ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Fuzzy Decision Making in Modeling and Control (World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems)

دانلود کتاب تصمیم گیری فازی در مدل سازی و کنترل (سری علمی جهانی در رباتیک و سیستم های هوشمند)

Fuzzy Decision Making in Modeling and Control (World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems)

مشخصات کتاب

Fuzzy Decision Making in Modeling and Control (World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems)

دسته بندی: الکترونیک: رباتیک
ویرایش:  
نویسندگان: ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9810248776, 9789810248772 
ناشر:  
سال نشر: 2002 
تعداد صفحات: 356 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 15 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 55,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 11


در صورت تبدیل فایل کتاب Fuzzy Decision Making in Modeling and Control (World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب تصمیم گیری فازی در مدل سازی و کنترل (سری علمی جهانی در رباتیک و سیستم های هوشمند) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب تصمیم گیری فازی در مدل سازی و کنترل (سری علمی جهانی در رباتیک و سیستم های هوشمند)

تصمیم گیری و کنترل دو زمینه با روش های متمایز برای حل مسائل هستند و در عین حال ارتباط نزدیکی با هم دارند. این متن شکاف بین تصمیم‌گیری و کنترل را در زمینه تصمیم‌گیری فازی و کنترل فازی پر می‌کند و راه‌های مختلفی را مورد بحث قرار می‌دهد که در آن روش‌های تصمیم‌گیری فازی می‌توانند برای مدل‌سازی و کنترل سیستم‌ها اعمال شوند. تصمیم گیری فازی یک پارادایم قدرتمند برای برخورد با دانش متخصص انسانی در هنگام طراحی کنترل کننده های مبتنی بر مدل فازی است. نویسندگان امیدوارند که ترکیبی از تصمیم‌گیری فازی و کنترل فازی که در اینجا ارائه می‌کنند منجر به طرح‌های کنترل جدیدی شود که کنترل‌کننده‌های موجود را به روش‌های مختلف بهبود می‌بخشد. کاربردهای زیر از روش های تصمیم گیری فازی برای طراحی سیستم های کنترل در نظر گرفته شده است: تصمیم گیری فازی برای تقویت مدل سازی فازی - مقادیر پارامترهای مهم در الگوریتم های مدل سازی فازی با استفاده از تصمیم گیری فازی انتخاب می شوند. تصمیم گیری فازی برای طراحی کنترل کننده های فازی مبتنی بر سیگنال - نقشه های کنترل کننده و مراحل فازی سازی را می توان با روش های تصمیم گیری به دست آورد. طراحی فازی و مشخصات عملکرد در کنترل مبتنی بر مدل - از محدودیت های فازی و اهداف فازی استفاده می شود. و طراحی کنترل‌کننده‌های مبتنی بر مدل همراه با ماژول‌های تصمیم فازی - تجربه اپراتور انسانی برای مشخصات عملکرد در کنترل مبتنی بر مدل گنجانده شده است. مزایای کنار هم قرار دادن کنترل فازی و تصمیم گیری فازی با مثال های متعدد از سیستم های کنترل واقعی و شبیه سازی شده نشان داده شده است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Decision making and control are two fields with distinct methods for solving problems, and yet they are closely related. This text bridges the gap between decision making and control in the field of fuzzy decisions and fuzzy control, and discusses various ways in which fuzzy decision making methods can be applied to systems modelling and control. Fuzzy decision making is a powerful paradigm for dealing with human expert knowledge when one is designing fuzzy model-based controllers. The authors hope that the combination of fuzzy decision making and fuzzy control that they present here will lead to novel control schemes that improve the existing controllers in various ways. The following applications of fuzzy decision making methods for designing control systems are considered: fuzzy decision making for enhancing fuzzy modelling - the values of important parameters in fuzzy modelling algorithms are selected by using fuzzy decision making; fuzzy decision making for designing signal-based fuzzy controllers - the controller mappings and the defuzzification steps can be obtained by decision making methods; fuzzy design and performance specifications in model-based control - fuzzy constraints and fuzzy goals are used; and design of model-based controllers combined with fuzzy decision modules - human operator experience is incorporated for the performance specification in model-based control. The advantages of bringing together fuzzy control and fuzzy decision making are shown with multiple examples from real and simulated control systems.



