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第1章 智能模拟基础 1

1.1思维科学 1

1.1.1思维与思维科学 1

1.1.2思维的类型 2

1.2思维的神经基础 7

1.2.1思维与智能 7

1.2.2思维的神经基础 7

1.3智能模拟基础 8

1.3.1智能模拟的科学基础 8

1.3.2智能模拟的哲学基础 9

1.3.3智能模拟的基本途径 9

1.4智能模拟中的科学方法论 11

1.4.1结构主义方法 11

1.4.2行为主义方法 12

1.4.3演绎主义方法 12

1.4.4信息科学方法 12

1.5智能控制与智能模拟 13

第2章 模糊逻辑基础 14

2.1模糊数学的创立及发展 14

2.2经典集合及其运算 16

2.2.1集合的概念及定义 16

2.2.2集合的直积 17

2.2.3映射与关系 18

2.2.4集合的运算性质 18

2.2.5集合的表示及特征函数 19

2.3模糊集合及其运算 20

2.3.1模糊子集的定义及表示 20

2.3.2模糊子集的运算 22

2.4模糊集合与经典集合的联系 24

2.4.1截集 24

2.4.2分解定理 25

2.4.3扩张原则 26

2.5隶属函数 26

2.5.1隶属函数的确定方法 27

2.5.2常用的隶属函数 30

2.6模糊矩阵与模糊关系 32

2.6.1模糊矩阵 32

2.6.2模糊关系 36

2.6.3模糊关系的合成 39

2.7模糊向量及其运算 41

2.7.1模糊向量 41

2.7.2模糊向量的笛卡儿乘积 41

2.7.3模糊向量的内积与外积 42

2.8模糊逻辑与模糊推理 43

2.8.1模糊逻辑 43

2.8.2模糊语言 51

2.8.3模糊推理 57

第3章 模糊控制原理与模糊控制器设计 64

3.1模糊自动控制原理 64

3.1.1模糊控制的基本思想 64

3.1.2模糊控制系统的组成 66

3.1.3模糊控制的基本原理 67

3.2模糊控制器设计的基本方法 73

3.2.1模糊控制器的结构设计 73

3.2.2模糊控制规则的设计 75

3.2.3精确量的模糊化方法 80

3.2.4模糊推理及其模糊量的非模糊化方法 81

3.2.5论域、量化因子、比例因子的选择 85

3.2.6模糊控制查询表及算法流程图 88

3.2.7采样时间的选择 89

3.3模糊控制器的设计举例 90

3.3.1确定模糊控制器的结构 91

3.3.2建立模糊控制规则 91

3.3.3确定模糊变量的赋值表 92

3.3.4建立模糊控制表 92

3.3.5简单模糊控制器的控制特性 94

第4章 解析描述的模糊控制器 98

4.1模糊控制规则的解析描述 98

4.2带有调整因子的模糊控制规则 99

4.3模糊控制规则的自调整与自寻优 100

4.3.1带有两个调整因子的控制规则 101

4.3.2带有多个调整因子的控制规则 102

4.3.3模糊控制规则的自寻优 102

4.4带有自调整因子的模糊控制器 104

4.5带有自调整函数的模糊控制规则 105

第5章 模糊系统辨识 110

5.1基于模糊关系模型的系统辨识 110

5.1.1模糊关系模型 110

5.1.2模糊关系模型的品质指标 111

5.1.3基于模糊关系模型的建模方法 111

5.2基于模糊关系模型的建模举例 113

5.3自适应模糊预测模型 116

5.4基于T-S模型的模糊系统辨识 118

5.4.1 T-S模糊模型 118

5.4.2基于T-S模型的模糊系统辨识 120

第6章 自适应模糊控制 123

6.1自适应模糊控制器的结构 123

6.2自适应模糊控制器的原理 124

6.3模型参考模糊自适应控制系统 130

6.3.1 MRAS系统的基本结构 130

6.3.2 MRFAS系统的控制算法 131

6.3.3基于T-S模型设计模糊自适应机构 134

6.3.4 MRFAS系统稳定性能分析 135

6.3.5自适应模糊控制系统的仿真 136

6.4自校正模糊控制器 140

6.5自适应递阶模糊控制 145

6.5.1系统变量与规则间的数量关系 145

6.5.2自适应递阶模糊控制器的设计 146

6.5.3蒸汽锅炉的递阶模糊控制系统 149

第7章 模糊控制的实现技术 151

7.1模糊控制软件的开发工具 151

7.1.1 Motorola模糊控制软件 151

7.1.2美国FIDE模糊推理开发环境 152

7.1.3德国模糊逻辑系统软件工具fuzzy TECH 153

7.1.4 MATLAB模糊逻辑工具箱 155

7.1.5模糊控制软件开发工具一览 160

7.2模糊控制芯片 161

7.2.1模糊芯片发展概况 162

7.2.2模糊芯片的主要性能 163

7.2.3模糊控制用芯片 165

第8章 模糊控制的工程应用实例 168

8.1蒸汽发动机的模糊控制系统 168

8.1.1概述 168

8.1.2模糊控制器的结构 168

8.1.3模糊变量的论域及其隶属函数 169

8.1.4控制规则 170

8.1.5模糊控制的结果 172

8.2模糊控制在退火炉燃烧过程控制中的应用 172

8.2.1概述 172

8.2.2模糊控制系统的组成 173

8.2.3模糊控制器和模糊自寻优控制器 174

8.2.4应用效果与结论 176

8.3气炼机的自适应模糊控制系统 177

8.3.1概述 177

8.3.2自动气炼机的结构及其工艺流程 178

8.3.3气炼机控制系统的硬件设计 178

8.3.4气炼机控制系统的软件设计 179

8.3.5自动气炼机的模糊控制器 181

8.3.6自动气炼机透烧、预烧延时的自适应模糊控制 182

8.3.7小结 185

8.4电弧冶炼炉的模糊控制 185

8.4.1概述 185

8.4.2模糊聚类分析 186

8.4.3模糊控制规则 187

8.4.4控制系统的组成 188

8.4.5小结 188

8.5高技术机翼的倾斜和力矩的模糊逻辑控制 189

8.5.1概述 189

8.5.2高技术机翼ATW 189

8.5.3 ATW的模糊控制 191

8.5.4鲁棒性测试及结论 195

8.6预测模糊控制在列车自动驾驶系统中的应用 195

8.6.1列车自动驾驶系统 195

8.6.2地铁列车的预测模糊控制系统 196

8.6.3应用实例及其效果 199

8.7机器人的模期控制 200

8.7.1概述 200

8.7.2模糊指令与模糊算法 201

8.7.3模糊指令的解释 201

8.7.4机器人的模糊控制 203

8.7.5机器人的控制过程 206

8.8模糊全自动洗衣机 206

8.8.1洗净度传感器 207

8.8.2布量、布质传感器 208

8.8.3基于洗净度的模糊推理 209

8.8.4基于布量、布质的模糊控制 210

8.8.5模糊全自动洗衣机的特点 212

参考文献 213