郭廣頌編寫的《智能控制技術(shù)(普通高校十二五規(guī)劃教材)》深入淺出地闡述了智能控制的基本概念、工作原理、控制方法與應用。全書共7章：第1章概述智能控制的發(fā)展歷史及主要研究問題；第2章介紹了模糊控制的數(shù)學基礎；第3～4章介紹了模糊控制的基本工作原理、模糊控制系統(tǒng)設計方法和設計實例；第5章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)與神經(jīng)網(wǎng)絡控制類型；第6章介紹了專家系統(tǒng)的工作原理與專家控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；第7章介紹了遺傳算法原理及其在控制中的應用。
本書可作為高等院校自動化、機電工程、電子信息類等專業(yè)高年級本科生及研究生的教材，也可供從事智能控制與智能系統(tǒng)研究、設計和應用的工程技術(shù)人員參考使用。
第1章 緒論
1.1 智能控制的起源與發(fā)展
1.1.1 控制理論應用面臨新的挑戰(zhàn)
1.1.2 智能控制的提出與發(fā)展概況
1.1.3 智能控制的特點
1.1.4 智能控制的應用
1.2 智能控制的基本概念
1.2.1 智能控制的定義
1.2.2 智能控制的結(jié)構(gòu)
1.3 智能控制的幾種形式
1.3.1 模糊邏輯控制
1.3.2 分級遞階智能控制
1.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制
1.3.4 專家控制
1.3.5 仿人智能控制 第1章 緒論
1.1 智能控制的起源與發(fā)展
1.1.1 控制理論應用面臨新的挑戰(zhàn)
1.1.2 智能控制的提出與發(fā)展概況
1.1.3 智能控制的特點
1.1.4 智能控制的應用
1.2 智能控制的基本概念
1.2.1 智能控制的定義
1.2.2 智能控制的結(jié)構(gòu)
1.3 智能控制的幾種形式
1.3.1 模糊邏輯控制
1.3.2 分級遞階智能控制
1.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制
1.3.4 專家控制
1.3.5 仿人智能控制
1.3.6 學習控制
1.4 智能控制系統(tǒng)的研究方向和趨勢
1.4.1 研究方向
1.4.2 發(fā)展趨勢
第2章 模糊控制的數(shù)學基礎
2.1 模糊控制概述
2.1.1 模糊理論的創(chuàng)立
2.1.2 模糊控制的應用
2.1.3 模糊控制技術(shù)的特點
2.1.4 模糊控制技術(shù)的發(fā)展
2.2 模糊集合及其表示方法
2.2.1 模糊集合的基本概念
2.2.2 模糊集合的表示方法
2.2.3 模糊集合的運算
2.2.4 確定隸屬函數(shù)的原則
2.3 模糊關(guān)系和模糊矩陣
2.3.1 普通關(guān)系
2.3.2 模糊關(guān)系
2.4 模糊邏輯
2.4.1 模糊語言邏輯
2.4.2 語言算子
2.4.3 模糊邏輯與多值邏輯的區(qū)別和聯(lián)系
2.5 模糊邏輯推理
2.5.1 似然推理
2.5.2 模糊條件推理
2.5.3 多輸入模糊推理
2.5.4 多輸人多規(guī)則推理
第3章 模糊控制的基本原理
3.1 模糊控制的基本思想
3.1.1 模糊控制思想
3.1.2 模糊控制系統(tǒng)的基本組成
3.1.3 模糊控制器的組成
3.2 模糊控制基本原理
3.2.1 單輸入單輸出模糊控制原理
3.2.2 電熱爐爐溫模糊控制設計例證
第4章 模糊邏輯控制器及模糊控制系統(tǒng)設計
4.1 模糊控制器設計的內(nèi)容
4.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)設計
4.2.1 輸入輸出變量的確定
4.2.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)的選擇
4.3 模糊控制規(guī)則設計
4.3.1 輸入輸出變量詞集的選擇
4.3.2 各模糊變量的模糊子集隸屬函數(shù)的選擇
4.3.3 模糊控制規(guī)則的建立
4.3.4 模糊化和解模糊化方法
4.3.5 論域、量化因子和比例因子
4.3.6 模糊控制在線推理示例
4.3.7 模糊控制器的硬、軟件實現(xiàn)
4.4 模糊控制與PID控制的結(jié)合
4.4.1 模糊控制器與PID控制器的關(guān)系
4.4.2 模糊PID控制器的幾種形式
4.5 模糊控制系統(tǒng)設計實例
4.5.1 溫度控制系統(tǒng)
4.5.2 控制系統(tǒng)性能分析
4.5.3 模糊控制器的實現(xiàn)
喜5章 神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制
5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎
5.1.1 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元
5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷史
5.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的分類
5.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的特點及應用領(lǐng)域
5.2 典型神經(jīng)網(wǎng)絡模型
5.2.1 感知機神經(jīng)網(wǎng)絡
5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
5.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
5.2.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡控制
5.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督控制
5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡直接逆控制
5.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制
5.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)模控制
5.3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制
5.3.6 神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制
5.3.7 神經(jīng)網(wǎng)絡混合控制
有6章 專家控制技術(shù)
6.1 專家系統(tǒng)
6.1.1 專家系統(tǒng)發(fā)展歷史
6.1.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與類型
6.1.3 知識的表示
6.1.4 知識的獲取
6.1.5 專家系統(tǒng)的推理機制
6.2 專家控制系統(tǒng)
6.2.1 專家控制系統(tǒng)原理
6.2.2 專家控制系統(tǒng)的類型
6.2.3 專家控制系統(tǒng)的設計
第7章 遺傳算法與應用
7.1 遺傳算法的基本原理
7.1.1 遺傳算法的基本操作
7.1.2 遺傳算法的優(yōu)化設計
7.1.3 遺傳算法優(yōu)化函數(shù)實例
7.1.4 遺傳算法的特點
7.2 基于遺傳算法的參數(shù)辨識
7.2.1 基于遺傳算法的參數(shù)辨識方法
7.2.2 遺傳算法用于控制系統(tǒng)建模與設計
7.3 基于遺傳算法的PID控制參數(shù)優(yōu)化
7.3.1 基于遺傳算法的控制參數(shù)優(yōu)化方法
7.3.2 遺傳算法PID參數(shù)整定實例
參考文獻
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