模糊控制原理与应用PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1模糊控制理论研究概况 1

1.1.1模糊控制发展史简介 1

1.1.2模糊控制理论研究的意义与进展 2

1.1.3模糊集成控制理论的研究 7

1.2模糊控制应用领域与现状 13

1.2.1历史上应用的回顾 13

1.2.2现代应用技术的研究 15

1.3模糊理论研究的新动向 19

1.3.1人类友好系统的研究 19

1.3.2软计算技术的研究 22

1.4模糊控制研究存在的主要问题 23

1.5自动控制理论发展简史 24

1.5.1经典控制理论的发展与研究 25

1.5.2现代控制理论的研究 25

1.5.3先进控制理论的研究 27

1.5.4智能控制理论的研究动向 31

第2章 集合与模糊数学基础 42

2.1清晰集合 42

2.1.1集合的基本知识 42

2.1.2集合的运算性质 47

2.1.3集合的笛卡儿积、映射与关系 49

2.1.4特征函数 54

2.2模糊集合 56

2.2.1模糊概念与模糊集定义 56

2.2.2模糊集合的表示方式 58

2.2.3模糊集合中的基本定义和运算性质 60

2.2.4 α截集和基本定理 67

2.2.5隶属度函数的确定方法 73

2.2.6凸模糊集与模糊数 106

2.3模糊关系 110

2.3.1模糊关系定义与表示方法 110

2.3.2模糊关系性质与其合成关系 124

2.4模糊图与模糊网络 137

2.4.1模糊图 137

2.4.2 Petri网与模糊Petri网 148

2.4.3 H网与模糊H网 152

附录2.A 几个运算性质的证明 157

附录2.B F集合基本原理的证明与推广 160

附录2.C t算则与s算则 161

第3章 模糊控制的基础理论 169

3.1模糊逻辑系统 169

3.1.1二值逻辑与多值逻辑 169

3.1.2模糊命题与模糊逻辑 182

3.1.3模糊逻辑函数 194

3.1.4模糊逻辑函数的硬件实现 200

3.1.5多值逻辑函数及其硬件实现 210

3.1.6区间值模糊集与区间值模糊逻辑 214

3.2模糊控制中的知识表示 219

3.2.1模糊语言与语言变量 219

3.2.2模糊语句 233

3.2.3基于多值逻辑的知识表示 246

3.2.4 Petri网的知识表示 252

3.3模糊推理 258

3.3.1似然推理 258

3.3.2模糊关系方程及其求解 267

3.3.3模糊条件语句与多重模糊条件语句 270

3.3.4几种模糊推理方法 274

3.3.5模糊推理的图示法 280

3.4基于嵌入式模糊Petri网（EFPN）的知识推理 284

3.4.1嵌入式模糊Petri网的定义 284

3.4.2嵌入式模糊Petri网的动态特性 286

3.4.3嵌入式模糊Petri网的推理算法 290

3.4.4实例 291

附录3.A Ⅱ型模糊集 293

附录3.B模糊条件语句的几种真域模型 294

附录3.C多重模糊条件语句的几种表示 301

附录3.D一些常用的模糊蕴涵算子 302

第4章 模糊控制系统与模糊控制器 303

4.1模糊控制系统 303

4.1.1模糊控制系统的组成 305

4.1.2模糊控制系统的原理与特点 306

4.1.3模糊控制系统的分类 322

4.2模糊控制器 326

4.2.1模糊控制器的组成 326

4.2.2模糊控制器的结构 337

4.2.3模糊控制器模型的分类 342

4.3一个简单的模糊控制系统实例 347

4.3.1系统受控对象 347

4.3.2锅炉锅筒水位模糊控制系统 348

4.3.3燃烧系统的模糊控制 354

附录4.A模糊控制器的多值继电特性 356

第5章 模糊控制器的设计与分析 358

5.1模糊控制器的设计 358

5.1.1模糊控制器的设计要求 358

5.1.2模糊控制器的结构设计 360

5.1.3模糊规则的选择和模糊推理 364

5.1.4解模糊化 377

5.1.5模糊控制器论域及比例因子的确定 388

5.2模糊控制器的静态特性分析 401

5.2.1模糊控制规则的完备性 402

5.2.2模糊控制规则的干涉性 403

5.2.3模糊控制规则的相容性 406

5.2.4模糊控制器的鲁棒性 411

5.3模糊控制器的动态特性分析 413

5.3.1影响模糊控制器动态特性的若干因素 413

5.3.2模糊控制器动态特性的改善 417

