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第1章 绪论1

1.1 智能控制概述1

1.1.1 传统控制和智能控制1

1.1.2 智能控制的应用对象2

1.1.3 智能控制的基本特点2

1.2 智能控制系统的主要类型3

1.2.1 模糊控制3

1.2.2 神经网络控制4

1.2.3 专家控制系统5

1.2.4 分层递阶智能控制5

1.3 智能控制的产生与发展6

1.3.1 自动控制理论的产生与发展过程6

1.3.2 智能控制的产生与发展过程7

1.3.3 智能控制的理论结构9

1.4 智能控制的主要应用领域9

1.4.1 在机器人系统中的应用10

1.4.2 在CIMS和CIPS中的应用10

1.4.3 在航天航空控制系统中的应用11

1.4.4 在社会经济管理系统中的应用11

1.4.5 在交通运输系统中的应用12

思考题与习题13

第2章 模糊控制14

2.1 引言14

2.1.1 模糊控制理论的产生及发展概况14

2.1.2 模糊控制的概念和特点15

2.2 经典集合论15

2.2.1 经典集合及其运算15

2.2.2 关系与映射18

2.3 模糊集合基础21

2.3.1 模糊集合及其运算21

2.3.2 隶属度函数及其确定25

2.3.3 模糊关系29

2.3.4 模糊语言变量与模糊语句35

2.3.5 模糊推理38

2.4 模糊控制器的工作原理44

2.4.1 模糊控制与传统控制44

2.4.2 模糊控制系统的组成45

2.4.3 确定量的模糊化46

2.4.4 模糊控制算法的设计48

2.4.5 模糊推理49

2.4.6 输出信息的模糊判决52

2.4.7 基本模糊控制器的设计53

2.4.8 模糊模型的建立58

2.5 模糊控制仿真应用实例66

2.5.1 模糊控制系统的常用算法66

2.5.2 模糊控制系统控制器设计的仿真实例67

2.6 模糊控制系统设计及应用实例78

2.6.1 全自动洗衣机的模糊控制78

2.6.2 地铁机车的模糊控制82

2.6.3 模糊控制在交流伺服系统中的应用85

2.7 常用模糊逻辑控制实现软件88

2.7.1 FuzzyTECH系统89

2.7.2 FIDE系统90

2.7.3 MATLAB模糊逻辑工具箱91

2.7.4 模糊控制系统开发工具包FCDS93

思考题与习题94

第3章 神经网络控制及应用96

3.1 神经网络基础96

3.1.1 神经网络的基本特征与功能96

3.1.2 生物神经元及其信息处理机制98

3.1.3 人工神经元模型及神经网络模型101

3.1.4 多层感知器与BP算法105

3.1.5 径向基函数网络114

3.1.6 反馈网络119

3.1.7 递归网络123

3.1.8 小脑模型神经网络130

3.2 神经网络系统辨识136

3.2.1 神经网络系统辨识原理136

3.2.2 系统模型的神经网络辨识138

3.3 神经网络控制145

3.3.1 神经网络控制系统结构146

3.3.2 神经网络PID控制149

3.3.3 神经网络内模控制155

3.3.4 神经网络非线性预测控制160

3.4 神经网络控制系统设计与应用实例163

3.4.1 BP神经网络在冰柜温度控制中的设计与应用163

3.4.2 神经网络模型参考自适应控制在带材板形控制中的设计与应用165

3.4.3 CMAC网络在机器人手臂控制中的设计与应用168

3.5 神经网络控制软件开发基础169

3.5.1 神经网络设计基础169

3.5.2 网络训练与测试172

3.5.3 神经网络软件运行调试173

3.5.4 MATLAB神经网络工具箱174

思考题与习题176

第4章 专家控制系统178

4.1 专家系统基础178

4.1.1 专家系统概述178

4.1.2 专家系统的组成179

4.1.3 专家系统的特征及类型180

4.1.4 专家系统的知识表示181

4.1.5 专家系统的推理机制188

4.1.6 专家系统的知识获取193

4.2 专家控制系统的结构与原理197

4.2.1 专家控制系统概述197

4.2.2 专家控制系统的控制要求与设计原则197

4.2.3 专家控制系统的典型结构与原理199

4.2.4 直接式专家控制——专家控制器203

4.2.5 间接式专家控制205

4.3 专家控制系统的设计与应用实例206

4.3.1 温室气候的专家控制206

4.3.2 造纸过程的专家智能控制209

4.3.3 直流调速系统的专家协调控制213

4.4 专家系统开发工具218

4.4.1 专家系统开发工具Clips简介218

4.4.2 专家系统开发工具Clips的使用219

思考题与习题222

第5章 仿人智能控制原理及控制系统223

5.1 仿人智能控制原理223

5.1.1 仿人智能控制的基本思想223

5.1.2 仿人智能行为的特征变量224

5.2 几种仿人智能控制系统226

5.2.1 仿人智能开关控制226

5.2.2 仿人智能比例控制228

5.2.3 仿人智能积分控制229

5.2.4 仿人分层递阶智能控制器231

5.3 拟人脑智能控制器232

5.3.1 拟人脑智能控制器的基本思想232

5.3.2 拟人脑智能控制器的结构与功能233

5.3.3 拟人脑智能控制器的技术实现234

5.4 仿人智能控制系统的设计与应用实例236

5.4.1 仿人智能温度控制器236

5.4.2 仿人智能控制在摩托车底盘测功机中的应用238

思考题与习题240

第6章 遗传算法及应用241

6.1 遗传算法的原理与特点241

6.1.1 遗传算法的基本原理241

6.1.2 遗传算法的特点241

6.2 遗传算法的基本操作与模式理论242

6.2.1 遗传算法的基本操作242

6.2.2 遗传算法的模式理论245

6.3 遗传算法的实现与改进248

6.3.1 编码问题248

6.3.2 初始种群的产生248

6.3.3 适配度的设计248

6.3.4 遗传算法的操作步骤249

6.3.5 遗传算法中的参数选择250

6.3.6 遗传算法的改进250

6.4 遗传算法在智能控制中的应用251

6.4.1 引言251

6.4.2 遗传算法用于控制系统建模与设计252

6.4.3 遗传算法在神经网络优化中的应用253

6.4.4 遗传算法在模糊控制中的应用255

思考题与习题256

附录257

附录A 模糊控制实验指导书257

实验一 洗衣机模糊控制系统设计257

实验二 基于MATLAB的水箱水位模糊控制系统设计265

附录B 神经网络控制仿真实验指导书276

实验一 神经网络非线性动态系统逆模型辨识276

实验二 神经网络内模控制276

实验三 利用MATLAB神经网络工具箱编程实现Hermit多项式的逼近问题279

附录C 部分思考题与习题参考答案281

参考文献295