类神经网路控制系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 神经元网络
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• 自适应控制
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• 机器学习
• 优化算法
• 动态系统
• 建模与仿真
• 工程应用

　　类神经网路崛起的年代和数位电脑相近，在1943年第一个神经元的运算模型被提出，在1957年至1958年间Rosenblett利用认知器(Perceptron)来进行文字辨识工作。时至今日，神经网路在许多领域上的广泛应用，使其极具吸引力。同时，基于高速电脑和快速演算法，也可以用神经网路解决过去许多计算问题。

　　本书从神经生物学上属于一种特别的类神经网路架构中，引用到它的特殊结构。介绍了神经网路的基本概念、架构和学习法则，重点是对这些神经网路的数学分析、训练方法、信号处理以及自动控制系统等工程实现的应用。

图书简介：面向现代工程应用的先进控制理论与实践 书名：面向现代工程应用的先进控制理论与实践 作者： （此处可填入一位或多位资深工程师或学者的名字，例如：张伟，李明，王芳） 出版社： （此处可填入一家专业科技出版社的名称，例如：机械工业出版社 或 电子工业出版社） ISBN： （此处可填入一个合乎规范的ISBN号码） --- 内容概述 本书旨在为具备一定自动控制基础的读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，聚焦于现代工程领域中复杂系统的高级控制策略、算法实现及其在实际工业场景中的应用。全书结构严谨，理论推导详实，同时紧密结合当前工业4.0、智能制造以及复杂能源系统对高精度、高鲁棒性控制提出的迫切需求。 我们避开了对经典PID控制和基础状态空间理论的冗长回顾，而是直接切入当前工程界最关注的前沿领域，如非线性系统的精确建模、不确定性处理、多目标优化控制以及基于实时数据驱动的自适应策略。本书的核心目标是培养读者将深厚的数学理论转化为高效、可部署的工程解决方案的能力。 第一部分：复杂系统建模与精确表征 本部分着重于如何准确捕捉现代工程设备（如精密机床、航空航天姿态控制、大型化工过程）的动态特性。 第一章：非线性动力学系统分析与拓扑结构识别 本章深入探讨了超越线性假设的系统行为。内容涵盖李雅普诺夫稳定性理论在复杂系统（如高阶耦合系统）中的应用扩展、奇点分析以及分支理论在理解系统相变中的作用。重点讲解了如何利用微分几何工具（如李导数、流的性质）来揭示复杂非线性系统内在的结构特性，而非仅仅停留在微分方程的求解层面。 第二章：不确定性与扰动建模 在实际工程中，模型误差、外部环境干扰（如风载、温度波动）是普遍存在的。本章详细阐述了多种不确定性描述方法，包括参数不确定性、动态不确定性和结构不确定性。引入了区间分析、多项式不确定性建模以及基于随机过程的扰动模型，为后续的鲁棒控制设计奠定基础。 第三章：数据驱动建模：从大数据到工况模型 面对难以建立精确物理模型的“黑箱”或“灰箱”系统，本章介绍了利用实时监测数据进行系统辨识的方法。内容涵盖了高维系统的子空间辨识（Subspace Identification）、高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）在系统建模中的应用，以及如何通过降维技术（如主成分分析PCA）来提炼影响系统特性的核心模态，确保模型的计算效率和准确性之间的平衡。 第二部分：先进控制策略设计与稳定性保证 本部分是全书的核心，详细介绍了应对不同工程挑战的高级控制算法。 第四章：鲁棒控制的进阶技术 重点剖析了$mathcal{H}_{infty}$控制理论的最新进展及其在抗干扰、高带宽控制中的应用。与经典频域分析不同，本章侧重于奇异值分析在设计控制增益裕度中的作用。此外，还深入探讨了基于凸优化（Convex Optimization）的鲁棒控制器综合方法，使得复杂约束条件下的控制器设计得以系统化解决。 第五章：模型预测控制（MPC）的深度应用与实时实现 MPC是当前工业界最主流的先进控制方法之一。本章不仅涵盖了基本的线性MPC（LMPC），更侧重于非线性MPC（NMPC）的求解策略。详细比较了梯度下降法、序列二次规划（SQP）在求解实时优化问题时的收敛速度和鲁棒性。同时，探讨了如何通过松弛变量、二次逼近（Quadratic Approximation）来加速NMPC的在线计算，以满足毫秒级控制周期的要求。 第六章：自适应与在线优化控制 针对系统参数随时间变化的工况（如催化剂老化、结构磨损），本章引入了现代自适应控制框架。内容包括基于最小二乘法的参数估计、基于Lyapunov函数的间接自适应控制设计，以及更具前瞻性的基于梯度优化的自适应控制（Gradient-based Adaptive Control）。这使得控制器能够在不完全知晓系统具体数学模型的情况下，通过在线学习实现性能的最优跟踪。 第七章：多智能体系统与分布式控制 随着大规模分布式系统的普及，如何协调多个相互作用的子系统成为关键。