智能控制技术

第1章 绪论

1.1 智能控制的起源和发展

1.1.1 控制科学的起源和发展

1.1.2 智能控制的起源和发展

1.1.3 智能控制的多元结构描述

1.2 智能控制的概念和技术特点

1.2.1 智能控制的概念

1.2.2 智能控制技术的特点

1.2.3 智能控制系统的基本结构

1.3 智能控制的主要类型

1.3.1 模糊控制

1.3.2 神经网络控制

1.3.3 专家控制系统

1.3.4 仿生智能控制

1.3.5 学习控制系统

1.3.6 递阶智能控制

1.3.7 综合智能控制系统

1.4 智能控制技术应用实例

1.4.1 机器人智能控制系统

1.4.2 地铁行驶智能控制系统

1.4.3 智能飞行控制系统

1.4.4 计算机集成制造系统

1.5 智能控制技术的实现

1.5.1 计算机控制技术

1.5.2 智能控制系统设计

思考题与习题

第2章 模糊控制

2.1 模糊控制概述

2.1.1 模糊控制的产生和发展

2.1.2 模糊控制的概念和特点

2.2 模糊控制的数学基础

2.2.1 模糊集的概念

2.2.2 隶属度函数及其值的确定

2.2.3 模糊关系

2.3 模糊推理系统原理及设计

2.3.1 模糊逻辑

2.3.2 模糊推理

2.3.3 模糊推理系统的结构

2.3.4 模糊推理系统的设计

2.4 模糊控制原理及系统设计

2.4.1 模糊控制系统的组成

2.4.2 模糊控制系统的设计

2.4.3 模糊控制的快速查表法

2.4.4 模糊PID控制

2.5 MATLAB模糊逻辑工具箱的使用

2.5.1 图形用户界面下建立模糊推理系统

2.5.2 模糊逻辑工具箱的函数命令

2.5.3 模糊控制系统的仿真

2.5.4 模糊控制系统仿真示例

2.6 模糊控制工程应用实例

2.6.1 模糊控制全自动洗衣机

2.6.2 船舶减摇的模糊控制技术

2.6.3 地铁机车的模糊控制

2.6.4 蒸汽机模糊控制系统

2.7 本章小结

习题

第3章 神经网络控制

3.1 神经网络的理论概述

3.1.1 生物神经元模型

3.1.2 人工神经元模型

3.1.3 神经网络模型

3.1.4 神经网络分类

3.1.5 神经网络的学习规则

3.1.6 用于控制的神经网络

3.1.7 神经网络控制的研究内容

3.2 前馈网络及其BP学习算法

3.2.1 感知器

3.2.2 径向基函数神经网络

3.2.3 BP网络

3.2.4 BP学习算法

3.2.5 改进型BP算法

3.2.6 BP网络仿真实例

3.3 反馈网络及其他网络结构

3.3.1 Hopfield网络

3.3.2 Boltzmann机网络

3.3.3 双向联想记忆网络

3.3.4 Hamming网络

3.3.5 Kohonen网络

3.4 神经网络控制器原理及设计

3.4.1 概述

3.4.2 神经网络控制的结构

3.4.3 基于单神经元PID控制

3.4.4 仿真实例

3.5 模糊神经网络控制及其应用

3.5.1 模糊神经元

3.5.2 模糊神经网络

3.5.3 模糊神经网络控制器

3.6 MATLAB神经网络工具箱的使用

3.6.1 MATLAB工具箱的神经元模型

3.6.2 MATLAB工具箱中的神经网络结构

3.6.3 MATLAB工具箱函数

3.6.4 仿真实例

3.7 神经网络控制系统应用实例

3.7.1 神经网络在故障模式识别中的应用

3.7.2 基于BP网络的电力电子电路故障诊断

3.7.3 洗衣机的神经网络模糊控制器的设计

3.8 本章小结

习题

第4章 专家控制系统

第5章 仿人智能控制

第6章 遗传算法

附录A实验指导书

参考文献

《智能控制技术/高等院校信息技术规划教材》从自动控制工程应用的角度出发，系统地介绍了智能控制的基本理论和应用技术，同时结合MATLAB模糊控制、神经网络和遗传算法工具箱的使用介绍了智能控制系统的设计实现。读者在理论学习的同时，可以进行仿真和应用实验，有助于对智能控制理论的理解，掌握其技术应用方法，书后附有详细的实验指导书。
《智能控制技术/高等院校信息技术规划教材》理论讲解深入浅出，语言通俗易懂，技术应用紧密结合工程实践。《智能控制技术》适合自动化、电气工程及其自动化、机电自动化专业的教学和自学，亦可供自动控制领域的科研人员和工程技术人员参考。

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