第1章 绪 论 1
1.1 控制科学发展的历史 1
1.2 智能控制产生的背景 2
1.3 智能控制的基本概念和研究内容 3
1.4 本书的主要内容 7
本章小结 8
习题 8
第2章 专家控制 9
2.1 专家系统 9
2.2 知识表示与推理 14
2.3 专家控制系统 24
2.4 自学习专家控制系统 34
2.5 基于粗糙集的专家控制系统 38
2.6 专家控制系统示例 40
本章小结 46
习题 47
第3章 模糊控制 48
3.1 模糊控制的基本概念 48
3.2 模糊集合与模糊关系 50
3.3 模糊关系与模糊推理 57
3.4 模糊控制系统的结构 67
3.5 模糊控制系统的设计 71
3.6 模糊控制系统的稳定性分析 112
本章小结 117
习题 117
第4章 神经网络控制 119
4.1 神经网络的基本概念 119
4.2 神经网络结构类型及其学习算法 124
4.3 基于神经网络的系统辨识 145
4.4 PID神经网络控制 155
4.5 神经PID控制 160
4.6 小脑模型神经网络控制 165
4.7 基于神经网络的内模控制 170
4.8 基于神经网络的模型参考自适应控制 173
4.9 基于神经网络的预测控制 176
4.10 深度学习 179
本章小结 193
习题 193
第5章 遗传算法与智能控制 195
5.1 遗传算法的基本原理 195
5.2 基于遗传算法的系统辨识 203
5.3 基于遗传算法的PID参数优化 209
5.4 基于遗传算法的模糊控制器参数优化 213
5.5 基于遗传算法的神经网络控制器优化 224
本章小结 226
习题 226
第6章 基于多Agent的智能控制 228
6.1 Agent及多Agent 228
6.2 多Agent的通信 232
6.3 基于多Agent的变电站故障诊断 233
6.4 基于多Agent的列车运行智能控制 238
6.5 基于多Agent的水箱液位控制 241
本章小结 242
习题 242
参考文献 243