第1章 绪论

1.1智能控制的发展过程及其特点

1.1.1古典控制理论的局限性

1.1.2现代控制理论的局限性

1.1.3智能控制理论的特点

1.2智能控制的基本方法

1.2.1分级递阶智能控制

1.2.2模糊控制

1.2.3专家智能控制

1.2.4神经网络控制

1.3智能控制的研究方向和发展趋势

习题

第2章 模糊控制

2.1普通集合论简介

2.1.1集合的概念

2.1.2集合之间的关系

2.2模糊集合论

2.2.1模糊集合的基本概念

2.2.2模糊集合的运算

2.2.3模糊关系

2.2.4模糊关系的运算及其性质

2.2.5模糊关系合成

2.2.6特殊的模糊关系

2.2.7模糊变换

2.3模糊推理

2.3.1模糊语言与语言变量

2.3.2模糊命题与模糊条件语句

2.3.3模糊推理

2.4模糊控制概述

2.4.1模糊控制的发展历史

2.4.2模糊控制的特点

2.4.3模糊控制的研究内容

2.4.4模糊控制还存在的理论问题

2.5模糊控制原理

2.5.1模糊控制系统和模糊控制器

2.5.2模糊控制系统的工作原理

2.6基本模糊控制器的设计

2.6.1基本模糊控制器的设计方法

2.6.2基本模糊控制器的设计举例

2.7自校正模糊控制器的设计

2.7.1基本模糊控制器

2.7.2改进的模糊控制器

2.7.3规则自校正模糊控制器

2.8模糊PID控制器的设计

2.8.1模糊控制器与常规PID的混合结构

2.8.2常规PID的模糊参数自整定技术

习题

第3章 专家控制

3.1专家系统的基本组成

3.2专家系统的知识表示方法

3.2.1一阶谓词表示法

3.2.2时序逻辑知识表示法

3.2.3产生式知识规则表示法

3.2.4状态空间知识表示法

3.2.5框架知识表示法

3.2.6与或图知识表示法

3.2.7黑板模型知识表示法

3.2.8神经网络知识表示法

3.2.9综合知识表示法

3.3专家系统的知识获取

3.3.1非自动知识获取

3.3.2自动知识获取

3.4专家系统的推理机制

3.4.1宽度优先搜索法

3.4.2深度优先搜索

3.4.3 MYCIN不精确推理

3.4.4模糊Petri网的知识表示与推理

3.5专家控制系统概述

3.6直接专家控制系统

3.6.1知识库的建立

3.6.2控制知识的获取

3.6.3推理方法的选用

3.7间接专家控制系统

3.7.1专家PID控制系统的结构

3.7.2知识模型和知识库

3.7.3推理策略

3.7.4间接专家PID控制仿真实例

3.8专家模糊控制系统

3.8.1模糊控制级

3.8.2专家协调级

3.8.3协调级的知识获取

习题

第4章 神经网络控制

4.1神经网络概述

4.1.1神经元模型

4.1.2人工神经网络

4.1.3人工神经网络的特点

4.1.4人工神经网络的发展概况

4.2前馈神经网络

4.2.1感知器网络

4.2.2 BP网络

4.2.3 BP网络学习算法的改进

4.2.4 BP网络的设计及训练问题

4.3 Hopfield网络

4.3.1离散Hopfield网络

4.3.2连续Hopfield网络

4.3.3 Boltzmann机

4.4神经网络模型辨识

4.4.1正向建模

4.4.2逆模型

4.5神经网络控制的基本思想

4.6单神经元自适应PID控制

4.7神经元自适应PSD控制

4.7.1自适应PSD控制算法

4.7.2单神经元自适应PSD控制

4.8神经网络内模控制

4.8.1内模控制

4.8.2神经网络内模控制

4.9神经网络自适应控制

4.9.1神经网络自校正控制

4.9.2神经网络模型参考控制

4.10神经网络PID控制

4.10.1网络AP，AI，AD参数自学习PID控制器

4.10.2改进型BP神经网络AP，AI，AD参数自学习PID控制器

习题

第5章 基于遗传算法的智能控制

5.1遗传算法概述

5.1.1遗传算法简介

5.1.2遗传算法的发展简史

5.1.3遗传算法的特点

5.2基本遗传算法

5.2.1遗传算法的基本原理

5.2.2遗传算法的基本概念和算子

5.2.3遗传算法的参数选择

5.2.4遗传算法寻优实例

5.3遗传算法的数学基础

5.3.1模式定理

5.3.2积木块假设

5.4遗传算法的应用问题

5.5基于遗传算法的PID参数整定

5.5.1基于遗传算法的PID参数整定原理

5.5.2基于实数编码遗传算法的PID参数整定

习题

第6章 智能控制方法在温室控制中的应用

6.1温室环境模糊控制器

6.1.1系统构成及特点

6.1.2控制算法的选择

6.1.3模糊控制器输入输出变量的确定

6.1.4温室控制的专家经验

6.1.5温度模糊控制器

6.2温室环境专家控制器

6.2.1温室环境专家控制概述

6.2.2温室环境专家控制系统的结构

6.2.3温室环境专家控制系统的实现

6.2.4结论

第7章 木材干燥模糊自适应控制系统

7.1总体控制方案

7.2神经网络建模

7.2.1木材干燥模型的结构

7.2.2温湿度控制模型

7.2.3干燥基准模型

7.2.4干燥基准逆模型

7.3基于神经网络辨识的模糊控制器

7.3.1基本模糊控制器结构

7.3.2神经网络自学习算法

7.4模糊自适应控制器

7.4.1模糊自适应控制器的结构和自适应算法

7.4.2模糊自适应控制器的硬件系统

7.4.3控制器软件流程

7.4.4控制器可靠性措施

参考文献