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Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications

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简介：
《Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications》是一本探讨模糊模型与控制理论及其应用的专业书籍，深入剖析了模糊逻辑在控制系统中的作用。 这本书涵盖了从系统建模到控制器设计的广泛内容，并包含一系列有趣的应用案例。全书分为三个部分：第一部分专注于描述模糊建模技术。

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  • Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications
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    《Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications》是一本探讨模糊模型与控制理论及其应用的专业书籍，深入剖析了模糊逻辑在控制系统中的作用。 这本书涵盖了从系统建模到控制器设计的广泛内容，并包含一系列有趣的应用案例。全书分为三个部分：第一部分专注于描述模糊建模技术。
     
  • Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications
    优质
    《Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications》一书全面介绍了无模型自适应控制理论及其在各个领域的应用实践，为复杂系统的控制问题提供了创新解决方案。 by Hou, Zhongsheng Jin, Shangtai Introduction ...........................................................................................1 1. Model-Based Control ........................................................................ 1 1.1 Modeling and Identification ......................................................... 1 1.2 Model-Based Controller Design ...................................................3 2. Data-Driven Control .........................................................................5 2.1 Definition and Motivation of Data-Driven Control .....................6 2.2 Object of Data-Driven Control Methods..............................7 2.3 Necessity of Data-Driven Control Theory and Methods ....8 2.4 Brief Survey on Data-Driven Control Methods..................10 2.5 Summary of Data-Driven Control Methods.......................15 3. Preview of the Book.........................................................................16 Recursive Parameter Estimation for Discrete-Time Systems................ 19 2. Introduction ....................................................................................19 2. Parameter Estimation Algorithm for LinearlyParameterized Systems.............................................................20 2.1 Projection Algorithm..........................................................21 2.2 Least-Squares Algorithm ....................................................22 3. Parameter Estimation Algorithm for NonlinearlyParameterized Systems..............................................27 3.1 Projection Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................27 3.2 Least-Squares Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................32 4. Conclusions.................................................................................... 44 Dynamic Linearization Approach of Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................45 1. Introduction ....................................................................................45 2. SISO Discrete-Time Nonlinear Systems ..........................................47 2.1 Compact Form Dynamic Linearization..............................47 2.2 Partial Form Dynamic Linearization..................................53 2.3 Full Form Dynamic Linearization......................................59 3. MIMO Discrete-Time Nonlinear Systems......................................64 3.1 Compact Form Dynamic Linearization.............................64 3.2 Partial Form Dynamic Linearization.................................66 3.3 Full Form Dynamic Linearization......................................69 4. Conclusions.....................................................................................71 Model-Free Adaptive Control of SISO Discrete-TimeNonlinear Systems...........................................75 1. Introduction ....................................................................................75 2. CFDL Data Model Based MFAC ................................................... 77 2.1 Control System Design...................................................... 77 2.2 Stability Analysis ................................................................80 2.3 Simulation Results..............................................................87 3. PFDL Data Model Based MFAC.....................................................93 3.1 Control System Design.......................................................93 3.2 Stability Analysis ................................................................96 3.3 Simulation Results............................................................104 4. FFDL Data Model Based MFAC...................................................108 4.1 Control System Design.....................................................108 4.2 Simulation Results............................................................113 5. Conclusions................................................................................... 118 Model-Free Adaptive Control of MIMO Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................119 1. Introduction .................................................................................. 119 2. CFDL Data Model Based MFAC ..................................................120 2.1 Control System Design.....................................................120 2.2 Stability Analysis ..............................................................124 2.3 Simulation Results............................................................132
     
  • Type-2 Fuzzy Logic for Modeling and Control of Uncertain Systems.pdf
    优质
    本文探讨了二型模糊逻辑在不确定系统建模与控制中的应用，提出了一种有效的方法来处理复杂性和不确定性问题。 Type-2 Fuzzy Logic在不确定系统建模与控制中的应用研究
     
  • H-Transforms: Theory and Applications
    优质
    H-Transforms: Theory and Applications是一本深入探讨H变换理论及其应用的专著，涵盖了数学、工程等多个领域的最新研究成果。 这本关于H变换理论与应用的电子书是高清最新版本的经典著作，为英文版。
     
  • Robotics: Modeling, Planning and Control
    优质
    《Robotics: Modeling, Planning and Control》一书全面介绍了机器人技术的基础理论与应用实践，涵盖建模、规划及控制等方面的核心知识。 这本经典机器人学教材不仅涵盖了传统的机械臂理论，还扩展到了视觉控制、运动规划以及移动机器人的领域。本书提供了关于机器人基础知识的全面介绍：包括建模、规划与控制等方面的内容。全书基于一致且严谨的形式化方法展开，并随着难度逐渐增加而引入更高级的主题。 早期章节中的机械手结构理论涵盖了： - 基础内容，如运动学、静力学和轨迹规划； - 以及驱动器、传感器及控制系统的技术细节。 随后的章节则深入探讨了： - 动力学与机器人手臂的运动控制， - 利用外感受数据（力反馈和视觉）进行环境交互， - 移动机器人的应用，以及 - 运动规划。 附录部分确保学生能够掌握基础领域的知识，如刚体动力学、反馈控制系统等。书中通过提出问题并提供工程实践导向的解决方案工具来帮助读者理解理论与实际操作之间的联系。为了增强学生的实用技能，本书包括了超过60个详尽的工作示例和案例研究，并且在正文中多次引用模拟实验。 此外，书末还提供了近150道章节练习题以及免费提供的PDF解答手册及MATLAB代码以供计算机问题解决使用。这些资源对采用《机器人学》作为教材的课程开放免费获取渠道。 此书适用于自动化和计算机、电气、电子与机械工程等专业中涉及强内容要求的大四或研究生阶段相关课程的教学需求。
     
  • Robot Modeling and Control Techniques
    优质
    《Robot Modeling and Control Techniques》一书深入探讨了机器人建模与控制的核心理论及技术应用，涵盖从基础概念到高级算法的全面内容。 Robot Modeling and Control is a subject that focuses on the theoretical foundations and practical applications of modeling robots and controlling their movements. It involves understanding the mathematical representations of robotic systems, dynamics analysis, kinematics equations, control algorithms design, as well as sensor integration for feedback control. This field aims to enable robots to perform tasks accurately and efficiently in various environments.
     
