目录 [*]引言：从特征提取到端到端决策的范式革新 [*]技术内核：深度神经网络如何化身控制器 [*]主流架构：三类深度学习控制范式详解 [*]训练之道：仿真、迁移与安全约束 [*]实战应用：解决感知-控制一体化难题 [*]优势、局限与部署的核心挑战 [*]前沿探索：当深度学习遇见经典控制理论 [*]结语：数据洪流中孕育的控制新 ...

目录 [*]引言：在不确定性中做最优决策 [*]理论基础：贝叶斯定理与图模型的融合 [*]网络构建：从变量关系到有向无环图 [*]推理与学习：贝叶斯网络的核心能力 [*]在控制领域的应用范式 [*]实战应用：故障诊断、风险预测与自适应决策 [*]优势、挑战与实用化考量 [*]未来融合：动态贝叶斯网络与深度概率学习 [hr]1. 引言：在 ...

目录 [*]引言：达尔文进化论在控制优化中的启迪 [*]算法原理：编码、选择、交叉与变异的交响 [*]核心流程：一个标准遗传算法的运行步骤 [*]在控制领域的典型应用模式 [*]实战案例：多目标PID参数整定与机器人路径规划 [*]优势分析与算法局限性 [*]变体与发展：现代进化算法的百花齐放 [*]未来展望：自进化控制系统与混合 ...

目录 [*]引言：超越模仿，走向自主决策 [*]核心框架：与环境的交互式学习 [*]数学基石：马尔可夫决策过程 [*]经典算法（上）：价值学习的智慧（Q-Learning, DQN） [*]经典算法（下）：策略搜索的艺术（Policy Gradient, PPO） [*]控制领域应用：从仿真到现实的跨越 [*]优势、瓶颈与现实部署的鸿沟 [*]未来方向：迈向更安 ...

目录 [*]引言：从"当下最优"到"未来最优"的范式转变 [*]核心思想：预测、优化、反馈的三部曲 [*]数学模型：构建未来轨迹的预测引擎 [*]优化求解：在约束中寻找最佳控制序列 [*]工业实施：从算法到可执行代码的关键步骤 [*]经典应用：复杂工业过程的多变量约束控制 [*]优势分析与面临的挑战 [*]未来演进：智能时代的预测控 ...

目录 [*]引言：在变化的世界中寻求自主 [*]核心哲学：什么是“自适应”？ [*]技术基石：两类主流自适应控制策略 [*]MRAC详解：让输出追随理想模型的奥秘 [*]STR详解：先辨识，再控制的自适应逻辑 [*]工业战场：自适应控制解决的真实难题 [*]优势、局限与工程实现挑战 [*]未来融合：自适应控制与新一代AI的共生 [hr]1. 引 ...

目录 [*]引言：当经典控制遇见人工智能 [*]传统PID的困境：为什么需要AI赋能？ [*]技术内核：神经网络如何“增强”PID？ [*]主流结构详解：三种经典的神经网络PID控制器 [*]设计实战：从零搭建一个神经网络PID控制器 [*]工业应用场景：复杂系统控制的破局者 [*]优势、挑战与部署考量 [*]未来展望：迈向自适应与自学习的智 ...

目录 [*]引言：模糊控制的诞生背景 [*]原理解析：从精确到模糊的思维转变 [*]核心三要素：模糊化、推理机、解模糊化 [*]设计步骤：构建模糊控制器的完整流程 [*]工业应用案例：模糊控制在复杂系统中的应用 [*]优势与局限性：客观评估模糊控制性能 [*]未来发展趋势：模糊控制的智能化演进 [*]结语：模糊思维的实际价值 [hr ...