本章探讨了图论在描述系统拓扑结构中的应用，并介绍了基于一致性（Consensus）协议的分布式状态估计和控制方法。重点分析了通信延迟和网络拓扑变化对控制性能的影响及相应的鲁棒设计方案。 第三部分：工程实现、仿真与案例分析 本部分强调理论与实践的紧密结合，确保读者能够将所学知识应用于真实硬件。 第八章：面向硬件的控制算法优化与量化 本章关注控制算法从理论推导到嵌入式系统部署的关键环节。内容包括：如何对复杂的浮点运算进行定点数化（Fixed-Point Quantization）以适应低功耗DSP或FPGA；控制器的数值稳定性分析；以及基于模型重参数化（Model Reparameterization）的计算简化技术，以满足实时嵌入式系统的严格时序要求。 第九章：系统级仿真与闭环测试平台构建 详细介绍构建高保真仿真环境的方法论。内容包括使用M-Simulink/Stateflow进行混合系统建模，以及如何利用高精度求解器（如ODE45、Radau IIA方法）验证控制器的性能边界。重点讲解了“软硬件在环（HIL）”测试的搭建流程和标准，确保在部署到物理样机之前，对控制系统的鲁棒性和安全性进行充分验证。 第十章：工业应用案例研究 本书通过若干具有代表性的案例，展示先进控制理论的实际价值： 1. 高精度机床运动控制： 针对伺服系统中的摩擦补偿与振动抑制的$mathcal{H}_{infty}$控制设计。 2. 电力电子变换器的高动态控制： 采用非线性MPC实现并网逆变器的快速电流和电压控制。 3. 连续流反应器的先进反馈调度： 利用在线参数估计结合分段线性化技术实现复杂化学过程的平稳运行。 结语 本书内容层次分明，理论深度足够支撑研究生级别的学习和工程研究，同时其详尽的工程实现指导也使其成为一线工程师快速掌握和应用尖端控制技术的实用手册。通过对系统建模的精确化、控制设计的鲁棒化以及算法实现的工程化三个维度的深入探讨，读者将能够有效应对当前工业界最为棘手的复杂控制难题。 --- 目标读者： 自动控制工程、机械工程、电气工程、航空航天工程等相关专业的研究生、博士生、高校教师，以及从事工业自动化、过程控制、机器人和精密运动控制的研发工程师。 先决条件： 读者应具备微积分、线性代数基础，并对经典控制理论（如PID、根轨迹、波特图）有基本了解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配着流动的、抽象的神经网络图，仿佛在预示着一场思维的盛宴。我是在一个偶然的机会下，在一个书店的角落里发现了它，当时就被这个名字——《类神经网路控制系统》——深深地吸引了。我一直对那些能够模拟人类大脑思考方式的系统感到好奇，而控制系统本身就是一个充满挑战和应用前景的领域，所以当这两者结合时，我简直无法抗拒。拿到书的那一刻，我迫不及待地翻开，虽然里面的许多概念对我而言还是全新的，但我能感受到作者在字里行间流露出的严谨和热情。序言部分就点明了本书的核心——如何借鉴生物神经网络的强大并行处理和自适应能力，来解决传统控制理论中难以应对的复杂、非线性、时变以及不确定性问题。这让我对后续的内容充满了期待，我希望这本书能够带领我深入理解这些前沿技术，并为我未来的学习和研究提供坚实的基础。尽管我对其中的数学推导和算法细节还有待消化，但这并不妨碍我对这本书的初步好感，我认为它绝对是一本值得深入研读的著作，尤其对于那些对人工智能、智能控制以及自动化领域感兴趣的读者来说。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《类神经网路控制系统》这本书时，它的厚度和印刷质量就让我觉得是一本值得投资的专业书籍。我一直关注着人工智能技术的发展，尤其是它在工程领域的应用，而控制系统无疑是其中最重要的一个分支。我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的视角，来理解类神经网路如何革新传统的控制理论和实践。书中的内容涵盖了从基础的感知器模型到复杂的深度神经网络模型，以及它们在不同类型控制系统中的具体实现。我尤其对书中关于“强化学习在控制系统中的应用”的探讨感到兴奋，强化学习的“试错学习”机制，与控制系统的反馈调节有着天然的契合点，相信它能够为解决一些传统控制方法难以应对的复杂决策问题提供新的途径。虽然书中一些关于稳定性分析和收敛性证明的章节对我来说具有一定的挑战性，但我认为这是深入理解这些高级控制算法必不可少的步骤。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《类神经网路控制系统》这本书时，我立刻被作者那种将抽象理论与实际应用紧密结合的写作风格所吸引。我是一名在金融领域工作的量化分析师，虽然我的工作主要集中在数据分析和模型构建，但对于控制理论在金融市场中的潜在应用也一直充满兴趣。例如，如何构建一个能够自我学习和适应市场变化的交易策略，或者如何设计一个能够有效管理风险的投资组合。这本书的章节设置非常合理，从类神经网路的数学基础到各种控制算法的实现，再到最后的案例分析，层层递进，让我能够逐步掌握核心概念。我特别对书中关于“递归神经网络在时间序列预测和控制中的应用”的讨论很感兴趣，金融市场本身就是一个高度动态和非线性的时间序列系统，相信类神经网路能够在这里发挥巨大的作用。

