
• 滤波器设计
• 自适应控制
• 鲁棒控制
• 优化算法
• 系统辨识
• 模糊逻辑
• 控制理论
• 工程应用

不确定模糊系统中的模糊控制与滤波设计 这是一本深入探讨不确定模糊系统领域前沿理论与应用的研究专著。本书致力于为读者提供一套系统、全面且极具实用价值的工具集，以应对实际工程中普遍存在的系统不确定性和模糊性所带来的挑战。本书并非简单地介绍现有技术，而是侧重于提出新颖的、具有理论创新性和工程可行性的方法，以期推动模糊控制和滤波设计在不确定系统应用中的发展。 核心议题与创新之处： 本书的研究核心聚焦于如何有效地处理模糊系统的“不确定性”问题。传统模糊系统理论在处理精确模型时表现出色，但一旦模型参数、隶属函数甚至系统结构存在未知或变化的因素，其性能便会急剧下降。本书将重点攻克这一难关，通过以下几个方面展现其独到之处： 不确定性建模与刻画： 在对模糊系统进行控制和滤波设计之前，精确且有效地刻画其不确定性是首要任务。本书将介绍多种先进的不确定性描述方法，例如区间不确定性、多面体不确定性，甚至利用不确定模糊集（Uncertain Fuzzy Sets）来更灵活地表达知识的不确定性。同时，本书将探讨如何从数据中辨识和估计这些不确定性参数，为后续设计奠定基础。 基于不确定性的模糊控制策略： 针对带有不确定性的模糊系统，本书将提出一系列鲁棒且自适应的模糊控制设计方法。这包括： 区间类型模糊逻辑控制器 (Interval Type-2 Fuzzy Logic Controllers)： 相比于传统的区间类型模糊逻辑控制器，本书将深入研究其在高阶不确定性下的鲁棒性设计，并提出新型的降阶算法以提高计算效率。 基于Lyapunov稳定性理论的不确定性补偿控制： 结合Lyapunov稳定性理论，设计能够主动补偿系统不确定性对系统性能影响的模糊控制律。重点在于如何利用不确定性信息来设计更具韧性的控制策略。 自适应模糊控制： 针对系统参数未知或随时间变化的场景，提出自适应模糊控制算法。这些算法能够在线估计系统参数或调整模糊规则，以持续优化控制性能。本书将重点关注自适应律的设计，确保系统的稳定性和收敛性。 故障诊断与容错控制： 将模糊控制与故障诊断相结合，实现对系统故障的早期检测与隔离，并设计容错控制策略，在系统发生部分故障时仍能保持基本功能和性能。 不确定性下的滤波设计： 滤波在不确定模糊系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在状态估计、信号去噪以及数据融合方面。本书将提出适用于不确定模糊系统的新型滤波算法： 区间卡尔曼滤波 (Interval Kalman Filtering)： 针对状态变量和过程噪声/测量噪声均存在不确定性的模糊系统，设计鲁棒的区间卡尔曼滤波算法，提供状态估计的置信区间，而非单一的点估计。 模糊集值滤波 (Fuzzy Set-Valued Filtering)： 进一步拓展状态估计的表示方式，利用模糊集来描述状态的不确定性，提供更丰富的状态信息。本书将研究如何基于模糊推理和模糊集运算来设计高效的模糊集值滤波器。 基于机器学习的不确定性估计滤波器： 结合机器学习技术，例如神经网络和支持向量机，从数据中学习系统的不确定性模型，并在此基础上设计具有良好滤波性能的滤波器。 鲁棒滤波与容错滤波： 重点研究在系统模型存在较大不确定性或滤波器本身存在故障时，如何设计具有鲁棒性和容错能力的滤波器，以保证估计的可靠性。 理论分析与实际应用： 本书不仅停留在理论层面，更注重理论结果的严谨性分析和工程应用的潜力。书中将提供严谨的数学证明，阐述所提出方法的收敛性、稳定性以及鲁棒性。同时，本书将结合多个实际应用案例，例如： 机器人路径规划与控制： 在机器人导航和操作中，环境感知的不确定性和机器人动力学参数的偏差是常见问题，本书提出的方法将有助于提高机器人的鲁棒性和自主性。 过程控制： 化工、能源等领域的生产过程往往伴随着复杂的非线性关系和不确定的操作条件，本书的控制和滤波技术将为提高过程的稳定性和经济性提供支持。 航空航天： 飞机、卫星等系统的动力学模型存在多种不确定性，本书的方法可用于提高飞行控制系统的安全性和可靠性。 生物医学工程： 在生物信号处理和医学诊断中，信号的噪声和模型的不确定性普遍存在，本书的技术有望应用于更精确的信号分析和诊断。 目标读者： 本书适合于从事自动化、控制理论、信号处理、人工智能以及相关工程领域的学术研究人员、研究生和工程师。对于希望深入理解不确定模糊系统、掌握先进控制与滤波设计技术的读者而言，本书将是一本不可或缺的参考资料。 本书的价值： 本书的出版将为不确定模糊系统领域的研究和应用注入新的活力。通过提供一套新颖、实用且具有理论深度的解决方案，本书有望帮助研究者和工程师们更好地应对现实世界中的复杂挑战，推动相关领域的技术进步。本书所倡导的“容错”与“鲁棒”设计理念，将为构建更安全、更可靠的智能系统提供坚实的基础。

