基于特征模型的智能自适应控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:吴宏鑫，胡军，解永春

出品人:

页数:385

译者:

出版时间:2009-1

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787504648846

丛书系列:

图书标签:

• 控制
• 基于特征模型的智能自适应控制
• robot
• 智能控制
• 自适应控制
• 特征模型
• 优化算法
• 系统辨识
• 控制理论
• 机器人控制
• 非线性控制
• 机器学习
• 工程应用

好的，这是一份关于一本名为《面向复杂系统的模糊逻辑与神经网络融合控制》的图书简介，内容详尽，完全不涉及您提供的书名及其主题。 --- 图书简介：《面向复杂系统的模糊逻辑与神经网络融合控制》 作者： [请在此处填写作者姓名，例如：张伟，李明] 出版社： [请在此处填写出版社名称，例如：科学技术出版社] 出版日期： [请在此处填写出版年份，例如：2024年5月] 核心内容概述 《面向复杂系统的模糊逻辑与神经网络融合控制》一书深入探讨了在处理高度非线性、不确定性以及动态变化的复杂工程系统时，如何有效地结合模糊逻辑系统（Fuzzy Logic Systems, FLS）的知识表达能力与人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）强大的自学习和模式识别能力，构建出鲁棒、高效的混合智能控制架构。 本书旨在为从事自动化、机器人、电力系统、化工过程控制以及航空航天等领域的研究人员、工程师和高年级研究生提供一套系统的理论框架、先进的设计方法和丰富的工程案例。它不仅仅是两种技术的简单叠加，而是着重于探讨如何构建一个互补性强、性能优越的融合体系，以应对传统线性或基于精确模型的控制方法难以克服的挑战。 结构与主要章节概览 全书共分为七个主要部分，逻辑清晰地引导读者从基础理论构建走向前沿应用： 第一部分：复杂系统建模与智能控制基础 本部分首先对复杂系统的特性（如时滞、耦合性、参数漂移）进行深入分析，确立研究背景。随后，回顾了经典控制理论的局限性，并系统地介绍了模糊逻辑系统（TSK模型、Mamdani模型）和多层感知机（MLP）、径向基函数网络（RBF）等神经网络的基本结构和工作原理。重点阐述了如何利用这些工具进行系统辨识和初步控制设计。 第二部分：模糊逻辑控制器的设计与优化 本部分聚焦于模糊控制器的设计艺术。详细阐述了模糊规则库的构建方法，包括基于专家知识的获取与提炼、以及基于数据驱动的规则生成技术。针对模糊推理的计算效率问题，引入了模糊化、合成化和去模糊化的先进算法，并讨论了如何通过遗传算法或粒子群优化（PSO）对模糊集的隶属度函数进行自适应调整，以提高控制精度。 第三部分：神经网络在系统辨识与状态估计中的应用 本部分的核心在于利用神经网络强大的非线性映射能力来处理系统模型不确定性。重点介绍了基于反向传播（BP）算法的神经网络辨识器设计，以及如何结合卡尔曼滤波的思想，构建模糊自适应卡尔曼滤波器，用于在噪声环境中对复杂系统的状态进行实时、准确的估计。 第四部分：模糊神经网络（FNN）的构建与训练 这是本书的关键创新点之一。本部分系统地介绍了多种主流的模糊神经网络结构，包括神经模糊推理系统（ANFIS）、模糊神经网络控制器（FNNC）等。详细解析了如何将模糊逻辑的结构化知识嵌入到神经网络的拓扑结构中，从而实现“可解释性”与“高性能”的统一。重点对比了基于误差反向传播、基于梯度下降以及混合学习策略（如利用最小二乘法和BP的联合优化）的训练方法。 第五部分：融合控制器的设计理论与稳定性分析 本部分转向工程实现的核心——融合控制器的设计。讨论了两种主要的融合策略：串联（级联）结构和并行（集成）结构。针对复杂系统的非线性特性，提出了基于Lyapunov稳定性理论和小增益定理的混合智能控制器稳定性判据。通过引入模糊逻辑对神经网络的输出进行加权或约束，确保在整个操作空间内控制系统的闭环稳定性。 第六部分：模糊-神经混合智能自适应控制 本部分将前述理论推向高阶：自适应控制。详细介绍了如何设计一个在线学习的混合控制器，使其能够实时跟踪系统参数的变化。重点阐述了模糊自整定机制如何与神经网络的权重更新相结合，形成一个鲁棒的自适应框架，尤其适用于负载突变或环境干扰下的系统。讨论了基于高阶滑模（HSM）与模糊神经网络结合的鲁棒自适应控制方案。 第七部分：典型工程应用案例分析 本部分通过多个实际案例，验证了融合控制方法的优越性。案例包括： 1. 高精度伺服电机系统的轨迹跟踪控制：利用模糊神经网络补偿电机摩擦力矩和反作用力矩。 2. 大型化工反应器的温度与浓度耦合控制：应用模糊自适应控制应对反应动力学的非线性变化。 3. 多自由度机械臂的精确操作：探讨了融合控制器在处理高维、强耦合系统时的实时性能。 本书的独特价值 本书的显著特点在于其深度融合的视角。它避免了将模糊逻辑和神经网络视为孤立工具的倾向，而是着力于构建一个协同工作的智能体。读者将学习到如何利用模糊逻辑的语义清晰性来指导神经网络的结构选择和初始设置，同时又借助神经网络的泛化能力来克服规则库的完备性难题。对于寻求超越传统PID和单模型方法，以期在高度不确定环境下实现高性能闭环控制的专业人士而言，本书提供了宝贵的理论指导和实用的技术路线图。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是在被朋友强烈推荐下才购入此书的，原本还担心内容会过于晦涩难懂。然而，阅读体验远超我的预期。书中对经典自适应控制算法（如MRAC）与现代基于模型的预测控制（MPC）的融合探讨，给我带来了极大的启发。我发现作者在论述如何利用特征模型优化MPC的预测性能方面，提出了一个非常新颖的思路，这对于优化高维复杂系统的运行效率具有现实意义。书中对于实时性要求的讨论也非常到位，明确指出了在实际工业现场部署这些智能控制算法时，需要权衡计算资源和控制性能的取舍。我特别喜欢书中关于“可解释性”的章节，在当前AI黑箱模型饱受诟病的环境下，这本书强调了特征模型的可解释性对于工业控制应用是多么重要。这不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来智能制造控制架构的深刻思考。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种倾向于动手实践的读者来说，一本好的技术书籍必须要有丰富的代码示例和可复现的环境。令人欣喜的是，这本书不仅提供了详尽的算法描述，还在附录中提供了基于主流编程语言（如Python或MATLAB）的关键算法实现框架。虽然我还没来得及完全运行所有的代码示例，但从代码结构来看，它们设计得非常清晰，模块化程度高，便于读者进行二次开发和集成。书中对不同硬件平台上的部署挑战也有所提及，虽然篇幅不长，但点出了关键问题，这对于我们实际项目落地至关重要。我特别期待书中关于“在线学习与再标定”那一章节，它直接关系到控制系统在长期运行中的性能保持。总的来说，这本书的实用价值极高，它连接了前沿的学术研究与严格的工程实践，是一本值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计极具现代感，简洁而富有科技气息，首先吸引了我。书名《基于特征模型的智能自适应控制》听起来就非常专业，对于我这个在自动化领域摸爬滚打多年的工程师来说，无疑是一剂强心针。我期待书中能深入探讨如何将复杂的系统特征转化为可操作的数学模型，并在此基础上构建出能够实时应对环境变化的智能控制策略。特别是“自适应”这个关键词，我非常关心它在处理非线性、时变系统时的具体实现路径。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能提供大量实际案例和成熟算法的介绍，最好能结合最新的机器学习技术，比如深度学习在特征提取和模型构建方面的应用。如果书中能详细阐述不同特征选择方法对控制性能的影响，以及如何平衡模型精度与计算复杂度，那这本书的价值将大大提升。我希望它能成为我工作中的一本“武功秘籍”，不仅能解决眼前的技术难题，还能引领我思考未来控制系统的发展方向。这种深度和广度的结合，才是我心目中一本优秀的专业书籍所应具备的素质。

