智能控制技術

本書系統介紹了智能控制的基本概念、理論和主要方法。全書共分7章，包括模糊控制、神經網路控制、專家控制和智能優化演演算法等方面的內容。

本書可作為高等院校電氣工程及其自動化、自動化、計算機應用、電子工程等專業研究生和高年級本科生的教材，也可供自動化領域工程技術人員閱讀和參考。

第1章 緒論

1.1 智能控制的基本概念

1.1.1 智能與智能控制

1.1.2 智能控制系統的基本結構

1.1.3 智能控制的結構理論

1.1.4 智能控制的特點

1.2 智能控制系統的類型

1.2.1 模糊控制

1.2.2 神經網路控制

1.2.3 專家控制

1.3 智能控制的發展

1.4 智能控制系統研究的主要數學方法

本章小結

習題與思考題

第2章 模糊控制的數學基礎

2.1 模糊集合及運算

2.1.1 模糊集合

2.1.2 模糊集合的運算

2.1.3 模糊集合運算的性質

2.1.4 隸屬函數的建立

2.2 模糊關係

2.2.1 經典關係

2.2.2 模糊關係

2.2.3 等價模糊關係

2.2.4 模糊關係的運算

2.2.5 模糊關係的性質

2.2.6 分解原理

2.2.7 擴張原理

2.3 模糊邏輯與模糊推理

2.3.1 經典邏輯

2.3.2 模糊邏輯

2.3.3 模糊邏輯推理

2.3.4 基於規則庫的模糊推理

2.3.5 模糊推理的性質

本章小結

習題與思考題

第3章 模糊控制

3.1 模糊控制系統

3.1.1 模糊控制系統結構

3.1.2 模糊控制系統的工作原理

3.1.3 模糊控制系統的特點

3.1.4 模糊控制系統設計步驟

3.2 模糊控制系統的分類

3.2.1 線性模糊控制系統和非線性模糊控制系統

3.2.2 恆值模糊控制系統與隨動模糊控制系統

3.2.3 有差模糊控制系統和無差模糊控制系統

3.2.4 單變數模糊控制器和多變數模糊控制器

3.2.5 單一模糊控制器和複合模糊控制器

3.2.6 變結構模糊控制器、參數自整定模糊控制器和自適應模糊控制器

3.3 模糊控制器設計

3.3.1 模糊控制器設計步驟

3.3.2 單輸入單輸出模糊控制器設計

3.3.3 雙輸入單輸出模糊控制器設計

3.4 基於Takagi—Sugeno模型的模糊控制

3.3.1 Takagi—Sugeno模糊模型形式

3.3.2 Takagi—Sugeno模糊模型的推理

3.3.3 基於Takagi—Sugeno模型的模糊控制

3.5 模糊控制的應用

3.5.1 模糊伺服控制系統

3.5.2 模糊控制的鍋爐溫度控制系統

3.6 基於MATLAB的模糊控制系統設計

3.6.1 MATLAB模糊控制工具箱簡介

3.6.2 模糊邏輯工具箱的圖形用戶界面

3.6.3 用模糊邏輯工具箱命令建立模糊系統

3.6.4 基於Simulink的模糊控制系統

本章小結

習題與思考題

第4章 神經網路

4.1 神經網路概述

4.1.1 神經網路發展歷史

4.1.2 神經網路基礎

4.1.3 神經網路的結構

4.1.4 神經網路學習演演算法

4.2 前饋神經網路

4.2.1 感知器

4.2.2 BP網路

4.2.3 RBF神經網路

4.3 反饋神經網路

4.3.1 Hopfield網路

4.3.2 Boltzmann機

4.4 自組織神經網路

4.4.1 自組織特徵映射神經網路

4.4.2 自適應共振理論

本章小結

習題與思考題

第5章 神經網路控制

5.1 神經網路控制概述

5.2 神經網路控制的結構

5.2.1 神經網路監督控制

5.2.2 神經網路自校正控制

5.2.3 神經網路模型參考自適應控制

5.2.4 神經網路內模控制

5.2.5 神經網路預測控制

5.2.6 神經網路自適應評判控制

5.2.7 神經網路集成控制

5.3 單神經元自適應控制

5.3.1 單神經元自適應PID控制

5.3.2 單神經元自適應PSD控制

5.3.3 單神經元控制在直流調速系統中的應用

5.4 神經網路PID控制

5.4.1 基於BP神經網路的PID控制器

5.4.2 改進型BP神經網路PID控制器

5.5 基於神經網路的系統辨識

5.5.1 系統辨識的基礎知識

5.5.2 基於神經網路的系統辨識

本章小結

習題與思考題

第6章 專家控制

6.1 專家系統概述

6.1.1 什麼是專家系統

6.1.2 專家系統的結構

6.1.3 專家系統的類型

6.2 專家系統工作原理

6.2.1 專家系統的特點

6.2.2 知識工程基礎

6.3 專家控制系統

6.3.1 專家控制系統工作原理

6.3.2 專家控制系統的類型

6.3.3 基於專家控制的PID控制系統設計

6.4 專家控制系統應用實例

6.4.1 孵化控制系統的專家模糊控制

6.4.2 專家系統在鐵水脫硫中的應用

本章小結

習題與思考題

第7章 智能優化演演算法

7.1 引言

7.1.1 最優化問題及其分類

7.1.2 智能優化演演算法與智能控制系統

7.2 模擬退火演演算法

7.2.1 模擬退火演演算法的基本原理

7.2.2 模擬退火演演算法的基本步驟與參數選擇

7.2.3 模擬退火演演算法應用實例

7.3 遺傳演演算法

7.3.1 進化計算與遺傳演演算法

7.3.2 二進位遺傳演演算法原理與關鍵步驟

7.3.3 連續遺傳演演算法原理與關鍵步驟

7.3.4 遺傳演演算法應用實例

7.4 粒子群演演算法

7.4.1 群智能與粒子群演演算法的基本原理

7.4.2 粒子群演演算法的基本步驟與改進方法

7.4.3 粒子群演演算法應用舉例

7.5 蟻群演演算法

7.5.1 蟻群演演算法的基本原理

7.5.2 蟻群演演算法的基本步驟

7.5.3 演演算法應用舉例

本章小結

習題與思考題

參考文獻