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从语言风格上来说，这本书的作者行文极为克制，几乎没有使用任何夸张的词汇来推销其理论的优越性。每一个陈述都建立在明确的数学定义和逻辑推导之上，这使得整本书散发出一种沉静而权威的气质。它不是那种试图用“革命性”或“颠覆性”等流行语来吸引眼球的著作，而是更像一位经验丰富的老教授，娓娓道来一个领域内最核心、最精妙的构建过程。阅读过程中，我能强烈感受到作者在选择每一个术语时都极为精准，力求消除歧义。特别是他对模糊系统与神经网络之间界限的探讨，没有简单地将两者划等号，而是深入分析了各自的数学基础和适用场景的差异，这种审慎的态度在当前这个“万物皆可AI”的时代显得尤为可贵。这本书更像是一部经典学术专著，它的价值不会随着热门技术的更迭而迅速贬值，而是会随着时间的推移，沉淀为该领域内不可或缺的基础参考资料，值得反复研读。

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我发现这本书在处理“融合”这一核心议题时，展现了令人惊叹的工程智慧。它不仅仅停留在纯粹的模糊逻辑层面，而是非常有效地将卡尔曼滤波（或其他状态估计算法）的严谨性与模糊系统的适应性结合起来，形成了所谓的混合式设计框架。这种跨领域的整合能力，恰恰是当前复杂系统设计中最需要的“粘合剂”。书中对模糊滤波器在非高斯噪声环境下的表现进行了详细的模拟分析，并通过图表展示了其性能如何显著优于传统的线性滤波器。这种实证性的支撑，极大地增强了理论的可信度。更让我印象深刻的是，作者对于硬件实现的考量并未完全忽略，虽然篇幅不多，但提出的关于实时计算复杂度和参数在线调整策略的建议，显示出作者对理论成果能否真正落地应用的深刻关切。这使得这本书不仅是学术上的里程碑，也为工程师提供了一份实用的路线图，指引他们如何在新一代智能传感器和执行器中部署这些先进的算法。

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这本书的阅读体验，坦率地说，对于非专业人士来说，挑战性是相当大的。它的内容密度极高，每一个章节似乎都塞满了需要反复咀嚼才能消化的理论推导和定理证明。我记得在深入到特定类型的模糊集构造和隶属函数优化那一块时，不得不频繁地查阅高等数学和优化理论的参考资料，才能跟上作者的思路。这种深度并非坏事，它保证了理论的严密性和普适性，但同时也要求读者具备扎实的数学基础和强大的专注力。我尤其注意到了作者在证明某些收敛性或稳定性条件时所采用的独特视角，那是一种将拓扑学概念巧妙地融入模糊系统分析的方法，非常新颖。如果你期望的是一本快速上手的应用指南，那么这本书可能会让你感到挫败；但如果你是研究生或研究人员，渴望挖掘模糊控制背后的数学本质，那么它就像是一座等待开采的宝藏，每一次深入都能发现新的矿脉。作者在引用相关文献时也极其审慎，似乎只选取了最具里程碑意义的工作进行讨论，这使得文本的纯净度很高，没有被太多无关的细枝末节所干扰。

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这本书的结构安排颇具匠心，它似乎遵循着一个从宏观到微观，再回归工程实践的循环路径。前三分之一构建了坚实的理论基石，重点在于如何形式化地描述和处理系统中的“模糊性”和“不确定性”，这是理解后续所有内容的前提。中段则开始聚焦于控制器的设计——如何利用设计好的模糊模型来构建鲁棒的、自适应的控制器，特别是对那些具有时变特性的模糊系统的处理方法，描述得极为细致。然而，真正让我眼前一亮的是后半部分关于“验证与测试”的章节。作者没有草草收尾，而是花了大量篇幅讨论了如何设计有效的测试用例来暴露模糊系统的潜在弱点，比如对初始隶属函数设定的敏感性测试。这种对“失败模式”的深刻洞察，远比单纯展示成功案例更有价值。它教会读者如何批判性地看待自己设计的系统，这种严谨的科学态度贯穿始终，让人读来倍感踏实，也让这本书的参考价值远远超出了普通教科书的范畴。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种略带抽象的几何图形与柔和的色彩搭配，立刻让人联想到模糊逻辑处理复杂、不确定性数据的精妙之处。我当时是抱着极大的期望去翻阅它的，毕竟在现代工程领域，如何有效应对系统中的不确定性和非线性挑战，一直是绕不开的难题。这本书似乎承诺提供一套系统性的解决方案，特别是针对那些传统线性方法难以触及的“灰色地带”。初读导言部分，作者的叙事风格显得非常严谨且富有远见，他没有急于展示复杂的数学公式，而是先勾勒出了当前工程实践中存在的痛点，为后续的理论铺垫打下了坚实的基础。特别是关于如何将经验知识和专家判断量化并融入控制回路的讨论，非常深入，这对于那些试图从传统PID控制升级到更智能、更具鲁棒性的控制策略的工程师来说，无疑是一盏指路明灯。我特别欣赏作者对于“模型不确定性”的哲学思考，这使得整本书的立意拔高了一层，不再仅仅是技术的堆砌，而更像是一次对控制理论边界的探索。

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