《模糊控制理论与工程应用》PDF下载

  • 购买积分:11 如何计算积分?
  • 作  者:曾光奇,胡均安,王东(等)主编
  • 出 版 社:武汉:华中科技大学出版社
  • 出版年份:2006
  • ISBN:7560937691
  • 页数:277 页
图书介绍:本书论述了模糊控制的数学基础、模糊控制系统与模糊控制器的组成及稳定性分析、神经网络模糊控制及模糊控制在纺织工程、环保工程等领域的应用。

第1章 绪论 1

1.1 模糊理论的产生 1

1.2 模糊控制理论的创立、现状和发展趋势 3

1.2.1 模糊控制理论的创立 3

1.2.2 模糊控制理论的研究和应用状况 4

1.2.3 模糊控制理论的发展趋势 8

1.3 本书的基本结构和内容安排 10

第1篇 模糊控制理论的数学基础 14

第2章 模糊数学基础知识 14

2.1 模糊现象及模糊概念 14

2.2 模糊集合论基础 15

2.2.1 经典集合论概述 15

2.2.2 模糊集合的定义及表示方法 20

2.2.3 模糊集合的运算 21

2.2.4 隶属函数的确定原则及基本确定方法 23

2.2.5 λ-截集 26

2.3 模糊集合的基本定理 27

2.3.1 模糊集合的分解定理 27

2.3.2 模糊集合的扩展原理 29

2.4 模糊关系、模糊矩阵和模糊变换 30

2.4.1 模糊关系及运算 30

2.4.2 模糊矩阵 31

2.4.3 模糊关系的合成运算及性质 32

2.4.4 模糊变换 33

2.5 模糊逻辑 33

2.5.1 模糊逻辑概述 33

2.5.2 模糊命题 34

2.5.3 模糊逻辑公式 37

2.6 模糊语言 38

2.6.1 模糊语言的组成要素及语法规则 38

2.6.2 语言值及其运算法则 42

2.6.3 语言变量 44

2.7 模糊推理 45

2.7.1 模糊语句概述 45

2.7.2 模糊条件语句 45

2.7.3 模糊推理 49

第2篇 模糊控制理论 56

第3章 模糊控制系统与模糊控制器概论 56

3.1 模糊控制系统的基本结构及控制原理 56

3.1.1 一般模糊控制系统的基本结构 57

3.2.1 一般模糊控制器的基本结构 59

3.2.2 一般模糊控制器各主要环节的功能 59

3.1.2 一般模糊控制系统的工作原理 59

3.2 一般模糊控制器的基本结构 59

3.3 模糊控制器的基本类型 60

3.3.1 按输入、输出量分 60

3.3.2 按模糊控制器的本质分 62

3.3.3 按模糊控制器的控制功能分 63

3.3.4 按模糊控制器的智能化程度分 65

3.4 一般模糊控制器设计中的几个突出问题 67

3.4.1 模糊化 67

3.4.2 数据库 67

3.4.3 规则库 69

3.4.4 清晰化基本算法 69

第4章 基本模糊控制器设计 71

4.1.1 模糊控制器的语言变量 72

4.1.2 语言变量值的选取 72

4.1 精确量的模糊化处理 72

4.1.3 语言变量论域上的模糊子集的确定原则 73

4.1.4 语言变量的赋值表 74

4.1.5 一个确定精确量的模糊化 75

4.2 基本模糊控制器的模糊规则设计 76

4.2.1 双输入单输出模糊控制器的基本规则 76

4.2.2 基于手动控制策略的模糊控制规则集 77

4.3 模糊控制状态表及模糊关系 77

4.3.1 模糊控制状态表 77

4.3.2 反应控制规则的模糊关系 78

4.4 模糊推理方法 78

4.5.2 待判决模糊集合形状的分析 79

4.5 输出信息的模糊判决 79

4.5.1 模糊判决方法 79

4.6 建立查询表 80

4.7 基本模糊控制器设计举例 81

4.7.1 被控对象的特点和控制任务 81

4.7.2 模糊控制器设计 81

