智能控制

前言

控制理論經(jīng)過了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論兩個具有里程碑意義的重要階段，在科學理論和實際應用上都取得了輝煌的成就。當前，國內(nèi)外控制界都把復雜系統(tǒng)的控制作為控制科學與工程學科發(fā)展的方向，并以大型復雜工業(yè)過程作為重要的背景領(lǐng)域。在過去的二十幾年中，以模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等為主要內(nèi)容的智能控制技術(shù)取得了長足的發(fā)展，在一些非線性或難以建立對象解析模型的系統(tǒng)控制中發(fā)揮著重要作用，引起了眾多研究者的關(guān)注。目前，模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)代優(yōu)化理論和方法在許多學科中都有應用，相應的出版物也較多。本書從控制系統(tǒng)的建模、控制與優(yōu)化的要求出發(fā)，系統(tǒng)介紹了智能理論和方法對控制系統(tǒng)的作用。其中，模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可作為實現(xiàn)智能控制的結(jié)構(gòu)框架，現(xiàn)代優(yōu)化算法是實現(xiàn)智能控制的核心算法，使控制系統(tǒng)具有學習和自適應的功能正是智能控制的目的。本書將沿著這一主線進行介紹和論述。本書共分9章。第1章從控制理論發(fā)展需要的角度，對智能控制的基本概念和研究內(nèi)容進行了闡述；第2章介紹了復雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和專家系統(tǒng)，這些內(nèi)容包括了傳統(tǒng)人工智能的基本概念和控制策略；第3章為模糊集合與模糊推理的數(shù)學基礎(chǔ)，是學習第4章的基礎(chǔ)；第4章重點介紹了常用模糊控制器的形式，包括M0ndani型和T-S型，詳細介紹了其工作原理和設(shè)計過程，還給出了模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析與設(shè)計的一些方法；第5章介紹了神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，包括前饋、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)和學習算法；第6章是在第5章基礎(chǔ)上，針對非線性系統(tǒng)的建模和控制問題進行了詳細闡述?？刂葡到y(tǒng)中涉及的數(shù)值優(yōu)化算法較多，這也是正在廣泛研究的熱點問題；第7章以遺傳算法為重點，介紹了數(shù)值優(yōu)化算法對控制系統(tǒng)設(shè)計的作用并以工程實例介紹了幾種優(yōu)化算法的應用。推而廣之，其他一些數(shù)值優(yōu)化算法也可更廣泛地用來設(shè)計控制系統(tǒng)。智能系統(tǒng)所利用的信息多是系統(tǒng)的輸入／輸出“數(shù)據(jù)”，或者說系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)”反映了系統(tǒng)的性質(zhì)；第8章從智能控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)利用的角度，介紹了近年來研究較多的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)校正和數(shù)據(jù)融合等新技術(shù)。介紹這些方法的目的是想使其起到“拋磚引玉”的作用，因為這是一個很廣泛的課題，足以形成一門獨立的課程；第9章對智能控制的進一步發(fā)展進行了粗淺的探討和展望。本書力圖從控制系統(tǒng)的建模、控制與優(yōu)化的學科內(nèi)容要求出發(fā)，系統(tǒng)介紹了智能理論和方法對控制系統(tǒng)的作用，書中也引入了一些實際應用的例子，以利于讀者理解和掌握課程內(nèi)容。由于作者水平有限，書中缺點和錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

內(nèi)容概要

本書從控制系統(tǒng)建模、控制與優(yōu)化的本質(zhì)要求出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)代優(yōu)化理論和方法對控制系統(tǒng)的建模、控制與優(yōu)化的作用。著重討論了智能控制理論和方法對解決復雜系統(tǒng)控制問題的意義，以及智能控制理論與方法在控制系統(tǒng)中的各種應用實例。　　本書可作為大學高年級和研究生教材，也可供控制科學與工程、計算機控制、系統(tǒng)工程、電氣工程及相關(guān)專業(yè)的工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

