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第1章 概论1

1.1智能控制的产生与发展1

1.1.1自动控制的机遇与挑战2

1.1.2智能控制的发展和作用4

1.2智能控制的定义、特点、一般结构与分类7

1.2.1智能控制的定义、特点与评价准则7

1.2.2智能控制器的一般结构8

1.2.3智能控制系统的分类9

1.3人工智能学派理论与计算方法12

1.3.1人工智能的学派理论12

1.3.2人工智能与智能控制的计算方法13

1.4智能控制的学科结构理论体系14

1.4.1二元交集结构理论14

1.4.2三元交集结构理论15

1.4.3四元交集结构理论16

1.5本书概要19

习题120

第2章 递阶控制系统21

2.1递阶智能机器的一般理论21

2.1.1递阶智能机器的一般结构22

2.1.2递阶智能机器的信息论基础24

2.1.3 IPDI原理的解析公式25

2.2递阶智能控制系统的原理与结构26

2.2.1组织级原理与结构26

2.2.2协调级原理与结构30

2.2.3执行级原理与结构30

2.3递阶智能控制系统举例31

2.3.1汽车自主驾驶系统的组成31

2.3.2汽车自主驾驶系统的递阶结构33

2.3.3自主驾驶系统的软件结构与控制算法35

2.3.4自主驾驶系统的试验结果36

2.4小结37

习题238

第3章 专家控制系统39

3.1专家系统的基本概念39

3.1.1专家系统的定义与一般结构39

3.1.2专家系统的建造步骤42

3.2专家系统的主要类型与结构43

3.2.1基于规则的专家系统43

3.2.2基于框架的专家系统44

3.2.3基于模型的专家系统47

3.3专家控制系统的结构与设计48

3.3.1专家控制系统的结构49

3.3.2专家控制系统的控制要求与设计原则54

3.3.3专家控制系统的设计问题56

3.4专家控制系统的建模58

3.4.1受控对象模型58

3.4.2专家控制器的模型59

3.4.3专家控制系统模型63

3.5专家控制系统应用举例65

3.5.1实时控制系统的特点与要求65

3.5.2高炉监控专家系统66

3.6小结71

习题371

第4章 模糊控制系统73

4.1模糊数学基础73

4.1.1模糊集合及其运算73

4.1.2模糊关系与模糊变换76

4.1.3模糊逻辑语言与推理79

4.2模糊控制系统原理与结构85

4.2.1模糊控制原理85

4.2.2模糊控制系统的原理结构86

4.3模糊控制器的设计内容92

4.3.1模糊控制器的设计内容与原则92

4.3.2模糊控制器的控制规则形式96

4.4模糊控制系统的设计方法97

4.4.1模糊系统设计的查表法97

4.4.2模糊系统设计的梯度下降法98

4.4.3模糊系统设计的递推最小二乘法101

4.4.4模糊系统设计的聚类法102

4.5模糊控制器的设计实例与实现103

4.5.1造纸机模糊控制系统的设计与实现104

4.5.2直流调速系统模糊控制器的设计108

4.6 MATLAB模糊控制工具箱110

4.7小结112

习题4113

第5章 神经控制系统116

5.1人工神经网络概述116

5.1.1神经元及其特性117

5.1.2人工神经网络的基本类型和学习算法118

5.1.3人工神经网络的典型模型121

5.1.4基于神经网络的知识表示与推理125

5.2神经控制的结构方案129

5.2.1 NN学习控制129

5.2.2 NN直接逆模控制与内模控制130

5.2.3 NN自适应控制131

5.2.4 NN预测控制132

5.2.5基于CAMC的控制133

5.2.6多层NN控制和分级NN控制134

5.3神经控制系统的设计136

5.3.1石灰窑炉神经内模控制系统的设计136

5.3.2神经模糊自适应控制器的设计140

5.3.3神经控制系统应用举例144

5.4 MATLAB神经网络工具箱及其仿真147

5.4.1 MATLAB神经网络工具箱图形用户界面147

5.4.2基于Simulink的神经网络模块工具147

5.5小结150

习题5150

第6章 学习控制系统153

6.1学习控制概述153

6.1.1学习控制的定义与研究意义153

6.1.2学习控制的发展及其与自适应控制的关系155

6.1.3控制律映射及对学习控制的要求157

6.2学习控制方案159

6.2.1基于模式识别的学习控制160

6.2.2迭代学习控制162

6.2.3重复学习控制165

6.2.4增强学习控制166

6.2.5基于神经网络的学习控制169

6.3学习控制系统应用举例169

6.3.1无缝钢管张力减径过程壁厚控制迭代学习控制算法169

