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第1章 绪论1

1.1 智能控制的产生和发展1

1.2 智能控制的定义和特点3

1.3 智能控制的几种主要形式4

1.4 智能控制系统的研究方向和趋势7

1.5 小结8

第2章 模糊控制的数学基础9

2.1 概述9

2.2 模糊集合10

2.2.1 普通集合10

2.2.2 模糊集合13

2.3 λ水平截集16

2.3.1 λ水平截集的定义16

2.3.2 λ水平截集的性质16

2.4 模糊关系16

2.4.1 普通关系17

2.4.2 模糊关系17

2.4.3 模糊变换20

2.4.4 模糊决策20

2.5 语言规则中蕴涵的模糊关系21

2.5.1 语言变量22

2.5.2 模糊蕴涵关系23

2.6 模糊推理26

2.6.1 单输入模糊推理26

2.6.2 多输入模糊推理27

2.6.3 多输入多规则模糊推理29

2.7 小结30

第3章 模糊控制器的设计方法31

3.1 模糊控制器的工作原理31

3.2 模糊控制器的结构和设计32

3.2.1 模糊化接口33

3.2.2 规则库36

3.2.3 模糊推理37

3.2.4 清晰化接口38

3.2.5 模糊查询表39

3.2.6 模糊控制器的设计内容40

3.3 模糊控制的优缺点及改进方法40

3.3.1 模糊控制的优缺点40

3.3.2 模糊比例控制40

3.3.3 模糊—PI复合控制40

3.3.4 自校正模糊控制41

3.3.5 变结构模糊控制46

3.4 小结46

第4章 神经网络的基本理论47

4.1 人工神经元模型47

4.2 神经网络的定义和特点48

4.3 感知器模型48

4.4 多层前向BP神经网络49

4.4.1 多层前向神经网络的结构49

4.4.2 BP学习算法51

4.5 Hopfield神经网络51

4.5.1 离散型Hopfield神经网络52

4.5.2 连续型Hopfield神经网络53

4.6 自组织神经网络55

4.7 小脑神经网络56

4.7.1 CMAC的原理56

4.7.2 CMAC学习的数学推导57

4.7.3 CMAC的学习58

4.8 小结59

第5章 神经网络在控制中的应用60

5.1 神经网络系统辨识60

5.1.1 神经网络系统辨识的原理60

5.1.2 多层前向BP神经网络的系统辨识61

5.1.3 递归神经网络系统辨识61

5.2 神经网络控制62

5.2.1 神经网络直接反馈控制系统62

5.2.2 神经网络逆控制63

5.2.3 神经网络内模控制63

5.2.4 神经网络自适应控制64

5.2.5 神经网络学习控制65

5.2.6 神经网络预测控制65

5.2.7 神经网络PID控制66

5.2.8 神经网络滑模控制67

5.2.9 神经网络鲁棒控制68

5.3 小结69

第6章 模糊神经网络70

6.1 模糊控制与神经网络的结合70

6.2 模糊神经网络模型72

6.2.1 模糊联想存储器72

6.2.2 模糊推理神经网络73

6.3 小结78

第7章 专家控制技术79

7.1 专家系统概述79

7.2 专家系统的知识表示方法80

7.2.1 产生式规则表示法80

7.2.2 状态空间表示法81

7.2.3 框架表示法81

7.2.4 “与或图”表示法82

7.2.5 黑板模型结构83

7.2.6 神经网络知识表示84

7.3 专家系统的自动推理机制85

7.3.1 宽度优先搜索87

7.3.2 深度优先搜索88

7.3.3 不精确推理89

7.4 专家控制系统89

7.4.1 专家控制系统原理89

7.4.2 直接专家控制91

7.4.3 间接专家控制92

7.5 小结98

第8章 遗传算法99

8.1 遗传算法基本原理99

8.1.1 遗传算法的由来99

8.1.2 遗传算法的基本操作100

8.1.3 遗传算法的特点101

8.1.4 遗传算法的理论基础102

8.1.5 用于优化问题的遗传算法103

8.2 基于遗传算法的参数辨识106

8.2.1 遗传算法辨识系统参数107

8.2.2 数字仿真108

8.3 基于遗传算法的控制参数优化109

8.4 基于遗传算法的神经网络学习方法111

8.4.1 遗传神经网络结构112

8.4.2 用遗传算法训练神经网络权值113

8.5 小结114

第9章 智能控制的应用实例115

9.1 智能控制在电气传动中的应用115

9.1.1 基于模糊控制的交流伺服系统115

9.1.2 基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制118

9.1.3 无速度传感器异步电动机矢量控制系统的自适应模糊控制132

9.1.4 基于递归模糊神经网络的异步电动机无速度传感器矢量控制137

9.2 智能控制在过程控制中的应用146

9.2.1 复杂工业系统的分布式递阶智能控制146

9.2.2 模糊神经网络在炉温控制中的应用151

9.2.3 一种基于专家模糊控制的磨削加工质量控制系统156

9.3 智能控制在电力系统中的应用159

9.3.1 电力系统有功功率与频率的神经网络自校正控制159

9.3.2 一种专家智能型电力系统稳定器162

9.3.3 基于模糊自整定PI控制的SSSC潮流控制器165

9.3.4 基于神经网络的静止无功补偿器自校正内模控制170

9.4 智能控制在机器人控制中的应用175

9.4.1 基于模糊神经网络的机器人学习控制175

9.4.2 模糊CMAC及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用179

9.4.3 基于控制器输出误差方法的机器人自适应模糊控制184

9.4.4 基于混合人工势场—遗传算法的移动机器人路径规划186

9.5 小结193

第10章 MATLAB中智能控制工具箱194

10.1 MATLAB简介194

10.2 MATLAB模糊逻辑工具箱197

10.2.1 使用图形界面工具建立模糊推理系统197

10.2.2 用命令行函数实现模糊逻辑系统208

10.3 MATLAB神经网络工具箱217

10.3.1 神经元模型217

10.3.2 网络结构219

10.3.3 数据结构221

10.3.4 训练方式223

10.3.5 反向传播网络226

10.4 MATLAB智能控制工具箱函数232

10.4.1 MATLAB模糊逻辑工具箱函数232

10.4.2 MATLAB神经网络工具箱函数234

10.5 小结236

参考文献237