第1章 引言 1
1.1 自动控制理论的发展历程 1
1.2 智能控制概况 2
1.2.1 智能控制的发展简况 2
1.2.2 智能控制的几个重要分支 4
1.3 模糊控制 6
1.3.1 模糊控制解决的问题 7
1.3.2 模糊控制的发展简史 7
1.3.3 模糊控制的特点及展望 9
思考与练习题 10
第2章 模糊控制的数学基础 11
2.1 模糊集合 11
2.1.1 经典集合 11
2.1.2 模糊集合 14
2.2 隶属函数 22
2.2.1 确定隶属函数的基本方法 23
2.2.2 常用隶属函数 24
2.3 模糊集合的运算 26
2.3.1 模糊集合的基本运算 26
2.3.2 模糊集合的基本运算规律 29
2.3.3 模糊集合运算的其他定义 31
2.4 模糊关系及其运算 32
2.4.1 经典关系 32
2.4.2 模糊关系 34
2.4.3 模糊关系的运算 38
2.4.4 模糊关系的合成 40
2.5 模糊向清晰的转换 45
2.5.1 模糊集合的截集 45
2.5.2 模糊关系矩阵的截矩阵 47
2.5.3 模糊集合转化为数值的常用方法 47
思考与练习题 51
第3章 模糊控制的逻辑学基础 53
3.1 二值逻辑简介 53
3.1.1 判断 54
3.1.2 推理 58
3.2 自然语言的模糊集合表示 59
3.2.1 一些自然词语的F集合表示 59
3.2.2 模糊算子 60
3.3 模糊逻辑和近似推理 63
3.3.1 模糊命题 64
3.3.2 常用的两种基本模糊条件语句 65
3.3.3 近似推理及其合成法则 74
3.4 T-S型模糊推理 81
3.4.1 双输入、单输出系统的T-S型模糊推理 81
3.4.2 MISO系统的T-S模糊推理 85
思考与练习题 87
第4章 模糊控制器的设计 89
4.1 模糊控制系统的基本组成 89
4.1.1 从传统控制系统到模糊控制系统 89
4.1.2 模糊控制器的结构 92
4.2 Mamdani型模糊控制器的设计 93
4.2.1 Mamdani型模糊控制器的基本组成 93
4.2.2 量化因子和比例因子 94
4.2.3 模糊化和清晰化 98
4.2.4 模糊控制规则 102
4.2.5 模糊自动洗表机的设计 113
4.3 T-S型模糊控制器的设计 117
4.3.1 T-S型模糊模型 118
4.3.2 T-S型模糊系统设计要点 121
4.4 F控制器和PID控制器的结合 121
4.4.1 F-PID复合控制器基本原理 121
4.4.2 F-PID复合控制器的其他形式 122
4.4.3 用模糊控制器调节PID控制器的参数 123
思考与练习题 125
第5章 模糊控制系统的MATLAB仿真 127
5.1 Simulink仿真入门 127
5.1.1 MATLAB中的仿真模块库 128
5.1.2 仿真模型图的构建 135
5.1.3 动态系统的Simulink仿真 142
5.2 模糊推理系统的设计与仿真 149
5.2.1 模糊推理系统的图形用户界面简介 149
5.2.2 模糊推理系统编辑器 150
5.2.3 隶属函数编辑器 156
5.2.4 模糊规则编辑器 161
5.2.5 模糊规则观测窗 172
5.2.6 FIS输出量曲面观测窗 179
5.2.7 用GUI设计Mamdani型模糊系统举例 182
5.2.8 用GUI设计Sugeno型模糊系统举例 189
5.3 模糊控制系统的设计与仿真 196
5.3.1 FIS与Simulink的连接 196
5.3.2 构建模糊控制系统的仿真模型图 200
5.3.3 通过仿真对系统进行分析 208
思考与练习题 218
第6章 神经网络在模糊控制中的应用 219
6.1 神经网络的基本原理 219
6.1.1 神经网络发展历史 219
6.1.2 神经元的生理结构 221
6.1.3 神经元的数学模型 222
6.1.4 人工神经网络模型 224
6.1.5 神经网络模型的学习方法 225
6.1.6 BP型神经网络原理简介 227
6.2 神经模糊控制 228
6.3 用自适应神经模糊系统建立FIS 229
6.3.1 ANFIS图形用户界面简介 229
6.3.2 用Anfis建立FIS的步骤 233
6.3.3 用Anfis建立FIS举例 245
思考与练习题 255
参考文献 256