评分☆☆☆☆☆

《类神经网路控制系统》这本书，给我的感觉就像是开启了一扇通往未来智能控制世界的大门。我是一名正在攻读电机工程博士学位的学生，我的研究方向是如何提高电力系统的稳定性和效率。传统的电力系统控制，往往需要精确的数学模型，而现实中的电力系统，由于其规模庞大、结构复杂以及新能源的接入，模型的精确获取变得越来越困难。这本书详细介绍了如何利用类神经网路强大的自适应和鲁棒性，来克服这些挑战。我特别欣赏书中关于“径向基函数神经网络在电网故障诊断和控制中的应用”的章节，它提供了一种能够快速准确地识别和应对电力系统故障的有效方法。我希望通过对这本书的学习，能够掌握更先进的控制技术，为我国的智能电网建设贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

《类神经网路控制系统》这本书，就像是一本为我量身打造的“智能控制宝典”。我是一名在航空航天领域工作的工程师，我们经常需要设计能够应对复杂环境和动态变化的飞行控制系统。传统的PID控制虽然简单易用，但在面对高度非线性、参数不确定以及外部扰动时，往往难以达到预期的性能。这本书所介绍的类神经网路控制技术，为我提供了一种全新的解决方案。我特别欣赏书中关于“模糊神经网络在飞行姿态控制中的应用”的案例分析，它展示了如何将模糊逻辑的推理能力与神经网络的学习能力结合起来，从而构建出既具有鲁棒性又能够进行自适应调整的飞行控制器。我希望通过学习这本书，能够掌握这些先进的控制算法，并将其成功应用于实际的航空航天工程项目中，从而提升飞行器的控制性能和安全性。

评分☆☆☆☆☆

当我打开《类神经网路控制系统》这本书的时候，首先映入眼帘的是那清晰的目录结构，它循序渐进地引导着读者从基础概念逐步深入到复杂的应用。我个人对于机器学习和控制理论都有一定的了解，但将两者有机地结合起来，尤其是在控制系统的设计上，一直是让我觉得既迷人又具有挑战性的课题。这本书恰好满足了我这方面的需求。它没有简单地罗列各种算法，而是着重于阐述类神经网路在控制系统设计中的原理和方法论。我尤其欣赏作者在讲解一些核心概念时，常常会穿插一些生动形象的比喻，这极大地帮助我理解那些抽象的数学模型。例如，在介绍反向传播算法时，作者将其类比为“摸着石头过河”，通过不断的试错和调整来逼近最优解，这种形象的描述让我一下子就抓住了算法的核心思想。此外，书中对不同类型的类神经网路，如前馈网络、循环网络、径向基函数网络等，在控制领域的应用进行了详细的分析，并且给出了相应的理论依据和仿真示例。我希望通过对这些内容的学习，能够掌握构建智能控制器的基本框架，并且能够根据实际问题的特点，选择和设计最适合的类神经网路模型。