فهرست مطالب

Contents......Page 14
Foreword......Page 8
Preface......Page 10
Acknowledgments......Page 12
1.1 Control systems......Page 21
1.2 Advanced control systems......Page 24
1.3 Fuzzy control and decision making......Page 27
1.4 Chapter outline......Page 33
2. Fuzzy Decision Making......Page 37
2.1 Classification of decision making methods......Page 38
2.2 General formulation of decision making......Page 40
2.3 Fuzzy decisions......Page 43
2.4 Fuzzy multiattribute decision making......Page 47
2.5 Summary and concluding remarks......Page 56
3.1 Main types of aggregation......Page 57
3.2 Triangular norms and conorms......Page 60
3.3 Averaging and compensatory operators......Page 63
3.4 Generalized operators......Page 73
3.5 Weighted aggregation......Page 77
3.6 Summary and concluding remarks......Page 83
4.1 Decision making and control......Page 85
4.2 Conventional fuzzy controllers......Page 87
4.3 Nonlinear controllers using decision functions......Page 94
4.4 Examples of fuzzy aggregated membership control......Page 107
4.5 Summary and concluding remarks......Page 111
5.Modeling and Identification......Page 113
5.1 Formulation of the modeling problem......Page 114
5.2 Fuzzy modeling......Page 116
5.3 Fuzzy identification......Page 121
5.4 Identification by product-space fuzzy clustering......Page 123
5.5 Summary and concluding remarks......Page 128
6.Fuzzy Decision Making for Modeling......Page 129
6.1 Fuzzy decisions in fuzzy modeling......Page 130
6.2 Defuzzification as a fuzzy decision......Page 145
6.3 Application example: fuzzy security assessment......Page 150
6.4 Summary and concluding remarks......Page 154
7.Fuzzy Model-Based Control......Page 157
7.1 Inversion of fuzzy models......Page 158
7.2 Inversion of a singleton fuzzy model......Page 163
7.3 Inversion of an affine Takagi-Sugeno fuzzy model......Page 171
7.4 On-line adaptation of feedforward fuzzy models......Page 175
7.5 Predictive control using the inversion of a fuzzy model......Page 177
7.6 Pressure control of a fermentation tank......Page 179
7.7 Fuzzy compensation of steady-state errors......Page 188
7.8 Summary and concluding remarks......Page 194
8. Performance Criteria......Page 197
8.1 Design specifications......Page 198
8.2 Classical performance specifications......Page 202
8.3 Classical performance criteria......Page 206
8.4 Fuzzy performance criteria......Page 210
8.5 Summary and concluding remarks......Page 212
9. Model-Based Control with Fuzzy Decision Functions......Page 215
9.1 Fuzzy decision making in predictive control......Page 216
9.2 Fuzzy model-based predictive control......Page 219
9.3 Fuzzy criteria for decision making in control......Page 225
9.4 Application examples......Page 232
9.5 Design of decision functions from expert knowledge......Page 243
9.6 Summary and concluding remarks......Page 249
10. Derivative-Free Optimization......Page 251
10.1 Branch-and-bound optimization for predictive control......Page 252
10.2 Branch-and-bound optimization for fuzzy predictive control......Page 260
10.3 Application example for fuzzy branch-and-bound......Page 264
10.4 Genetic algorithms for optimization in predictive control......Page 266
10.5 Application example with genetic algorithms......Page 278
10.6 Summary and concluding remarks......Page 281
11. Advanced Optimization Issues......Page 283
11.1 Convex optimization in fuzzy predictive control......Page 284
11.2 Application example with convex fuzzy optimization......Page 288
11.3 Fuzzy predictive filters......Page 290
11.4 Application example for fuzzy predictive filters......Page 294
11.5 Summary and concluding remarks......Page 297
12. Application Example......Page 301
12.1 Air-conditioning systems......Page 302
12.2 Fan-coil systems......Page 303
12.3 Fuzzy models of the air-conditioning system......Page 305
12.4 Controllers applied to the air-conditioning system......Page 309
12.5 Summary and concluding remarks......Page 319
13.1 Theoretical analysis of FAME controllers......Page 321
13.4 Control with approximate models......Page 322
13.7 B&B for MIMO systems......Page 324
Appendix A Model-Based Predictive Control......Page 327
A.1.2 Objective function......Page 328
A.1.4 Receding horizon principle......Page 330
A.2 Modeling in MBPC......Page 331
A.3 Optimization problems......Page 332
A.4 Compensation of model-plant mismatch and disturbances......Page 333
B.l Classical internal model control......Page 335
B.2 MBPC in an internal model control scheme......Page 337
Bibliography......Page 339
Index......Page 351




نظرات کاربران