5.3.3模糊控制仿真实例 430

5.3.4模糊控制器的动态稳定性 439

附录5.A有关控制规则干涉性的几个定理证明 445

第6章 模糊控制理论研究 447

6.1模糊辨识建模 447

6.1.1系统建模概述 447

6.1.2模糊辨识建模的原理 449

6.1.3模糊辨识建模的改进方法 461

6.1.4多变量系统的辨识建模 466

6.2模糊函数迫近器的理论与分析 471

6.2.1两类基本模糊模型推理机理及其表达式 471

6.2.2模糊函数迫近器理论 478

6.2.3模糊函数迫近器的误差分析 481

6.2.4模糊函数迫近器的存在条件 483

6.3模糊控制器的结构研究 486

6.3.1 PID模糊控制器 486

6.3.2自调整模糊控制器 504

6.3.3最优模糊控制器 510

6.3.4自学习模糊控制器 519

6.4模糊推理规则的研究 534

6.4.1模糊推理函数 534

6.4.2语句连接词与合成算子 544

6.4.3合成推理 545

6.4.4分层模糊推理 548

附录6.A式（6-131）的证明 557

附录6.B几个引理的证明 558

第7章 基于多值逻辑的硬件模糊控制器 560

7.1查表式硬件模糊控制器 560

7.1.1基于J门的查表式硬件模糊控制器 560

7.1.2基于模糊分类器的查表式硬件模糊控制器 563

7.2在线推理式硬件模糊控制器 565

7.2.1采用DYL的推理式硬件模糊控制器 565

7.2.2基于神经元近似推理的硬件模糊控制器 569

7.3规则匹配型硬件模糊控制器 578

7.3.1硬件电路 578

7.3.2基于规则匹配的模糊控制器 581

7.4基于DYL的模糊PID控制器 584

7.4.1模糊PID控制器的硬件实现 585

7.4.2模糊自组织PID控制器的硬件实现 589

第8章 模糊集成控制器与系统 596

8.1模糊集成控制 596

8.1.1模糊集成控制器 596

8.1.2模糊集成控制系统 636

8.2模糊-神经网络系统 652

8.2.1神经网络在模糊控制器中的应用 652

8.2.2采用神经网络的自组织模糊控制器 660

8.2.3模糊-神经网络控制应用实例 666

8.2.4几点结论 668

8.3专家模糊控制系统 669

8.3.1专家模糊控制系统的设计 670

8.3.2专家模糊控制系统应用实例 673

附录 8.A反向传播学习算法 676

第9章 模糊控制用的通用芯片与支持系统 677

9.1模糊控制通用芯片 677

9.1.1模糊样本比较器与应用系统 678

9.1.2模糊相关器 679

9.1.3模糊微控制器及其开发系统 680

9.1.4神经处理器及其开发系统 680

9.2 NLX230单片模糊微控制器 681

9.2.1模糊微控制器逻辑设计的基本思想 682

9.2.2距离测量原理 684

9.2.3单块芯片简介 687

9.2.4工作模式 691

9.2.5应用和特点 694

9.3 ADS230模糊微控制器的开发系统 694

9.4模糊控制用的通用系统 695

9.4.1模糊控制用的通用控制器 695

9.4.2模糊控制用的通用软件 700

9.4.3结论 702

第10章 模糊控制的应用 703

10.1模糊控制的工业应用 703

10.1.1模糊控制在交流伺服系统中的应用 703

10.1.2自学习模糊控制器及其在液位控制中的应用 717

10.1.3自校正模糊控制器在粮食烘干系统中的应用 724

10.1.4模糊控制在水泥生产过程中的应用 731

10.1.5模糊控制在工业机器人中的应用 742

10.2模糊控制在其他领域中的应用 751

10.2.1模糊控制在可编程序控制器中的应用 752

10.2.2模糊模型化在抗生素发酵过程的染菌故障诊断中的应用 758

10.2.3模糊预测及其在天气预报中的应用 764

10.2.4模糊控制在图像识别中的应用——智能机器人行走控制 773

10.2.5模糊控制在医疗诊断中的应用 780

10.3模糊控制在家用电器中的应用 788

10.3.1概况 788

10.3.2模糊控制在电饭煲中的应用 791

10.3.3模糊控制在全自动洗衣机中的应用 794

10.3.4模糊控制在空调器中的应用 805

附录 810

附录A 符号集表 810

附录B 基本运算表 815

附录C 基本规律表 817

附录D 基本性质表 820

参考文献 821