第5章 模糊-PID控制器设计 86

5.1 模糊-PI(比例积分)控制器 86

5.1.1 模糊-PI双模控制 86

5.1.2 比例-模糊-PI控制 87

5.1.3 模糊积分引入方式 88

5.2 模糊-比例微分(PD)控制器 89

5.2.1 模糊-PD控制结构 89

5.2.2 模糊-PD控制器的设计 90

5.2.3 数值仿真 91

5.3 模糊-比例积分微分(PID)控制器 92

5.3.1 自整定模糊-PID控制器的结构 92

5.3.2 自整定设计思想 92

5.3.3 模糊-PID参数控制算法 93

5.3.4 仿真结果 96

5.4 模糊PID控制系统实例 97

5.4.1 模糊-PID控制器的结构组成 97

5.4.2 模糊自整定PID参数控制算法 99

5.4.3 模糊自整定PID参数控制系统软件实现 100

5.4.4 实验结果分析 100

5.5.1 控制系统结构 102

5.5.2 控制器设计和参数整定 102

5.5 常规PID与模糊-PID控制器的比较分析 102

5.5.3 模糊切换方法设计 104

5.5.4 仿真实例 105

第6章 多变量模糊控制 106

6.1 多变量模糊控制基本理论概述 106

6.1.1 分层多变量模糊控制 107

6.1.2 自学习模糊控制器 109

6.1.3 基于模型的多变量模糊控制方法 110

6.1.4 多变量模糊解耦 116

6.2 双输入双输出模糊控制器的结构 119

6.3 递阶多变量模糊控制器的设计 122

6.4 多变量模糊控制器的应用实例 125

6.4.1 多变量温度模糊控制 125

6.4.2 板球系统的T-S模糊多变量控制 128

7.1 自适应模糊控制系统 133

第7章 自适应模糊控制 133

7.2 直接型和间接型自适应模糊控制器 134

7.2.1 直接型和间接型自适应模糊控制器的区别 134

7.2.2 第一类和第二类自适应模糊控制器 135

7.2.3 直接型自适应模糊控制器的结构 136

7.3 基于模型参考的自适应模糊控制器 144

7.3.1 基于模型参考的自适应模糊控制器 144

7.3.2 基于模型参考的自适应模糊控制器的设计 145

7.4 自校正模糊控制器 150

7.5 基于监督控制的自适应模糊控制器的设计 152

7.5.1 间接型自适应模糊监督控制器设计 152

7.5.2 直接型自适应模糊监督控制器设计 157

7.6.1 基于基本参数调整的自适应模糊控制器概述 158

7.6 基于基本参数调整的自适应模糊控制器 158

7.6.2 论域自调整模糊控制器 162

7.7 基于智能算法的自适应模糊控制器 163

第8章 神经网络模糊控制 165

8.1 神经网络基础 165

8.1.1 神经元 166

8.1.2 人工神经网络 167

8.1.3 向后传播网络 169

8.2 传统的神经网络控制概述 172

8.2.1 神经网络的逼近能力 172

8.2.2 神经控制的基本思想 173

8.2.3 神经网络在控制中的作用 174

8.2.4 传统的神经网络控制 174

8.3 神经网络模糊控制 176

8.3.2 结构等价的神经网络模糊控制器 177

8.3.1 神经网络和模糊逻辑相结合的方式 177

8.4 基于神经网络的自适应模糊控制器 183

8.4.1 控制器结构 183

8.4.2 学习算法 184

8.4.3 仿真实验 185

8.5 基于单层神经网络的多变量自适应模糊控制器 186

8.6 模糊逻辑、神经网络与混沌控制概述 190

8.6.1 混沌及混沌控制简介 190

8.6.2 混沌系统的模糊控制 190

8.6.3 混沌系统的神经网络控制 191

9.1 连续模糊控制系统的稳定性分析 193

9.1.1 连续模糊控制系统 193

