Fuzzy Algorithms for Control

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出版者:Kluwer Academic Pub
作者:Verbruggen, H. B. (EDT)/ Zimmermann, H. J. (EDT)/ Babuska, Robert (EDT)
出品人:
页数:365
译者:
出版时间:1999-2
价格:$ 258.77
装帧:HRD
isbn号码:9780792384618
丛书系列:
图书标签:
  • 模糊算法
  • 控制系统
  • 模糊逻辑
  • 智能控制
  • 自适应控制
  • 优化算法
  • 非线性控制
  • 机器人控制
  • 专家系统
  • 人工智能
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具体描述

Fuzzy Algorithms for Control gives an overview of the research results of a number of European research groups that are active and play a leading role in the field of fuzzy modeling and control. It contains 12 chapters divided into three parts. Chapters in the first part address the position of fuzzy systems in control engineering and in the AI community. State-of-the-art surveys on fuzzy modeling and control are presented along with a critical assessment of the role of these methodologists in control engineering. The second part is concerned with several analysis and design issues in fuzzy control systems. The analytical issues addressed include the algebraic representation of fuzzy models of different types, their approximation properties, and stability analysis of fuzzy control systems. Several design aspects are addressed, including performance specification for control systems in a fuzzy decision-making framework and complexity reduction in multivariable fuzzy systems. In the third part of the book, a number of applications of fuzzy control are presented. It is shown that fuzzy control in combination with other techniques such as fuzzy data analysis is an effective approach to the control of modern processes which present many challenges for the design of control systems. One has to cope with problems such as process nonlinearity, time-varying characteristics for incomplete process knowledge. Examples of real-world industrial applications presented in this book are a blast furnace, a lime kiln and a solar plant. Other examples of challenging problems in which fuzzy logic plays an important role and which are included in this book are mobile robotics and aircraft control. The aim of this book is to address both theoretical and practical subjects in a balanced way. It will therefore be useful for readers from the academic world and also from industry who want to apply fuzzy control in practice.

