智能控制：理論基礎(chǔ)、算法設(shè)計與應(yīng)用

第1章 緒論
1．1 智能控制的發(fā)展過程
1．1．1 智能控制的提出
1．1．2 智能控制的概念
1．1．3 智能控制的發(fā)展
1．1．4 智能控制的技術(shù)基礎(chǔ)
1．2 智能控制的幾個重要分支
1．2．1 模糊控制
1．2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1．2．3 智能搜索算法
1．3 智能控制的特點、工具及應(yīng)用
1．3．1 智能控制的特點
1．3．2 智能控制的研究工具
1．3．3 智能控制的應(yīng)用
思考題
參考文獻(xiàn)
第2章 模糊控制的理論基礎(chǔ)
2．1 概述
2．2 模糊集合
2．2．1 模糊集合
2．2．2 模糊集合的運算
2．3 隸屬函數(shù)
2．3．1 隸屬函數(shù)的特點
2．3．2 幾種典型的隸屬函數(shù)及其MATLAB表示
2．3．3 模糊系統(tǒng)的設(shè)計
2．3．4 隸屬函數(shù)的確定方法
2．4 模糊關(guān)系及其運算
2．4．1 模糊關(guān)系矩陣
2．4．2 模糊矩陣運算
2．4．3 模糊矩陣的合成
2．5 模糊推理
2．5．1 模糊語句
2．5．2 模糊推理
思考題
第3章 模糊邏輯控制
3．1 模糊控制的基本原理
3．1．1 模糊控制原理
3．1．2 模糊控制器的組成
3．1．3 模糊控制系統(tǒng)的工作原理
3．1．4 模糊控制器結(jié)構(gòu)
3．2 模糊控制系統(tǒng)分類
3．3 模糊控制器的設(shè)計
3．3．1 模糊控制器的設(shè)計步驟
3．3．2 模糊控制器的MATLAB仿真
3．4 模糊控制應(yīng)用實例——洗衣機的模糊控制
3．5 模糊自適應(yīng)整定PID控制
3．5．1 模糊自適應(yīng)整定PID控制原理
3．5．2 仿真實例
3．6 大時變擾動下切換增益模糊調(diào)節(jié)的滑?？刂?br />3．6．1 系統(tǒng)描述
3．6．2 滑模控制器設(shè)計
3．6．3 模糊規(guī)則設(shè)計
3．6．4 仿真實例
思考題
第4章 自適應(yīng)模糊控制
4．1 模糊逼近
4．1．1 模糊系統(tǒng)的設(shè)計
4．1．2 模糊系統(tǒng)的逼近精度
4．1．3 仿真實例
4．2 間接自適應(yīng)模糊控制
4．2．1 問題描述
4．2．2 自適應(yīng)模糊滑?？刂破髟O(shè)計
4．2．3 仿真實例
4．3 直接自適應(yīng)模糊控制
4．3．1 問題描述
4．3．2 模糊控制器的設(shè)計
4．3．3 自適應(yīng)律的設(shè)計
4．3．4 仿真實例
思考題
第5章 基于T-S模糊建模的控制
5．1 T-S模糊模型
5．1．1 T-S模糊模型的形式
5．1．2 仿真實例
5．1．3 一類非線性系統(tǒng)的T-S模糊建模
5．2 T-S型模糊控制器的設(shè)計
5．3 倒立擺系統(tǒng)的T-S模糊模型
5．4 基于線性矩陣不等式的單級倒立擺T-S模糊控制
5．4．1 LMI不等式的設(shè)計及分析
5．4．2 不等式的轉(zhuǎn)換
5．4．3 LMI設(shè)計實例
5．4．4 基于LMI的倒立擺T-S模糊控制
5．5 基于極點配置的單級倒立擺T-S模糊控制
附加資料：新的LMI求解工具箱——YALMIP工具箱
思考題
參考文獻(xiàn)
第6章 機械手自適應(yīng)模糊控制
6．1 簡單的自適應(yīng)模糊滑?？刂?br />6．1．1 問題描述
6．1．2 模糊逼近原理
6．1．3 控制算法設(shè)計與分析
6．1．4 仿真實例
6．2 基于模糊補償?shù)臋C械手模糊自適應(yīng)滑?？刂?br />6．2．1 系統(tǒng)描述
6．2．2 基于傳統(tǒng)模糊補償?shù)目刂?br />6．2．3 自適應(yīng)控制律的設(shè)計
6．2．4 基于摩擦模糊逼近的模糊補償控制
6．2．5 仿真實例
6．3 模糊系統(tǒng)逼近的最小參數(shù)學(xué)習(xí)法
6．3．1 問題描述
6．3．2 模糊系統(tǒng)最小參數(shù)逼近
6．3．3 基于模糊系統(tǒng)逼近的最小參數(shù)自適應(yīng)控制
6．3．4 仿真實例
6．4 基于模糊補償?shù)臋C械手單參數(shù)自適應(yīng)控制
6．4．1 系統(tǒng)描述
6．4．2 基于模糊系統(tǒng)逼近的最小參數(shù)自適應(yīng)控制
6．4．3 仿真實例
附加資料
思考題
參考文獻(xiàn)
……
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
第8章 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
第10章 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出受限控制
第11章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行器自適應(yīng)容錯控制
第12章 機械系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
第13章 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的反演自適應(yīng)控制
第14章 基于LMI的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
第15章 智能優(yōu)化算法
第16章 智能優(yōu)化算法在參數(shù)辨識中的應(yīng)用
第17章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)協(xié)調(diào)控制