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目录1

1　绪论1

1.1　智能控制的基本概念1

1.1.1　智能控制的研究对象1

1.1.2　智能控制系统2

1.1.3　智能控制系统的基本结构2

1.1.4　智能控制系统的主要功能特点4

1.1.5　智能控制研究的数学工具4

1.2　智能控制的发展概况5

1.3　智能控制理论12

习题15

2　智能控制基础理论16

2.1　模糊控制基础理论16

2.1.1　普通集合及其运算规则16

2.1.2 Fuzzy集合及其运算规则18

2.1.3 Fuzzy关系25

2.1.4 Fuzzy关系矩阵30

2.1.5 Fuzzy条件语句36

2.1.6 Fuzzy推理38

2.2　神经网络控制基础理论46

2.2.1　神经网络的基本概念46

2.2.2　前向网络及其主要方法54

2.2.3　反馈网络61

2.3　专家控制基础理论65

2.3.1　专家控制的由来65

2.3.2　专家系统技术66

习题68

3　模糊控制70

3.1 引言70

3.1.1　模糊控制的研究对象70

3.1.3　模糊控制研究的数学工具——模糊集合与模糊数学71

3.1.2　模糊控制是模仿人的控制71

3.1.4　模糊控制的发展与应用概况72

3.2　模糊控制器75

3.2.1　模糊控制器的基本结构和组成75

3.2.2　模糊化运算77

3.2.3　数据库78

3.2.4　模糊控制规则库80

3.2.5　清晰化计算82

3.2.6　论域为离散时的模糊控制器84

3.2.7　常用的模糊控制器简介85

3.3　范例——温室环境模糊控制设计88

3.3.1　系统的特点89

3.3.2　控制算法的选择89

3.3.3　模糊控制器的选择89

3.3.4　有关专家经验90

3.3.5　温度模糊控制器91

3.3.6　温室环境冬季加热模糊控制C语言程序94

3.4　范例——模糊参数自适应PID控制器110

3.4.1　模糊参数自适应PID控制器控制原理110

3.4.2　模糊参数自适应PID控制器112

3.4.3　模糊参数自适应PID控制器输入输出变量的模糊化设计113

3.4.4　模糊控制器的控制规则115

3.4.5　模糊推理的算法设计116

3.4.6　仿真程序及分析118

3.5　模糊控制软件开发工具与模糊控制芯片130

3.5.1　模糊控制软件的开发工具131

3.5.2　模糊控制芯片简介135

习题139

4　神经网络控制140

4.1 引言140

4.2　神经网络控制的设计与实现140

4.2.1　神经网络控制的设计140

4.2.2　神经网络控制的实现142

4.3　神经自校正控制144

4.3.1　神经自校正控制结构145

4.3.2　神经网络辨识器146

4.4　神经PID控制150

4.4.1　神经网络辨识器150

4.4.2　神经PID控制器152

4.5　神经模型参考自适应控制155

4.6 PID神经网络控制156

4.6.1 PID神经网络单变量控制156

4.6.2 PID神经网络多变量控制159

习题163

5　专家控制164

5.1　专家系统和专家控制164

5.1.1　专家系统164

5.1.2　实时专家系统167

5.2.1 间接专家控制和直接专家控制169

5.2　专家控制系统的结构169

5.1.3　专家控制169

5.2.2　直接专家控制的结构170

5.3　专家控制系统的设计174

5.3.1　模型描述174

5.3.2　信息处理和特征提取175

5.3.3　控制策略179

5.3.4　知识库181

5.3.5　自学习机构181

5.3.6　推理机182

5.3.7　数据库182

5.4　专家控制的范例——可控环境专家控制183

5.4.1 引言183

5.4.2　专家控制184

5.4.3　专家控制系统的结构185

5.4.4　温室环境专家控制系统的实现186

5.4.5　结论187

习题188

6　遗传算法189

6.1　模拟进化计算技术189

6.1.1　模拟进化计算技术综述189

6.1.2　模拟进化计算的基本问题190

6.1.3　模拟进化计算的生物学基础192

6.1.4　模拟进化计算的一般框架196

6.1.5　模拟进化计算的典型例子199

6.1.6　模拟进化计算的主要优势与适应领域201

6.2　遗传算法的基本要素203

6.2.1　基本描述203

6.2.2　编码205

6.2.3　适应度函数207

6.2.4　遗传算子210

6.2.5　遗传参数214

6.3.1　选择／复制215

6.3　遗传算法的基本操作215

6.3.2　交叉／重组227

6.3.3　变异232

6.3.4　重插入234

6.3.5　并行实现235

6.4　遗传算法的数学基础239

6.4.1　模式定理239

6.4.2　积木块假设245

6.5　遗传算法与控制工程248

6.5.1　用于控制工程的遗传算法248

6.5.2　遗传算法在控制工程中的应用250

6.6　基于MATLAB的仿真253

6.6.1　遗传算法的实现253

6.6.2　基于遗传算法的PID整定258

习题272

参考文献273