评分☆☆☆☆☆

拿到《类神经网路控制系统》这本书，我的第一感觉就是它非常“扎实”。书本的装帧就很厚重，翻开后，扑面而来的是密集的公式和清晰的图表，这立刻让我意识到这是一本技术性很强的专业书籍。我之前在学习控制理论的时候，常常会遇到一些难以处理的非线性系统，传统方法往往需要大量的模型简化，这不可避免地会损失一些控制精度。这本书的出现，在我看来，就像是为我打开了一扇新的大门。它详细地介绍了如何利用类神经网路强大的非线性映射能力，来构建更加鲁棒和高效的控制系统。我特别感兴趣的是关于自适应控制的部分，传统的自适应控制通常需要对系统模型有一定的先验知识，而类神经网路的出现，使得在模型未知或者时变的情况下，实现有效的自适应控制成为可能。书中对于如何设计具有特定功能的类神经网路控制器，比如用于轨迹跟踪、抗扰控制、以及最优控制等，都进行了深入的探讨。即使有些地方的数学推导我需要反复研读，但整体而言，这本书为我提供了一个非常系统化的学习路径，让我看到了解决复杂控制难题的新希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在《类神经网路控制系统》的开篇就强调了“模仿自然，超越自然”的哲学思想，这让我对本书的整体基调有了初步的认识。作为一名对人工智能在工程领域应用充满好奇的研究生，我一直觉得生物神经网络的强大之处在于其分布式并行处理和强大的泛化能力，而如何将这些特性有效地迁移到控制系统的设计中，一直是我研究的重点。这本书以一种非常系统化的方式，从类神经网路的基本结构和学习算法入手，然后逐步深入到它们在各种经典控制问题中的应用，比如模型预测控制、鲁棒控制以及非线性系统控制等。我非常喜欢书中关于“深度学习在控制系统中的应用”这一章节，它为我提供了很多关于如何利用深度神经网络来提取复杂系统的特征，并进行有效控制的新思路。虽然某些章节的数学细节需要我花大量的时间去理解和消化，但我能感受到作者在力求用最清晰、最严谨的方式来阐述这些复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《类神经网路控制系统》本身就充满了科技感和前瞻性。我是一名在机器人领域的研究生，一直对如何让机器人拥有更强的自主学习和适应能力感到着迷。传统的机器人控制系统往往是基于精确的模型和预设的算法，很难应对复杂多变的真实环境。这本书的出现，为我打开了新的视野。它详细地介绍了如何利用类神经网路强大的非线性建模和学习能力，来构建更加智能和灵活的机器人控制器。我尤其对书中关于“自组织神经网络在机器人路径规划中的应用”的探讨非常感兴趣，自组织神经网络的拓扑映射能力，似乎能够很好地模拟生物大脑在空间感知和路径选择方面的机制。我期待通过对这本书的学习，能够深入理解这些先进的控制技术，并将其应用于开发更具智能和适应性的下一代机器人。

评分☆☆☆☆☆

《类神经网路控制系统》这本书，可以说是我最近遇到的最能引发我思考的专业读物之一。我本身是一名在工业自动化领域工作的工程师，每天都在与各种各样的控制问题打交道。长久以来，我都觉得现有的控制方法在面对高度动态、耦合性强、甚至包含未知干扰的系统时，显得力不从心。当我看到这本书的标题时，就产生了一种强烈的预感，它可能会提供突破性的解决方案。果然，书中的内容并没有让我失望。作者巧妙地将生物神经网络的“学习”和“适应”的特性，与传统的控制工程思想相结合。我特别对书中关于“模糊神经网络控制”和“模糊逻辑控制”的结合部分印象深刻。这种将模糊逻辑的易解释性和类神经网路的自学习能力融为一体的方法，似乎能够弥补单一方法的不足，创造出更加智能和鲁棒的控制系统。我希望通过阅读这本书，能够掌握将这些先进的控制策略应用到实际的工业场景中，从而提升自动化生产的效率和可靠性。