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第1章 绪论1

1.1 智能控制的基本概念1

1.1.1 智能与智能控制1

1.1.2 智能控制系统的基本结构2

1.1.3 智能控制的结构理论3

1.1.4 智能控制的特点4

1.2 智能控制系统的类型5

1.2.1 模糊控制5

1.2.2 神经网络控制5

1.2.3 专家控制7

1.3 智能控制的发展7

1.4 智能控制系统研究的主要数学方法8

本章小结9

习题与思考题9

第2章 模糊控制的数学基础10

2.1 模糊集合及运算10

2.1.1 模糊集合10

2.1.2 模糊集合的运算14

2.1.3 模糊集合运算的性质17

2.1.4 隶属函数的建立17

2.2 模糊关系22

2.2.1 经典关系22

2.2.2 模糊关系24

2.2.3 等价模糊关系25

2.2.4 模糊关系的运算25

2.2.5 模糊关系的性质29

2.2.6 分解原理29

2.2.7 扩张原理30

2.3 模糊逻辑与模糊推理31

2.3.1 经典逻辑31

2.3.2 模糊逻辑33

2.3.3 模糊逻辑推理35

2.3.4 基于规则库的模糊推理45

2.3.5 模糊推理的性质48

本章小结50

习题与思考题51

第3章 模糊控制54

3.1 模糊控制系统54

3.1.1 模糊控制系统结构55

3.1.2 模糊控制系统的工作原理56

3.1.3 模糊控制系统的特点63

3.1.4 模糊控制系统设计步骤64

3.2 模糊控制系统的分类64

3.2.1 线性模糊控制系统和非线性模糊控制系统64

3.2.2 恒值模糊控制系统与随动模糊控制系统65

3.2.3 有差模糊控制系统和无差模糊控制系统66

3.2.4 单变量模糊控制器和多变量模糊控制器66

3.2.5 单一模糊控制器和复合模糊控制器68

3.2.6 变结构模糊控制器、参数自整定模糊控制器和自适应模糊控制器69

3.3 模糊控制器设计70

3.3.1 模糊控制器设计步骤70

3.3.2 单输入单输出模糊控制器设计74

3.3.3 双输入单输出模糊控制器设计78

3.4 基于Takagi-Sugeno模型的模糊控制82

3.3.1 Takagi-Sugeno模糊模型形式82

3.3.2 Takagi-Sugeno模糊模型的推理83

3.3.3 基于Takagi-Sugeno模型的模糊控制84

3.5 模糊控制的应用85

3.5.1 模糊伺服控制系统85

3.5.2 模糊控制的锅炉温度控制系统90

3.6 基于MATLAB的模糊控制系统设计92

3.6.1 MATLAB模糊控制工具箱简介92

3.6.2 模糊逻辑工具箱的图形用户界面93

3.6.3 用模糊逻辑工具箱命令建立模糊系统99

3.6.4 基于Simulink的模糊控制系统108

本章小结113

习题与思考题114

第4章 神经网络115

4.1 神经网络概述115

4.1.1 神经网络发展历史115

4.1.2 神经网络基础117

4.1.3 神经网络的结构120

4.1.4 神经网络学习算法122

4.2 前馈神经网络126

4.2.1 感知器126

4.2.2 BP网络130

4.2.3 RBF神经网络136

4.3 反馈神经网络139

4.3.1 Hopfield网络140

4.3.2 Boltzmann机145

4.4 自组织神经网络153

4.4.1 自组织特征映射神经网络153

4.4.2 自适应共振理论158

本章小结163

习题与思考题164

第5章 神经网络控制166

5.1 神经网络控制概述166

5.2 神经网络控制的结构168

5.2.1 神经网络监督控制168

5.2.2 神经网络自校正控制169

5.2.3 神经网络模型参考自适应控制170

5.2.4 神经网络内模控制171

5.2.5 神经网络预测控制173

5.2.6 神经网络自适应评判控制174

5.2.7 神经网络集成控制175

5.3 单神经元自适应控制177

5.3.1 单神经元自适应PID控制177

5.3.2 单神经元自适应PSD控制180

5.3.3 单神经元控制在直流调速系统中的应用183

5.4 神经网络PID控制185

5.4.1 基于BP神经网络的PID控制器185

5.4.2 改进型BP神经网络PID控制器189

5.5 基于神经网络的系统辨识193

5.5.1 系统辨识的基础知识194

5.5.2 基于神经网络的系统辨识196

本章小结202

习题与思考题203

第6章 专家控制204

6.1 专家系统概述204

6.1.1 什么是专家系统204

6.1.2 专家系统的结构205

6.1.3 专家系统的类型206

6.2 专家系统工作原理207

6.2.1 专家系统的特点208

6.2.2 知识工程基础208

6.3 专家控制系统217

6.3.1 专家控制系统工作原理217

6.3.2 专家控制系统的类型219

6.3.3 基于专家控制的PID控制系统设计220

6.4 专家控制系统应用实例223

6.4.1 孵化控制系统的专家模糊控制223

6.4.2 专家系统在铁水脱硫中的应用228

本章小结231

习题与思考题232

第7章 智能优化算法233

7.1 引言233

7.1.1 最优化问题及其分类233

7.1.2 智能优化算法与智能控制系统235

7.2 模拟退火算法238

7.2.1 模拟退火算法的基本原理238

7.2.2 模拟退火算法的基本步骤与参数选择239

7.2.3 模拟退火算法应用实例242

7.3 遗传算法244

7.3.1 进化计算与遗传算法244

7.3.2 二进制遗传算法原理与关键步骤246

7.3.3 连续遗传算法原理与关键步骤249

7.3.4 遗传算法应用实例252

7.4 粒子群算法255

7.4.1 群智能与粒子群算法的基本原理255

7.4.2 粒子群算法的基本步骤与改进方法256

7.4.3 粒子群算法应用举例258

7.5 蚁群算法261

7.5.1 蚁群算法的基本原理261

7.5.2 蚁群算法的基本步骤262

7.5.3 算法应用举例263

本章小结267

习题与思考题267

参考文献269