Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Programowanie \ Algorytmy

Teoria i algorytmy sterowania, wydanie II Język: 1

978-83-01-14414-2

Cena Brutto: 44.90

Cena netto: 42.76

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Zdzisław Bubnicki
Liczba_stron 304
Wydawnictwo PWN
Oprawa miękka
Data_Wydania 2013-01-01

Teoria i algorytmy sterowania

W książce przedstawiono nowoczesną teorię sterowania, obejmującą zarówno tradycyjne zagadnienia analizy i optymalizacji systemów sterowania, jak i aktualne problemy sterowania w warunkach niepewności, sterowania kompleksami operacji oraz zastosowania metod sztucznej inteligencji. Są to podstawy projektowania komputerowych systemów decyzyjnych - przydatne nie tylko do sterowania procesami technologicznymi, lecz również do sterowania operacyjnego, zarządzania oraz sterowania systemami komputerowymi.

Podręcznik przeznaczony jest dla studentów kierunków: automatyka i robotyka, informatyka oraz zarządzanie, a także dla pracowników naukowych i projektantów systemów informatycznych - wszystkich zainteresowanych sterowaniem, zarządzaniem i informatyką.
Przedmowa 9
Przedmowa do drugiego wydania 10
1. Wstępna charakterystyka systemów sterowania 11
1.1. Przedmiot i zakres teorii sterowania 11
1.2. Pojęcia podstawowe 12
1.2.1. Obiekt sterowania 13
1.2.2. Urządzenie sterujące 15
1.3. Klasyfikacja systemów sterowania 17
1.3.1. Podział ze względu na sposób zdobywania informacji o obiekcie w czasie sterowania 17
1.3.2. Podział ze względu na cel sterowania 18
1.3.3. Inne przypadki 20
1.4. Etapy projektowania systemu sterowania 21
1.5. Miejsce problematyki sterowania w nauce i technice 22
1.6. Charakter, zakres i układ książki 25
2. Modele formalne systemów sterowania 25
2.1. Opis sygnału 25
2.2. Obiekt statyczny 26
2.3. Obiekt dynamiczny ciągły 27
2.3.1. Opis za pomocą wektora stanu 28
2.3.2. Opis „wejście-wyjście” za pomocą równania różniczkowego 31
2.3.3. Opis „wejście-wyjście” w formie operatorowej 32
2.4. Obiekt dynamiczny dyskretny 35
2.5. Algorytm sterowania 36
2.6. Wstęp do analizy systemu sterowania 38
2.6.1. System ciągły 39
2.6.2. System dyskretny 41
3. Sterowanie przy zadanym stanie (wyjściu) 44
3.1. Sterowanie obiektem statycznym 44
3.2. Sterowanie obiektem dynamicznym. Sterowalność 47
3.3. Sterowanie obiektem mierzalnym w systemie zamkniętym 49
3.4. Obserwowalność 51
3.5. Sterowanie w systemie zamkniętym z obserwatorem 55
3.6. Ujęcie strukturalne 58
3.7. Uwagi dodatkowe 61
4. Sterowanie optymalne z pełną informacją o obiekcie 63
4.1. Sterowanie obiektem statycznym 63
4.2. Problemy sterowania optymalnego dla obiektów dynamicznych 66
4.2.1. Obiekt dyskretny 66
4.2.2. Obiekt ciągły 68
4.3. Zasada optymalności i programowanie dynamiczne 69
4.4. Równanie Bellmana 73
4.5. Zasada maksimum 78
4.6. Problem liniowo-kwadratowy 84
5. Optymalizacja parametryczna 87
5.1. Charakterystyka ogólna 87
5.2. Ciągły liniowy system regulacji 89
5.3. Dyskretny liniowy system regulacji 94
5.4. System z pomiarem zakłóceń 95
5.5. Typowe formy algorytmów sterowania w systemie zamkniętym 97
5.5.1. Regulator liniowy 98
5.5.2. Regulator dwupołożeniowy 98
5.5.3. Regulator neuropodobny 99
5.5.4. Regulator rozmyty 99
6. Zastosowanie relacyjnego opisu niepewności 102
6.1. Niepewność i relacyjna reprezentacja wiedzy 102
6.2. Problem analizy 106
6.3. Problem podejmowania decyzji 110
6.4. Relacyjny obiekt dynamiczny 112
6.5. Determinizacja 116
7. Zastosowanie probabilistycznych opisów niepewności 121
7.1. Problemy podstawowe dla obiektu statycznego i niepewności parametrycznej 121
7.2. Problemy podstawowe dla obiektu statycznego i niepewności
nieparametrycznej 128