第9章 模糊控制系统的稳定性分析 193

9.1.2 连续模糊控制系统的稳定性定理 194

9.1.3 仿真实例 198

9.2 离散模糊控制系统的稳定性分析 201

9.2.1 离散模糊控制系统 201

9.2.2 离散模糊控制系统的稳定性定理 202

9.3 基于模糊动态线性模型T-S的稳定性分析 205

9.3.1 描述函数分析法 205

9.3.2 相平面分析法 206

9.3.3 线性近似分析法 208

9.4 不确定非线性模糊控制系统的稳定性分析 211

9.4.1 不确定非线性系统 211

9.4.2 不确定非线性系统的稳定性定理 212

10.1.1 控制对象的动态特性 216

10.1 纺织生产过程温控对象的自调整模糊控制 216

第10章 模糊控制在纺织工程中的应用 216

第3篇 模糊控制理论的工程应用 216

10.1.2 自调整模糊控制算法 217

10.1.3 算法仿真与控制效果分析 218

10.2 梳棉机自调匀整系统的模糊控制 220

10.2.1 梳棉机的数学模型及传统控制方法 220

10.2.2 模糊混合环控制器的设计 221

10.2.3 反馈控制器的设计 225

10.2.4 前-反馈控制器的综合 225

第11章 模糊控制在环保工程中的应用 226

11.1 模糊控制在水厂混凝投药系统中的应用 226

11.1.1 混凝投药模糊控制系统 226

11.1.2 混凝投药模糊控制器工作原理 227

11.1.3 混凝投药模糊控制器设计原理 228

11.1.4 混凝投药模糊控制器系统软件的设计 230

11.2 模糊控制在污水处理中的应用 230

11.2.1 污水处理系统 230

11.2.2 泵站模糊控制方法 231

第12章 模糊控制在机电工程中的应用 235

12.1 工业洗衣机模糊控制器 235

12.1.1 模糊控制器设计 235

12.1.2 模糊推理软件设计 237

12.2 机电设备故障诊断模糊推理机设计 238

12.2.1 机电设备故障机理分析 239

12.2.2 模糊推理机的设计 240

12.3 步行机器人模糊神经网络控制 243

12.3.1 概述 243

12.3.2 步行机器人控制中的神经网络 243

12.3.3 神经网络的训练 244

12.3.4 模糊控制器的工作原理 246

第13章 模糊控制在通信工程中的应用 249

13.1 模糊控制在数字式无线通信装置中的应用 249

13.1.1 数字式无线通信装置中的控制原理 249

13.1.2 模糊控制系统结构设计 249

13.1.3 物理量的模糊化 250

13.1.4 控制规则设计 250

13.1.5 控制系统的工况实验 252

13.2 车载无线通信受话音量模糊控制 252

13.2.1 模糊控制器的设计 252

13.2.2 系统软件设计 253

13.3 ABR业务流量模糊智能控制 255

13.3.1 ABR业务模糊流量控制系统 256

13.3.2 ABR模糊流量控制机制的性能 257

13.3.3 性能仿真结果 258

第14章 模糊控制在其他工程领域中的应用 261

14.1 基于单片机的船舶自动舵模糊控制系统 261

14.1.1 自动舵模糊控制系统的工作原理 261

14.1.2 模糊控制器的设计 262

14.1.3 模糊控制器的实现 263

14.2 模糊控制在船舶减摇技术上的应用 265

14.2.1 减摇鳍系统模糊控制器设计 266

14.2.2 模糊控制器及与PID控制器仿真结果比较 267

14.3 模糊控制理论在目标识别领域中的应用 268

14.3.1 目标特征量 269

14.3.2 模糊隶属函数的确定 270

14.3.3 分类识别方法 271

参考文献 273