《智能控制理论及应用》2007版图书

第1章 绪论

1.1 智能控制的发展历史

1.2 智能控制的定义和特点

1.2.1 智能控制的定义

1.2.2 智能控制的特点

1.3 智能控制的结构理论

1.3.1 二元结构论

1.3.2 三元结构论

1.3.3 四元结构论

1.3.4 多元结构或者树形结构

1.4 智能控制与传统控制的关系

1.5 智能控制的研究对象

1.6 智能控制的类型

1.6.1 分级递阶控制系统

1.6.2 专家控制系统

1.6.3 人工神经网络控制系统

1.6.4 模糊控制系统

1.6.5 遗传算法与控制理论相结合

1.6.6 免疫算法控制

1.6.7 仿人智能控制

1.6.8 学习控制系统

1.6.9 混沌控制

1.7 智能控制的应用

1.7.1 智能控制在机器人技术中的应用

1.7.2 智能控制在机械制造中的应用

1.7.3 智能控制在电力电子学研究领域中的应用

1.7.4 智能控制在工业过程中的应用

1.7.5 智能控制在农业生产中的应用

1.7.6 智能控制在广义控制领域中的应用

1.8 本章小结

参考文献

第2章 模糊控制

2.1 模糊控制概述

2.1.1 模糊控制器设计步骤

2.1.2 性能评价

2.1.3 应用领域

2.2 模糊控制的数学基础

2.2.1 语言变量、语言值和规则

2.2.2 模糊集合、模糊规则和模糊推理

2.2.3 解模糊

2.3 一个示范例子的介绍

2.3.1 模糊控制器的输入和输出的选择

2.3.2 把控制知识融入规则中

2.3.3 知识的模糊量化

2.3.4 匹配： 决定用哪一条规则

2.3.5 结论步骤： 确定结论

2.3.6 把结论转换成控制作用

2.3.7 模糊决策的图形描述

2.4 Takagi"para" label-module="para">

2.4.1 Takagi"para" label-module="para">

2.4.2 模糊系统是通用近似器

2.4.3 广义T"para" label-module="para">

2.5 基于MATLAB的智能控制系统设计与仿真

2.5.1 模糊逻辑工具箱

2.5.2 基于MATLAB的模糊控制系统设计与仿真

2.6 模糊系统的非线性分析

2.6.1 模糊控制器的参数化

2.6.2 李雅普诺夫稳定性分析

2.6.3 绝对稳定性和圆判据

2.6.4 稳态跟踪误差的分析

2.6.5 描述函数分析方法

2.6.6 滑模变结构方法

2.6.7 小增益理论

2.6.8 相平面分析法

2.7 热处理系统的温度模糊控制

2.8 本章小结

习题

参考文献

第3章 模糊建模和模糊辨识

第4章 神经网络控制

第5章 模糊神经网络

第6章 专家系统

第7章 遗传算法

第8章 蚁群算法

第9章 DNA计算与基于DNA的软计算

第10章 其他智能控制 2100433B

《智能控制理论及应用》系统地介绍了智能控制的基本概念、理论和主要方法，包括模糊控制、神经网络控制、专家控制系统、免疫控制、仿人智能控制、遗传算法、蚁群算法、基于DNA的软计算等。智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。《智能控制理论及应用》较多地介绍了这些方法的融合和集成，如模糊神经网络、模糊专家系统、神经专家系统、遗传"para" label-module="para">

《智能控制理论及应用》适合高等院校作为自动化专业、电气及信息类专业本科生和研究生的教材，也可供有关教师和工程技术人员参考。

《智能控制算法及其应用》主要介绍各种典型智能控制算法的基本内容、设计与实现方法及其在函数优化、电力系统中的应用。《智能控制算法及其应用》首先阐述智能、智能控制的基本概念，介绍智能控制与传统的经典控制理论、现代控制理论的联系和区别。然后从四种典型智能控制算法（专家系统、模糊控制、神经网络和进化计算）入手分别阐述它们的发展历史、基本内容、实现方法及其应用。最后介绍混沌模拟退火动态烟花优化算法，并将其用于优化离散时间微分平坦自抗扰控制律的参数，通过计算机仿真和基于智能优化算法试验平台开展试验以验证该算法的有效性；介绍递减步长果蝇优化算法，并将其应用于风电机组齿轮箱的故障诊断；介绍云粒子群布谷鸟融合算法，通过联合循环发电机组典型热工过程模型参数辨识实例验证该算法的有效性。

前言

章 智能控制理论基础

1.1 智能控制的基本概念

1.2 智能控制系统的特征和性能

1.3 智能控制系统的类型

1.4 智通控制的发展概况

1.5 集合及其运算

1.6 模糊解及其运算规则

1.7 隶属函数

1.8 模糊矩阵与模糊关系

1.9 模糊向量

1.10 模糊逻辑与模糊推理

小结

习题

第二章 模糊控制原理

2.1 基本模糊控制器的设计

2.2 自适应模糊控制器

2.3 模糊关系模型

2.4 基于T-S模型的模糊控制

2.5 改善模糊控制系统稳态性能的方法

小结

习题

第三章 神经网络控制

3.1 神经元模型

3.2 经神网络结构分类及其工作方式

3.3 神经网络的应用

3.4 模糊神经网络

3.5 神经元自适应PID控制

3.6 神经元自适应PSD控制

3.7 神经网络内模控制

3.8 神经网络自适应控制

3.9 神经网络PID控制

小结

习题

第四章 混沌控制

4.1 混沌及混沌控制简介

4.2 混沌的基本理论

4.3 混沌控制的基本理论

4.4 混沌反控制

小结

习题

第五章 专家控制

5.1 专家系统概述

5.2 专家控制系统

5.3 知识库的形成和推理机制

5.4 专家控制系统应用实例

小结

习题

参考文献2100433B

本书结合作者的研究工作，详细地介绍了智能控制的基本概念、原理、实现方法及其应用。内容包括：智能控制理论的数学基础及其基本知识；模糊控制系统的组成、基本原理、设计方法及其提高控制系统性能的几种改进方式；神经网络控制的基本原理工作方式及其几种典型应用；混沌控制的原理及其具有代表性的混沌控制方法；专家控制系统的原理、结构、主要控制方法及应用实例。

本书注重理论与工程实际相结合，在介绍理论的基础上，还融入了作者及其他研究者的实际应用成果，对具体工程应用具有较大的参考价值。

本书可作为高等院校自动控制及其相关专业大学本科生及研究生的教材，也可供相关专业的科研人员、工程技术人员自学和参考。