第1章 绪论 1
1.1 控制理论的产生与发展 1
1.1.1 控制理论的诞生 1
1.1.2 古典控制理论的研究方法 4
1.1.3 现代控制理论的研究方法 5
1.1.4 智能控制理论的产生与发展 7
1.1.5 智能控制理论研究方法 9
1.1.6 智能控制研究热点 10
1.2 向人的控制智慧学习 12
1.2.1 智能控制方法分类 12
1.2.2 智能控制的共同点 13
1.2.3 自动控制面临的挑战 14
1.3 仿人智能控制与仿人思维控制 16
1.3.1 仿人智能控制 16
1.3.2 仿人思维控制 18
1.3.3 二者的区别与联系 20
第2章 仿人智能控制研究 21
2.1 概述 21
2.2 仿人智能控制原型算法 23
2.2.1 原型算法控制机理 23
2.2.2 原型算法的不足 25
2.3 仿人智能控制原型算法的改进 26
2.3.1 原型算法的改进（Ⅰ） 26
2.3.2 原型算法的改进（Ⅱ） 29
2.3.3 原型算法的改进（Ⅲ） 30
2.4 仿人智能控制研究进展 32
第3章 人的一般思维和控制思维 36
3.1 人的一般思维特性与记忆 36
3.1.1 记忆概述 36
3.1.2 人的一般思维特性 38
3.1.3 计算机与思维 42
3.2 人的控制思维特性 43
3.2.1 人工控制过程分析 43
3.2.2 形象直觉推理控制思维 46
3.2.3 抽象逻辑推理控制思维 47
3.3 人工控制思维过程 48
3.3.1 人的控制思维过程与控制性能指标 48
3.3.2 人的控制思维过程与控制经验 49
3.4 人的高级智慧——没有推理的智能 53
3.4.1 控制过程的知识发现 54
3.4.2 没有推理的智能的模拟 55
第4章 基于人控制思维的控制器模型与实现 57
4.1 基于人控制思维的控制器模型 58
4.2 人的抽象逻辑推理控制思维的模拟与实现（Ⅰ） 61
4.3 人的抽象逻辑推理控制思维的模拟与实现（Ⅱ） 65
4.3.1 动态特征量的定义 65
4.3.2 控制器结构 67
4.3.3 实例研究 68
4.4 仿人思维控制器模型的实现 70
4.4.1 模型实现原理 70
4.4.2 应用实例 76
第5章 仿人的控制策略与技巧 77
5.1 控制过程的分段 77
5.1.1 粗调阶段控制特征 78
5.1.2 调整学习阶段控制特征 78
5.1.3 微调阶段的控制特征 80
5.2 控制过程特征数据挖掘 80
5.2.1 控制滞后时间的识别 80
5.2.2 控制阶段的识别 81
5.2.3 控制方向的识别 83
5.3 被控对象特性分析与控制策略 83
5.3.1 被控量和控制量之间的定性定量关系模型 84
5.3.2 被控量动态特性分析与控制策略 86
5.3.3 干扰量特性分析与控制策略 87
5.4 开闭环切换控制策略 89
5.5 变周期控制 91
第6章 广义仿人控制 93
6.1 控制理论的基础 93
6.2 广义仿人控制 94
6.3 面向对象的柔性设计与控制 96
6.4 面向对象的柔性设计与控制的实现——面向对象的组态软件 100
6.4.1 控制系统类分析 101
6.4.2 面向对象组态软件 105
6.4.3 面向对象组态软件的初步实现 113
6.5 软智能执行器对象设计 119
6.5.1 三智能对象之间的关系 120
6.5.2 软智能执行器对象的结构与功能 121
6.6 软智能传感器对象设计 123
6.6.1 传感器有效性检验 123
6.6.2 软传感器对象的结构与功能 123
6.6.3 AANN网络的训练学习 125
6.7 控制系统结构的拟人化研究 128
第7章 研究展望 129
7.1 仿人思维控制研究展望 129
7.2 控制系统结构拟人化研究展望 130
参考文献 138