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出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:Madan M. Gupta

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1995-08

價格:USD 149.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780780310636

叢書系列:

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製係統
• 人工智能
• 優化算法
• 自適應控製
• 機器人控製
• 非綫性控製
• 機器學習
• 深度學習
• 係統建模

《智能控製係統》 書籍簡介 《智能控製係統》並非一本關於特定控製理論或應用的書籍。它是一係列深入的探討，聚焦於現代控製工程領域中不斷演進的“智能”概念，以及這些概念如何重塑瞭傳統控製係統的設計、實現與優化。本書旨在為讀者提供一個全麵且細緻的視角，理解驅動當前和未來控製技術發展的核心思想，而非局限於某一種特定的數學模型或算法。 本書的價值在於其對“智能”這一概念在控製領域的廣泛解讀。它探討瞭從早期模糊邏輯控製到近年來席捲研究領域的機器學習、深度學習在控製中的應用。每一章節都力求剝離具體技術細節的錶象，深入剖析其背後的哲學思考、理論基礎以及對係統性能的潛在影響。讀者將不再被單一的控製流派所束縛，而是能夠構建一個跨越不同智能範式、相互印證的知識體係。 在內容上，本書圍繞以下幾個核心主題展開： 一、智能控製的起源與演進： 超越傳統PID： 詳細闡述瞭傳統PID控製器在麵對復雜、非綫性、時變係統時的局限性，以及為何需要引入更具適應性和魯棒性的智能方法。 模糊邏輯的哲學與實踐： 深入解析模糊邏輯控製器的設計原理，包括模糊化、模糊推理和解模糊過程。重點在於理解其如何模擬人類的經驗知識和直觀判斷，並將其轉化為機器可執行的控製策略。本書將探討模糊邏輯在參數整定、故障診斷以及人機交互方麵的應用潛力。 專傢係統的智能： 追溯瞭專傢係統在控製領域的早期嘗試，分析其如何通過編碼領域專傢的知識來解決復雜的控製問題。本書將討論專傢係統在決策支持、故障診斷和優化調度中的優勢與挑戰。 神經網絡的並行處理與學習能力： 深入探討瞭人工神經網絡，特彆是前饋神經網絡、循環神經網絡和自組織映射等模型，在學習復雜映射關係、模式識彆和預測方麵的能力。重點在於理解其如何通過數據驅動的方式構建控製模型，並實現自適應控製。 二、現代智能控製範式： 強化學習的決策與策略： 詳細介紹強化學習的核心概念，如狀態、動作、奬勵、價值函數和策略。本書將重點分析Actor-Critic、DQN、PPO等主流強化學習算法如何通過與環境交互來學習最優控製策略，並探討其在機器人控製、自動駕駛和資源管理等領域的突破性應用。 機器學習在控製中的融閤： 廣泛涵蓋監督學習（如迴歸、分類）和無監督學習（如聚類）在控製係統中的應用，包括模型辨識、參數優化、狀態估計和異常檢測。本書將強調如何利用大量數據來提升控製係統的性能和魯棒性。 深度學習的賦能： 深入探討深度神經網絡（DNN）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）在處理高維數據和復雜模式識彆方麵的強大能力。本書將重點關注深度強化學習（DRL）在解決具有大規模狀態和動作空間的控製問題時的獨特優勢。 自適應與自整定控製： 探討如何利用智能算法實現控製器的在綫自適應和自整定，使其能夠應對係統參數變化、外部乾擾以及模型不確定性。內容將涵蓋模型參考自適應控製（MRAC）以及基於機器學習的自適應策略。 預測控製與優化： 結閤機器學習的預測能力，深入研究模型預測控製（MPC）等先進控製策略。本書將重點分析如何利用預測模型對係統未來行為進行預測，並基於此優化控製器的輸齣，以實現全局最優。 三、智能控製係統的設計與實現： 係統建模的智能化： 探討如何利用數據驅動的方法（如神經網絡、高斯過程）來構建精確的係統模型，即使在係統動力學難以解析的情況下。 控製器設計與集成： 分析如何將不同的智能控製模塊（如模糊控製器、神經網絡控製器）集成到統一的控製框架中，以及如何進行控製器參數的優化和調優。 魯棒性與安全性考量： 深入討論在引入智能控製後，如何保證係統的魯棒性、安全性和可靠性。本書將涵蓋模型不確定性下的魯棒控製設計，以及故障檢測與容錯控製策略。 仿真與實際應用： 提供關於如何利用仿真平颱（如MATLAB/Simulink, Python的Gym庫）進行智能控製算法的驗證和優化，並指導讀者如何在實際硬件平颱上部署和調優智能控製係統。 《智能控製係統》並非提供一套固定的“解決方案”，而是引導讀者理解解決問題的“思維方式”。它鼓勵讀者跳齣條條框框，根據具體問題的特性，選擇或組閤最適閤的智能技術。本書強調理論的深刻理解與實踐的緊密結閤，旨在培養具有創新能力和解決復雜問題能力的未來控製工程師和研究人員。通過閱讀本書，您將獲得理解和駕馭當今及未來智能控製領域強大工具的洞察力。

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