评分☆☆☆☆☆

翻开书的第一页，我立刻被作者清晰而富有逻辑的写作风格所吸引。与我过去读过的几本同类书籍相比，这本书的行文更为流畅，复杂的概念被分解得井井有条，使得初学者也能较快地把握核心思想。我特别赞赏作者在章节之间的过渡处理，总能在引入新概念前，用简练的语言回顾前一章的关键点，这种承上启下的方式极大地提升了阅读体验。我对其中关于“鲁棒性设计”的部分非常感兴趣，理论推导过程详实且严谨，参考文献也给得非常到位，让我可以方便地追溯到原始文献进行更深入的研究。书中对不同自适应律的收敛性和稳定性分析，也展现了作者深厚的理论功底。虽然这是一本偏理论的书籍，但作者巧妙地穿插了一些工程实践中的“陷阱”与“避坑指南”，使得理论学习不至于脱离实际。总体来说，这本书在学术深度和可读性之间找到了一个绝佳的平衡点，非常适合作为研究生教材或工程师的进阶参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版令人眼前一亮，纸张质量上乘，即使长时间阅读也不会感到疲劳。内容上，我最关注的是书中对“特征工程”的论述，这在当前的控制领域是一个非常前沿且关键的环节。我期望书中能提供一套系统的方法论，指导我们如何从海量的传感器数据中“提炼”出对系统动态起决定性作用的那些特征。书中对特征降维技术的介绍非常全面，从PCA到更现代的流形学习方法都有涉及，这一点我很欣赏。此外，作者对“智能”二字的诠释也颇具洞察力，它不是简单地套用AI模型，而是强调模型与控制器的深度融合，构建出具有“学习能力”的控制器。我希望书中能有更多的图表来直观展示特征空间的变化以及控制器适应过程的动态轨迹，这样能帮助读者建立更直观的认识。这本书的价值在于它提供了一种全新的视角来看待传统控制问题，即“以数据为中心”的建模与控制范式。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