智能控制

內(nèi)容概要

　　 本書較全面地?cái)⑹隽酥悄芸刂频幕纠碚?、方法和?yīng)用。全書共11章。主要內(nèi)容為：專家控制的基本原理和應(yīng)用；模糊控制的基本原理和應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用；遺傳算法及其應(yīng)用和迭代學(xué)習(xí)控制方法及其應(yīng)用?！　”緯到y(tǒng)性強(qiáng)，突出理論聯(lián)系實(shí)際，敘述深入淺出，適合于初學(xué)者學(xué)習(xí)。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機(jī)操作題。 　　本書可作為高等院校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、電子工程等專業(yè)的碩士研究生和高年級(jí)本科生的教材，也可供從事自動(dòng)化領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀和參考。

書籍目錄

第1章 結(jié)論  1.1 智能控制的發(fā)展過(guò)程  1.2 智能控制的幾個(gè)重要分支  1.3 智能控制的特點(diǎn)、研究工具  思考題與習(xí)題第2章 專家控制  2.1 專家系統(tǒng)  2.2 專家控制  2.3 專家PID控制  思考題與習(xí)題　附錄（程序代碼）第3章 模糊控制的理論基礎(chǔ)  3.1 概述  3.2 模糊集合  3.3 隸屬函數(shù)  3.4 模糊關(guān)系及其運(yùn)算  3.5 模糊推理  思考題與習(xí)題  附錄（程序代碼）第4章 模糊控制  4.1 模糊控制的基本原理  4.2 模糊控制系統(tǒng)分類  4.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)  4.4 模糊控制應(yīng)用實(shí)例——洗衣機(jī)的模糊控制  4.5 模糊自適應(yīng)整定PID控制  4.6 Sugeno模糊模型  4.7 基于Sugeno模糊模型的倒立擺模糊控制  4.8 模糊控制的應(yīng)用  4.9 模糊控制發(fā)展概況  思考題與習(xí)題  附錄（程序代碼）第5章 自適應(yīng)模糊控制第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)第7章 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第8章 高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制第10章 遺傳算法及其應(yīng)用第11章 迭代學(xué)習(xí)控制附錄A參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   第9章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 9.1 概述 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有高度非線性的連續(xù)時(shí)間動(dòng)力系統(tǒng)，它有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和對(duì)非線性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力，已廣泛應(yīng)用于復(fù)雜對(duì)象的控制中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的大規(guī)模并行性、冗余性、容錯(cuò)性、本質(zhì)的非線性及自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，給不斷面臨挑戰(zhàn)的控制理論帶來(lái)生機(jī)。 控制理論在經(jīng)歷了經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制以后，隨著被控對(duì)象變得越來(lái)越復(fù)雜、控制精度越來(lái)越高、對(duì)對(duì)象和環(huán)境的知識(shí)知道得越來(lái)越少，迫切希望控制系統(tǒng)具有自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力、良好的魯棒性和實(shí)時(shí)性。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能處理能力及控制系統(tǒng)所面臨的愈來(lái)愈嚴(yán)重的挑戰(zhàn)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的發(fā)展動(dòng)力。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具備傳統(tǒng)的控制手段無(wú)法實(shí)現(xiàn)的一些優(yōu)點(diǎn)和特征，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的研究迅速發(fā)展。從控制角度來(lái)看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于控制的優(yōu)越性主要表現(xiàn)為： ①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能處理那些難以用模型或規(guī)則描述的對(duì)象； ②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用并行分布式信息處理方式，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性； ③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本質(zhì)上是非線性系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性控制系統(tǒng)中具有很大的發(fā)展前途； ④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的信息綜合能力，它能夠同時(shí)處理大量不同類型的輸人，能夠很好地解決輸人信息之間的互補(bǔ)性和冗余性問(wèn)題； ⑤神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)愈趨方便，大規(guī)模集成電路技術(shù)的發(fā)展為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)手段，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用開辟了廣闊的前景。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制所取得的進(jìn)展為： ①基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)：可在已知常規(guī)模型結(jié)構(gòu)的情況下，估計(jì)模型的參數(shù)；或利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性、非線性特性，建立線性、非線性系統(tǒng)的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、逆動(dòng)態(tài)及預(yù)測(cè)模型。 ②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器，可實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定系統(tǒng)或未知系統(tǒng)進(jìn)行有效的控制，使控制系統(tǒng)達(dá)到所要求的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)特性。 ③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法等相結(jié)合可構(gòu)成新型控制器。 ④優(yōu)化計(jì)算：在常規(guī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，常遇到求解約束優(yōu)化問(wèn)題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為這類問(wèn)題提供了有效的途徑。 ⑤控制系統(tǒng)的故障診斷：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近特性，可對(duì)控制系統(tǒng)的各種故障進(jìn)行模式識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的故障診斷。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在理論和實(shí)踐上，以下問(wèn)題是研究的重點(diǎn)： ①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與收斂性問(wèn)題； ②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與收斂性問(wèn)題； ③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的實(shí)時(shí)性； ④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和辨識(shí)器的模型和結(jié)構(gòu)。

編輯推薦

《北京高等教育精品教材:智能控制(第2版)》可作為高等院校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、電子工程等專業(yè)的碩士研究生和高年級(jí)本科生的教材，也可供從事自動(dòng)化領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀和參考。

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