Intelligent Systems and Control Principles and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Oxford University Press, USA

作者:Laxmidhar Behera

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:2010-03-01

价格:USD 35.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780198063155

丛书系列:

图书标签:

• 机器人
• 智能系统
• 控制原理
• 应用
• 人工智能
• 自动化
• 机器人
• 优化算法
• 机器学习
• 信号处理
• 系统建模

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《智能系统与控制原理及应用》真是让人眼前一亮，我原以为它会是一本晦涩难懂的学术著作，没想到读起来却充满了惊喜。作者在基础概念的阐述上做得非常到位，即便是初次接触控制理论的新手，也能通过清晰的图示和由浅入深的讲解，迅速建立起对经典控制和现代控制理论的基本认识。特别是对于PID控制器的深入剖析，简直是教科书级别的典范。书中不仅仅停留在理论公式的罗列，而是结合了大量的工程实例，比如如何针对某个实际的机械臂系统进行建模和参数整定，这使得抽象的数学工具一下子变得生动起来。我尤其欣赏作者在“系统辨识”这一章节的安排，它巧妙地将实验数据与理论模型结合起来，让读者真切地感受到从“黑箱”到“白箱”的转变过程。这本书的结构逻辑性极强，从传统的线性系统分析，逐步过渡到非线性、鲁棒控制乃至最优控制等前沿领域，每一步都衔接得自然流畅，让人有一种步步为营、稳扎稳打的阅读体验。它不是那种只适合特定领域专家翻阅的“工具书”，更像是一位循循善诱的导师，引导你系统地、全面地掌握这个复杂而迷人的学科。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对“智能系统”这个词汇抱持着一种审慎的态度，总觉得它容易被包装成一些花哨但不实用的概念。然而，《智能系统与控制原理及应用》成功地将“智能”与“控制”这两个领域进行了有机的、非割裂的整合。这本书的独特之处在于，它并没有将强化学习（RL）等热门技术凌驾于传统控制理论之上，而是将其置于一个更宏大的控制体系框架内进行审视。书中关于**基于模型的强化学习**（Model-Based RL）与**最优控制**的交叉点讨论，极具启发性，它揭示了如何利用精确的系统模型来指导智能体的探索过程，从而大大提高学习效率。它强调了“先理解系统动力学，再应用智能算法”这一核心思想。这本书的排版和索引设计也体现了极高的专业水准，让我能够快速定位到感兴趣的特定算法，极大地提高了我的查阅效率。总而言之，这是一本集理论深度、工程广度和前沿视野于一体的杰出著作，远超出了我原本的期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在自动化领域摸爬滚打了十多年的工程师，我对于那些只停留在理论层面的书籍一向敬而远之。然而，这本书让我对“理论指导实践”有了全新的认识。《智能系统与控制原理及应用》在处理**非线性系统**的部分，特别是李雅普诺夫稳定性分析，简直是把我多年来的一些困惑一扫而空。它不仅仅是给出了李雅普诺夫函数的构造准则，更重要的是，它详细讨论了如何通过对物理系统的先验知识来**设计合适的候选函数**，这才是工程实践中最难的一步。书中对**Backstepping（反步法）**的推导过程，逻辑链条严密得令人拍案叫绝，每一步的复合函数求导都清晰可见，让人能够轻松地跟进到高阶系统的设计中去。我马上尝试将书中的一个示例——一个二阶机械臂的动态逆运动学控制器——应用到我正在调试的一个新平台上，效果立竿见影。这本书的价值不在于它包含了多少最新的“热词”，而在于它为你提供了解决任何复杂控制问题时所需要的**普适性数学工具箱**和**严谨的分析框架**。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚好在研究基于模型的预测控制（MPC）在化工过程优化中的应用，翻阅了手头的几本专业书，最终还是觉得这本《智能系统与控制原理及应用》在阐述现代控制理论的广度和深度上更胜一筹。它对于**鲁棒控制**理论的介绍，简直是教科书级别的深度。我过去总觉得$mathcal{H}_infty$控制和滑模控制（SMC）是两个相对独立且难以统一的概念，但这本书通过非常精妙的对比和统一的视角，展示了它们在处理不确定性时的异同点。书中对奇异摄动法和奇异值分解在复杂系统降阶中的应用描述得极其透彻，配图清晰地展示了如何在高维状态空间中识别出快慢子系统，这对于处理我目前遇到的多速率系统问题提供了直接的思路。更难能可贵的是，它并没有忽视“智能”这一前缀所暗示的前沿技术，对**模糊逻辑控制**和**神经网络控制**的介绍并非蜻蜓点水，而是深入到了它们与传统自适应控制的融合点上，探讨了如何利用学习机制来增强经典控制器的适应性。这本书的篇幅虽然不薄，但阅读过程中几乎没有产生“信息过载”的感觉，这完全归功于作者高超的知识组织能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我的第一印象是它的“分量感”，但一旦翻开，那种厚重感就转变成了充实的满足感。这本书最让我感到惊喜的是它对**多智能体系统（Multi-Agent Systems）**和**协同控制**的系统性论述。在当前的研究热点中，很多书籍只是简单提及了基于图论的邻接矩阵概念，但这本书却深入探讨了如何利用这些图结构来保证一致性（Consensus）和编队（Formation）的稳定性。它详细分析了分布式最优控制的收敛条件，并用非常直观的案例展示了去中心化控制架构的优势与挑战。此外，书中对**传感器融合**在智能控制中的作用也进行了独到的分析，将卡尔曼滤波的经典框架延伸到了非线性系统中的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），并解释了它们在状态估计中的误差特性。这本书的叙事风格非常沉稳、老道，仿佛是某个领域的老教授在为你娓娓道来，没有浮夸的预测，只有坚实的基础和经得起推敲的论证，读起来非常踏实。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