7.3. Sterowanie obiektem statycznym z wykorzystaniem wyników obserwacji 131
7.3.1. Podejście pośrednie 132
7.3.2. Podejście bezpośrednie 136
7.4. Zastosowanie teorii gier 137
7.5. Problem podstawowy dla obiektu dynamicznego 142
7.6. Proces stochastyczny stacjonarny 144
7.7. Analiza i optymalizacja parametryczna liniowego systemu regulacji przy zaburzeniach stochastycznych stacjonarnych 147
7.8. Optymalizacja nieparametryczna liniowego systemu regulacji przy zaburzeniach stochastycznych stacjonarnych 151
7.9. Obiekt relacyjny z losowym parametrem 155
8. Zastosowanie nieprobabilistycznych opisów niepewności 158
8.1. Zmienne niepewne 158
8.2. Zastosowanie zmiennych niepewnych do analizy i podejmowania decyzji (sterowania) dla obiektu statycznego 163
8.2.1. Niepewność parametryczna 164
8.2.2. Niepewność nieparametryczna 166
8.2.3. Obiekt relacyjny z niepewnym parametrem 168
8.3. Sterowanie dla obiektów dynamicznych. Regulator niepewny 173
8.4. Zbiory i liczby rozmyte 177
8.5. Zastosowanie opisu rozmytego do podejmowania decyzji (sterowania) dla obiektu statycznego 181
8.6. Sterowanie dla obiektów dynamicznych. Regulator rozmyty 184
8.7. Zestawienie i porównanie różnych opisów niepewności 187
9. Sterowanie w systemie zamkniętym. Stabilność 192
9.1. Charakterystyka ogólna 192
9.2. Warunki stabilności dla systemu liniowego stacjonarnego 196
9.2.1. System ciągły 196
9.2.2. System dyskretny 198
9.3. Stabilność nieliniowych i niestacjonarnych systemów dyskretnych 201
9.4. Stabilność nieliniowych i niestacjonarnych systemów ciągłych 206
9.5. Szczególny przypadek. Metoda funkcji opisującej 207
9.6. Stabilność systemów niepewnych. Odporność 210
9.7. Zbieżność procesu szukania ekstremum 215
10. Adaptacyjne i uczące się systemy sterowania 217
10.1. Podstawowe koncepcje adaptacji 217
10.2. Adaptacja poprzez identyfikację dla obiektu statycznego 221
10.3. Adaptacja poprzez identyfikację dla obiektu dynamicznego 225
10.4. Adaptacja poprzez strojenie 227
10.5. Uczący się system sterowania z reprezentacją wiedzy o obiekcie 229
10.6. Uczący się system sterowania z reprezentacją wiedzy o sterowaniu 233
11. Inteligentne i złożone systemy sterowania 238
11.1. Wstępna charakterystyka sztucznej inteligencji 238
11.2. Logiczna reprezentacja wiedzy 239
11.3. Problem analizy z logiczną reprezentacją wiedzy 242
11.4. Problem podejmowania decyzji z logiczną reprezentacją wiedzy 245
11.5. Sieci neuronalne 248
11.6. Zastosowanie sieci nauronalnych w systemach sterowania 252
11.6.1. Sieć nauronalna jako urządzenie sterujące 253
11.6.2. Sieć nauronalna w systemie adaptacyjnym 254
11.7. Dekompozycja i sterowanie dwupoziomowe 255
11.8. Sterowanie obiektem złożonym w strukturze szeregowej 259
11.9. Sterowanie obiektem z dwupoziomową reprezentacją wiedzy 262
12. Sterowanie kompleksami operacji 265
12.1. Charakterystyka ogólna 265
12.2. Sterowanie rozdziałem zadań 267
12.3. Sterowanie rozdziałem zasobów 271
12.4. Sterowanie przydziałem i szeregowaniem zadań 274
12.5. Sterowanie alokacją z uwzględnieniem transportu 280
12.6. Sterowanie procesem montażu 284
12.7. Zastosowanie zmiennych niepewnych i sieci neuronalnej 287
Zakończenie 290
Dodatek. Transformacje operatorowe 293
Literatura 297
Skorowidz 300
powrót
 
Produkty Podobne
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania dla programistów Java
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie VI
Zrozum struktury danych. Algorytmy i praca na danych w Javie
Algorytmy. Ilustrowany przewodnik
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
Algorytmy
Algorithms in a Nutshell, 2nd Edition
Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne
Więcej produktów