6.3.2钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果171

6.4小结174

习题6175

第7章 多真体控制系统176

7.1分布式人工智能与真体176

7.1.1分布式人工智能176

7.1.2 agent及其特性177

7.1.3真体的结构180

7.2真体的通信183

7.2.1真体通信的类型和方式183

7.2.2真体的通信语言185

7.3多真体系统186

7.3.1多真体系统的模型和结构187

7.3.2多真体系统的协作、协商和协调188

7.3.3多真体系统的学习与规划191

7.4多真体控制系统的工作原理191

7.4.1 MAS控制系统的基本原理和结构192

7.4.2 MAS控制系统的信息模型195

7.5 MAS控制系统的设计示例197

7.6小结202

习题7203

第8章 进化控制与免疫控制205

8.1遗传算法简介205

8.1.1遗传算法的基本原理205

8.1.2遗传算法的求解步骤208

8.2进化控制基本原理211

8.2.1进化控制原理与系统结构211

8.2.2进化控制的形式化描述212

8.3进化控制系统示例213

8.3.1一种在线混合进化伺服控制器213

8.3.2一个移动机器人进化控制系统219

8.4免疫算法和人工免疫系统原理221

8.4.1自然免疫系统的概念、组成与功能221

8.4.2免疫算法的提出和定义223

8.4.3免疫算法的步骤和框图224

8.4.4人工免疫系统的结构226

8.4.5免疫算法的设计方法和参数选择227

8.5免疫控制基本原理229

8.5.1免疫控制的系统结构229

8.5.2免疫控制的自然计算体系和系统计算框图231

8.6免疫控制系统示例232

8.6.1扰动抑制和最优控制器的性能指标232

8.6.2基于免疫算法的扰动抑制问题233

8.6.3免疫反馈规则与免疫反馈控制器的设计235

8.7小结237

习题8237

第9章 网络控制系统239

9.1计算机网络与网络控制基础239

9.1.1计算机网络及其结构239

9.1.2数据通信与网络通信244

9.1.3网络控制的基本问题247

9.2网络控制系统的结构与特点249

9.2.1网络控制系统的一般原理与结构249

9.2.2网络控制系统的特点与影响因素251

9.3网络控制系统的建模与性能评价标准253

9.3.1网络控制系统的建模253

9.3.2网络控制系统的性能评价标准256

9.4网络控制系统稳定性与控制器设计方法258

9.4.1网络控制系统的稳定性258

9.4.2网络控制系统的控制器设计方法260

9.5网络控制系统的调度261

9.5.1网络控制系统的调度方法261

9.5.2网络控制系统调度的时间参数263

9.6网络控制系统的仿真与工程实现263

9.6.1网络控制系统的仿真平台263

9.6.2网络控制系统的工程实现265

9.7网络控制系统的应用举例266

9.7.1烟草包装的网络测控系统266

9.7.2热电厂集散控制系统270

9.8小结274

习题9275

第10章 复合智能控制276

10.1复合智能控制概述276

10.2模糊神经复合控制原理277

10.3自学习模糊神经控制系统279

10.3.1自学习模糊神经控制模型279

10.3.2自学习模糊神经控制算法281

10.3.3弧焊过程自学习模糊神经控制系统282

10.4专家模糊复合控制器283

10.4.1专家模糊控制系统的结构283

10.4.2专家模糊控制系统示例285

10.5进化模糊复合控制器287

10.5.1控制器设计步骤和参数优化方法287

10.5.2解释（编码）函数的设计288

10.5.3规则编码290

10.5.4初始种群和适应度函数的计算294

10.5.5直流电动机GA优化模糊速度控制系统297

10.6仿人控制300

10.6.1仿人控制的基本原理和原型算法300

10.6.2仿人控制器的属性与设计依据302

10.6.3仿人智能控制器的设计与实现步骤303

10.7小结306

习题10307

附录A 基于MATLAB工具箱的模糊与神经控制仿真308

A.1基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器308

A.2模糊控制系统的Simulink仿真311

A.3神经网络逼近非线性函数的设计312

A.4基于神经网络工具箱的水反应器模型预测控制实例316

附录B 模糊控制与神经网络控制的实验322

B.1电热箱的模糊闭环控制实验322

B.2单神经元自适应闭环控制实验323

参考文献326