第二版前言 1
第一版前言 1
第1章 概述 1
1.1智能控制的产生与发展 2
1.1.1自动控制面临的机遇与挑战 2
1.1.2智能控制的发展和学科的建立 3
1.2智能控制的基本知识 5
1.2.1智能控制的定义与特点 5
1.2.2智能控制器的一般结构 7
1.2.3智能控制系统的分类 8
1.3人工智能的学派理论与计算方法 10
1.3.1人工智能的学派理论及其对智能控制的影响 10
1.3.2人工智能与智能控制的计算方法 11
1.4智能控制的结构理论 11
1.4.1二元交集结构理论 12
1.4.2三元交集结构理论 13
1.4.3四元交集结构理论 13
1.5本书概要 17
习题1 17
第2章 递阶控制 19
2.1递阶智能机器的一般结构 20
2.2递阶智能控制系统举例 22
2.2.1汽车自主驾驶系统的组成 22
2.2.2汽车自主驾驶系统的递阶结构 23
2.2.3自主驾驶系统的结构与控制算法 26
2.2.4自主驾驶系统的试验结果 27
2.3本章小结 28
习题2 28
第3章 专家控制 29
3.1专家系统的基本概念 30
3.1.1专家系统的定义与一般结构 30
3.1.2专家系统的建造步骤 32
3.2专家系统的主要类型及其结构 32
3.2.1基于规则的专家系统 33
3.2.2基于框架的专家系统 34
3.2.3基于模型的专家系统 35
3.3专家控制系统的结构与类型 37
3.3.1专家控制系统的控制要求与设计原则 38
3.3.2专家控制系统的结构 40
3.3.3专家控制系统的类型 43
3.4专家控制系统应用举例 44
3.4.1实时控制系统的特点与要求 44
3.4.2高炉监控专家系统 45
3.5本章小结 47
习题3 48
第4章 模糊控制 49
4.1模糊数学基础 50
4.1.1模糊集合、模糊逻辑及其运算 50
4.1.2模糊关系与模糊变换 52
4.1.3模糊逻辑推理 54
4.1.4模糊判决方法 59
4.2模糊控制系统的原理与结构 61
4.2.1模糊控制原理 61
4.2.2模糊控制系统的工作原理 62
4.3模糊控制器的设计内容 62
4.3.1模糊控制器的设计内容与原则 63
4.3.2模糊控制器的控制规则形式 67
4.4模糊控制系统的设计方法 67
4.4.1模糊系统设计的查表法 68
4.4.2模糊系统设计的梯度下降法 69
4.4.3模糊系统设计的递推最小二乘法 72
4.4.4模糊系统设计的聚类法 73
4.5模糊控制器的设计实例与实现 75
4.5.1模糊控制器设计 76
4.5.2模糊控制器的在线实现 77
4.6 Matlab模糊控制工具箱简介 80
4.7本章小结 81
习题4 82
第5章 神经控制 85
5.1人工神经网络的初步知识 86
5.1.1神经元及其特性 86
5.1.2神经网络与智能控制 87
5.1.3人工神经网络的基本类型和学习算法 88
5.1.4人工神经网络的典型模型 91
5.1.5基于神经网络的知识表示与推理 95
5.2神经控制的结构方案 98
5.2.1 NN学习控制 98
5.2.2 NN直接逆模控制与内模控制 99
5.2.3 NN自适应控制 100
5.3神经控制器的设计 101
5.3.1神经控制系统的设计内容和结构 101
5.3.2神经控制器的训练与学习算法 102
5.4 Matlab神经网络工具箱及其仿真 106
5.4.1 Matlab神经网络工具箱图形用户界面设计 106
5.4.2基于Simulink的神经网络及其控制仿真 107
5.5本章小结 109
习题5 109
第6章 学习控制 111
6.1学习控制概述 112
6.1.1学习控制的定义与研究意义 112
6.1.2学习控制的发展及其与自适应控制的关系 114
6.1.3对学习控制的要求 116
6.2学习控制方案 117
6.2.1基于模式识别的学习控制 117
6.2.2迭代学习控制 120
6.2.3重复学习控制 122
6.2.4基于神经网络的学习控制 123
6.3学习控制系统应用举例 123
6.3.1无缝钢管张力减径过程壁厚控制迭代学习控制算法 124
6.3.2钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果 125
6.4本章小结 129
习题6 130
第7章 进化控制与免疫控制 131
7.1遗传算法简介 132
7.1.1遗传算法的基本原理 132
7.1.2遗传算法的求解步骤 135
7.2进化控制基本原理 137
7.2.1进化控制原理与系统结构 137
7.2.2进化控制的形式化描述 139
7.3进化控制系统示例 140
7.4免疫算法和人工免疫系统原理 142
7.4.1自然免疫系统的概念、组成与功能 142
7.4.2免疫算法的提出和定义 144
7.4.3免疫算法的步骤和框图 145
7.5免疫控制系统的结构 148
7.6免疫控制系统示例 149
7.7本章小结 151
习题7 152
第8章 多真体控制 153
8.1分布式人工智能与真体（Agent） 154
8.1.1分布式人工智能 154
8.1.2 Agent及其特性 154
8.1.3真体的结构 156
8.2多真体系统 157
8.2.1多真体系统的模型和结构 157
8.2.2多真体系统的协作、协商和协调 158
8.2.3多真体系统的学习与规划 161
8.3多真体控制系统的工作原理 161
8.3.1 MAS控制系统的基本原理和结构 161
8.3.2 MAS控制系统的信息模型 165
8.4本章小结 167
习题8 168
第9章 网络控制 169
9.1计算机网络与网络控制基础 170
9.1.1计算机网络及其结构 170
9.1.2数据通信与网络通信 171
9.1.3网络控制的基本问题 172
9.2网络控制系统的结构与特点 173
9.2.1网络控制系统的一般原理与结构 173
9.2.2网络控制系统的特点与影响因素 176
9.3网络控制系统的性能评价标准 178
9.3.1网络服务质量 178
9.3.2系统控制性能 179
9.4网络控制系统的应用举例 179
9.4.1烟草包装网络测控系统的工作原理 179
9.4.2烟草包装网络测控系统的功能与特色 183
9.5本章小结 183
习题9 184
第10章 复合智能控制 185
10.1复合智能控制概述 186
10.2模糊神经复合控制原理 187
10.3模糊神经复合控制系统举例 189
10.3.1自学习模糊神经控制模型 189
10.3.2自学习模糊神经控制算法 190
10.3.3弧焊过程自学习模糊神经控制系统 192
10.4专家模糊复合控制器 193
10.4.1专家模糊控制系统结构 193
10.4.2专家模糊控制系统示例 194
10.5仿人控制 196
10.5.1仿人控制的基本原理和原型算法 196
10.5.2仿人控制器的属性与设计依据 198
10.5.3仿人智能控制器的设计与实现步骤 200
10.6本章小结 203
习题10 203
附录 各章教学重点、难点和要求 205
参考文献 209