出版說明前言第1章　概論　1.1　控制科學發(fā)展的新階段——智能控制　1.2　智能控制的基本概念與研究內(nèi)容　　1.2.1　模糊邏輯控制　　1.2.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制　　1.2.3　遺傳算法　1.3　本書的主要內(nèi)容第2章　復雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與智能控制　2.1　復雜系統(tǒng)的分層遞階智能控制　　2.1.1　分層遞階智能控制的一般結(jié)構(gòu)原理　　2.1.2　組織級　　2.1.3　協(xié)調(diào)級　　2.1.4　執(zhí)行級的最優(yōu)控制　2.2　專家系統(tǒng)　　2.2.1　專家系統(tǒng)的基本組成與特點　　2.2.2　專家智能控制系統(tǒng)的基本原理　　2.2.3　仿人智能控制　2.3　學習控制　　2.3.1　基于模式識別的學習控制　　2.3.2　再勵學習控制　　2.3.3　Bayes學習控制　　2.3.4　迭代學習控制　　2.3.5　基于聯(lián)結(jié)主義的學習控制　2.4　習題第3章　模糊集合與模糊推理　3.1　模糊集合及其運算　　3.1.1　模糊集合的定義及表示方法　　3.1.2　模糊集合的基本運算　　3.1.3　模糊集合運算的基本性質(zhì)　3.2　模糊關(guān)系與模糊推理　　3.2.1　模糊關(guān)系的定義及表示方法　　3.2.2　模糊關(guān)系的合成　　3.2.3　語言變量與蘊含關(guān)系　　3.2.4　近似推理　3.3　基于規(guī)則庫的模糊推理　　3.3.1　模糊推理的基本方法　　3.3.2　模糊推理的性質(zhì)　　3.3.3　模糊控制中的幾種常用模糊推理　3.4　習題第4章　基于模糊推理的智能控制　4.1　模糊控制系統(tǒng)的基本概念　　4.1.1　模糊控制系統(tǒng)組成　　4.1.2　模糊控制系統(tǒng)的原理與特點　　4.1.3　模糊控制系統(tǒng)分類　4.2　模糊控制的基本原理　4.3　模糊控制系統(tǒng)的兩種基本類型　　4.3.1　Mamdani型模糊控制系統(tǒng)的工作原理　　4.3.2　T—S型模糊控制系統(tǒng)的工作原理　4.4　模糊控制器的設(shè)計過程　　4.4.1　輸入量的模糊化　　4.4.2　模糊規(guī)則與模糊推理　　4.4.3　模糊判決　4.5　模糊控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計　　4.5.1　模糊模型　　4.5.2　模糊關(guān)系模型的辨識　　4.5.3　基于Takagi—sugeno模糊模型的辨識　　4.5.4　模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析　4.6　模糊控制與PID控制的關(guān)系　　4.6.1　PID控制原理　　4.6.2　模糊控制器的解析結(jié)構(gòu)　　4.6.3　模糊控制器的動態(tài)分析　　4.6.4　量化因子與系統(tǒng)性能的關(guān)系　　4.6.5　隸屬度函數(shù)與系統(tǒng)性能的關(guān)系　　4.6.6　仿真實例　4.7　習題第5章　神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第6章　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制第7章　智能控制中的現(xiàn)代優(yōu)化方法第8章　控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的智能方法第9章　智能控制的進一步發(fā)展：自適應與學習控制參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：第1章 概論自從美國數(shù)學家維納在20世紀40年代倉位控制論以來，自動控制理論經(jīng)歷了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論兩個重要發(fā)展階段。在處理復雜系統(tǒng)控制問題中，傳統(tǒng)的控制理論在面臨復雜性所帶來的問題時，力圖突破舊的模式以適應社會對自動化提出的新要求。世界各國控制理論界都在探索建立新一代的控制理論來解決復雜系統(tǒng)的控制問題。近年來，把傳統(tǒng)控制理論與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)相結(jié)合，充分利用人類的控制知識對復雜系統(tǒng)進行控制，逐漸形成了智能控制理論的雛形。1985年1月，國際電氣與電子工程師學會（IEEE）在美國紐約召開了第一屆智能控制學術(shù)會議，集中討論了智能控制的原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等問題，這標志著一種新的體系的形成。雖然智能控制體系的形成只有二十幾年的歷史，理論還遠未成熟，但其已有的應用成果和理論發(fā)展說明了智能控制正成為自動控制的前沿學科之一。1.1 控制科學發(fā)展的新階段——智能控制控制理論在應用中面臨的難題包括：1）傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的設(shè)計與分析是建立在已知系統(tǒng)精確數(shù)學模型基礎(chǔ)上的，而實際系統(tǒng)由于其復雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等原因，一般無法獲得精確的數(shù)學模型。2）研究這類系統(tǒng)時，必須提出并遵循一些比較苛刻的假設(shè)，而這些假設(shè)在應用中往往與實際不相吻合。3）對于某些復雜的和具有不確定性的對象，根本無法以傳統(tǒng)數(shù)學模型來表示，即無法解決建模問題。

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《智能控制(第2版)》由機械工業(yè)出版社出版。

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