  • Robotics: Modeling, Planning, and Control
    优质
    《Robotics: Modeling, Planning, and Control》是一本全面介绍机器人技术基础的书籍，涵盖了建模、规划和控制等核心领域。 ### 机器人技术：建模、规划与控制 本段落将深入探讨《Robotics - Modelling, Planning and Control》一书中的核心概念和技术，该书由Bruno Siciliano和Lorenzo Sciavicco等作者编写，是“高级控制与信号处理教科书系列”之一。本书涵盖了机器人技术的基础理论与实际应用，尤其侧重于机器人的建模、运动规划以及控制系统设计。 #### 一、机器人系统建模 **1.1 动力学模型** 在机器人的设计与控制过程中，建立准确的动力学模型至关重要。动力学模型描述了机器人各个关节的力矩与其运动状态之间的关系，包括位置、速度和加速度。这些模型通常基于牛顿-欧拉方程或拉格朗日方程构建，为后续的控制器设计提供必要的数学基础。 **1.2 运动学模型** 运动学模型关注的是机器人的几何特性，即如何通过关节变量的变化来实现末端执行器的位姿变化。常见的运动学模型包括正向运动学（计算给定关节角度时末端执行器的位置）和逆向运动学（计算达到特定位置所需的关节角度）。这两类模型对于理解和控制机器人的运动轨迹至关重要。 #### 二、机器人路径规划 **2.1 环境建模** 机器人路径规划的第一步是建立环境模型。这包括对静态障碍物和动态对象的位置、形状及其运动规律进行建模。环境建模方法多样，如栅格地图、拓扑地图、特征地图等，每种方法都有其适用场景和局限性。 **2.2 路径搜索算法** 路径搜索算法用于在给定环境中寻找一条从起点到终点的有效路径。典型的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法以及RRT（随机树）算法等。这些算法在考虑碰撞避免的同时，还能够优化路径长度或执行时间等指标。 **2.3 动态路径规划** 对于需要实时适应环境变化的机器人，动态路径规划显得尤为重要。这类规划方法能够在运行时根据传感器数据更新路径规划结果，确保机器人安全高效地完成任务。 #### 三、机器人控制系统设计 **3.1 反馈控制** 反馈控制系统是机器人控制中最基本的形式，通过比较期望值与实际值之间的差异，并调整输入量来减小这一误差。PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的反馈控制策略，它通过调整比例项、积分项和微分项来改善系统的性能。 **3.2 预测控制** 预测控制是一种先进的控制方法，它基于模型预测未来的行为并据此调整当前的控制策略。这种方法特别适用于处理具有约束条件的问题，如轨迹跟踪、避障等。 **3.3 滑模控制** 滑模控制是一种非线性控制方法，它利用一个特殊设计的切换函数来迫使系统状态沿着预定义的轨迹滑动。这种控制方法可以有效地处理扰动和不确定性，在机器人控制领域得到了广泛应用。 #### 四、综合案例分析 为了更好地理解上述理论和技术的应用，本书还提供了多个具体的案例研究，例如： - **多机器人协作系统**：通过设计合适的通信协议和控制策略，使多个机器人能够协同完成复杂的任务。 - **服务机器人导航系统**：利用传感器融合技术和路径规划算法，实现服务机器人在复杂环境中的自主导航。 - **无人机飞行控制系统**：采用先进的控制算法，提高无人机的稳定性和精确度，支持多种应用场景。 通过这些案例的研究和分析，读者不仅能够加深对机器人技术的理解，还能学习到如何将这些理论应用于解决实际问题的方法。 《Robotics - Modelling, Planning and Control》一书系统地介绍了机器人技术的核心内容，涵盖了从理论到实践的各个方面。无论是对于从事机器人研发的专业人士，还是对该领域感兴趣的初学者来说，都是一本宝贵的参考资料。
     
  • Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications
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    《Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications》全面介绍了网络流理论及其算法和应用，是研究图论、组合优化等领域的重要参考书。 非扫描版《春》电子书 NETWORK FLOWS 理论、算法及应用 作者：VINDRA K. AHUJA, THOMAS L. MAGNANT, JAMES B. ORLIN
     
  • Fractal Image Compression: Theory and Applications
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    《Fractal Image Compression: Theory and Applications》深入探讨了分形图像压缩技术的基本理论及其在实际应用中的实现方法。 这本书介绍了基于图像自变换的新图像压缩方法的理论与应用。这些方法将图像表示为一个分形对象——即在所有尺度上都有细节的对象。本书非常实用且完全更新，可作为从事图像处理及编码工作的人员的重要参考书，并为那些对分形不熟悉的读者提供很好的入门介绍。书中以简单的形式介绍了分形图像压缩的概念，并详细描述了与主题相关的数学理论。