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