好的,这是一本关于非传统计算方法在工程控制领域应用的深度专著的简介,该书聚焦于基于模糊逻辑的智能系统设计与实现,完全避开了您提到的书名所指的特定主题。 --- 智能系统中的概率与不确定性建模:面向复杂动态系统的鲁棒控制设计 书籍概述 本书全面探讨了在面对真实世界中固有的不确定性、噪声和非线性时,如何利用先进的概率论、随机过程理论以及先进的优化技术,构建出高性能、高可靠性的控制系统。现代工程系统,从高频金融交易到自主导航和机器人技术,其运行环境充满了无法精确预测的随机扰动和参数漂移。本书旨在为研究人员、高级工程师和博士研究生提供一套系统的理论框架和实用的设计工具,用以驾驭这些内在的随机性,设计出具有严格数学保证的鲁棒控制策略。 本书的叙事主线围绕不确定性的量化、随机系统的分析以及基于随机最优化的控制律设计展开。我们不依赖于传统控制理论中对系统模型完整性的苛刻假设,而是拥抱不确定性,并将其纳入控制设计过程的核心环节。 核心主题与章节深度解析 第一部分:随机系统的基础与不确定性量化 (Foundations and Quantification) 本部分奠定了处理随机现象的数学基础,并着重于如何将工程问题中的模糊或不完整信息转化为可操作的数学模型。 第 1 章:随机过程与动态系统的融合 本章详细回顾了Wiener过程(布朗运动)、马尔可夫过程在描述系统噪声和环境扰动中的应用。重点探讨了随机微分方程(SDEs)在刻画连续时间动态系统行为方面的优势。书中深入分析了伊藤积分的性质,并将其应用于系统状态演化的随机模拟,为后续的滤波和估计奠定基础。 第 2 章:高斯过程与协方差矩阵分析 在高斯假设成立的情况下,系统的动态行为完全由均值和协方差矩阵描述。本章着重于分析多变量随机向量的联合概率分布,特别关注协方差矩阵在系统耦合性、可观测性和能控性分析中的作用。我们引入了随机线性二次调节器(LQG)的理论基础,强调了状态协方差矩阵在闭环稳定性分析中的关键地位。 第 3 章:非高斯不确定性的贝叶斯框架 当系统噪声或参数不服从高斯分布时,传统的基于方差的度量变得不足。本章全面介绍贝叶斯推理方法,包括先验分布的设定、似然函数的构建以及后验分布的推断。通过具体案例(如传感器故障诊断),展示如何使用概率密度函数(PDF)而非简单矩来刻画不确定性。 第二部分:随机估计与最优滤波 (Stochastic Estimation and Optimal Filtering) 构建一个有效的控制系统,首先需要对系统状态进行准确的估计。本部分专注于如何利用有限和带有噪声的测量数据,实时、最优地重构系统内部状态。 第 4 章:卡尔曼滤波家族的深入研究 卡尔曼滤波是线性高斯系统的最优线性无偏估计器。本章不仅推导了标准离散时间卡尔曼滤波(DKF)的递推关系,更深入探讨了非线性系统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的精度限制与收敛性分析。本书特别关注UKF中如何通过确定性采样点更精确地传播均值和协方差。 第 5 章:粒子滤波与序列蒙特卡洛方法 针对高度非线性和非高斯噪声的复杂系统,粒子滤波(PF)成为不可或缺的工具。本章详细介绍了PF的基本原理,包括重要性采样、重采样技术的选择(如最小方差重采样、系统重采样),并通过高维系统下的目标跟踪案例,评估不同重采样策略对估计方差的影响。 第 6 章:鲁棒状态估计与H-无穷滤波 本章引入了次优的、但具有严格误差界限的估计方法。H-无穷滤波旨在最小化最坏情况下估计误差的范数,而非基于概率假设的最优期望。我们将探讨线性矩阵不等式(LMI)在求解H-无穷滤波器增益矩阵中的应用,为处理模型误差和外部扰动提供了一种替代方案。 第三部分:基于随机最优化的鲁棒控制设计 (Robust Control Design via Stochastic Optimization) 在获得了最优状态估计之后,本部分将控制策略的焦点从确定性最优转向随机最优,追求在不确定性下的期望性能指标最优。 第 7 章:随机最优控制与动态规划 本章基于贝尔曼最优性原理,推导随机系统下的动态规划方程——汉密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程。由于HJB方程在大多数实际问题中难以解析求解,本章将重点放在近似动态规划(ADP)和基于模型的强化学习方法上,讨论如何利用数值迭代法求解高维系统的最优反馈控制增益。 第 8 章:LQG控制的稳定性与限制 LQG控制是随机控制的基石。本章严格证明了LQG控制器在保证系统稳定的前提下,能最小化闭环系统的期望二次性能指标。同时,本章剖析了LQG的局限性,例如对系统线性度和高斯噪声的依赖性,为向更高级的鲁棒控制过渡做铺垫。 第 9 章:随机系统下的模型预测控制(MPC) 模型预测控制(MPC)因其前瞻性和对约束的处理能力,在工业界占据重要地位。本章专门讨论随机MPC(S-MPC)的设计,其中滚动优化问题必须在不确定性下求解。我们将探究基于场景(Scenario-based)MPC和机会约束(Chance-Constrained)MPC的设计范式,后者允许控制策略在预设的概率水平下违反某些硬约束。 第 10 章:基于随机线性化与迭代线性二次调节(iLQR)的控制 对于复杂的非线性系统,本章提出了利用随机线性化技术将SDEs转换为近似的随机线性系统,并结合迭代LQR(iLQR)算法来求解其最优控制序列。这提供了一种在不精确模型下,通过多次迭代优化轨迹和控制输入,实现高效、平滑控制的实用路径。 目标读者与应用领域 本书内容严谨,数学推导详尽,适合具备线性代数、概率论和经典控制理论基础的研究生、博士后研究人员以及从事高级研发工作的控制工程师。它为理解和设计应用于自主无人系统(UAVs, 自动驾驶)、高精度机器人操作、过程控制(如化工过程的实时优化)以及复杂电网稳定等领域的数据驱动型和自适应控制系统,提供了坚实的理论基石。本书强调从不确定性的量化到最优控制律的实施的完整工程闭环。

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