《智慧型控制原理與套用（第2版）》是2013年12月20日清華大學出版社[出版的圖書。
基本介紹
- 書名：智慧型控制原理與套用（第2版）
- 定價：39.5元
- 出版時間：2013-12-20
圖書信息,圖書簡介,目錄,
圖書信息
ISBN：9787302340904
定價：39.5元
印次：2-1
裝幀：平裝
印刷日期：2013-12-20
圖書簡介
本書介紹智慧型控制的基本原理及其套用,著重介紹各種智慧型控制系統的基本概念、工作原理、技術方法與套用。全書共10章，涉及遞階控制系統、專家控制系統、模糊控制系統、神經控制系統、學習控制系統、多真體(MAS)控制系統、進化控制系統、免疫控制系統、網路控制系統以及複合智慧型控制系統的控制機理、類型結構、設計方法和套用示例等，反映國內外智慧型控制研究和套用的最新進展。與第1版相比，許多章節內容得到更新。全書系統全面、內容新穎、編排合理、可讀性強,是一部高水平的智慧型控制教材。
目錄
第1章概論
1.1智慧型控制的產生與發展
1.1.1自動控制的機遇與挑戰
1.1.2智慧型控制的發展和作用
1.2智慧型控制的定義、特點、一般結構與分類
1.2.1智慧型控制的定義、特點與評價準則
1.2.2智慧型控制器的一般結構
1.2.3智慧型控制系統的分類
1.3人工智慧學派理論與計算方法
1.3.1人工智慧的學派理論
1.3.2人工智慧與智慧型控制的計算方法
1.4智慧型控制的學科結構理論體系
1.4.1二元交集結構理論
1.4.2三元交集結構理論
1.4.3四元交集結構理論
1.5本書概要
習題1
第2章遞階控制系統
2.1遞階智慧型機器的一般理論
2.1.1遞階智慧型機器的一般結構
2.1.2遞階智慧型機器的資訊理論基礎
2.1.3IPDI原理的解析公式
2.2遞階智慧型控制系統的原理與結構
2.2.1組織級原理與結構
2.2.2協調級原理與結構
2.2.3執行級原理與結構
2.3遞階智慧型控制系統舉例
2.3.1汽車自主駕駛系統的組成
2.3.2汽車自主駕駛系統的遞階結構
2.3.3自主駕駛系統的軟體結構與控制算法
2.3.4自主駕駛系統的試驗結果
2.4小結
習題2
第3章專家控制系統
3.1專家系統的基本概念
3.1.1專家系統的定義與一般結構
3.1.2專家系統的建造步驟
3.2專家系統的主要類型與結構
3.2.1基於規則的專家系統
3.2.2基於框架的專家系統
3.2.3基於模型的專家系統
3.3專家控制系統的結構與設計
3.3.1專家控制系統的結構
3.3.2專家控制系統的控制要求與設計原則
3.3.3專家控制系統的設計問題
3.4專家控制系統的建模
3.4.1受控對象模型
3.4.2專家控制器的模型
3.4.3專家控制系統模型
3.5專家控制系統套用舉例
3.5.1實時控制系統的特點與要求
3.5.2高爐監控專家系統
3.6小結
習題3
第4章模糊控制系統
4.1模糊數學基礎
4.1.1模糊集合及其運算
4.1.2模糊關係與模糊變換
4.1.3模糊邏輯語言與推理
4.2模糊控制系統原理與結構
4.2.1模糊控制原理
4.2.2模糊控制系統的原理結構
4.3模糊控制器的設計內容
4.3.1模糊控制器的設計內容與原則
4.3.2模糊控制器的控制規則形式
4.4模糊控制系統的設計方法
4.4.1模糊系統設計的查表法
4.4.2模糊系統設計的梯度下降法
4.4.3模糊系統設計的遞推最小二乘法
4.4.4模糊系統設計的聚類法
4.5模糊控制器的設計實例與實現
4.5.1造紙機模糊控制系統的設計與實現
4.5.2直流調速系統模糊控制器的設計
4.6MATLAB模糊控制工具箱
4.7小結
習題4
第5章神經控制系統
5.1人工神經網路概述
5.1.1神經元及其特性
5.1.2人工神經網路的基本類型和學習算法
5.1.3人工神經網路的典型模型
5.1.4基於神經網路的知識表示與推理
5.2神經控制的結構方案
5.2.1NN學習控制
5.2.2NN直接逆模控制與內模控制
5.2.3NN自適應控制
5.2.4NN預測控制
5.2.5基於CAMC的控制
5.2.6多層NN控制和分級NN控制
5.3神經控制系統的設計
5.3.1石灰窯爐神經內模控制系統的設計
5.3.2神經模糊自適應控制器的設計
5.3.3神經控制系統套用舉例
5.4MATLAB神經網路工具箱及其仿真
5.4.1MATLAB神經網路工具箱圖形用戶界面
5.4.2基於Simulink的神經網路模組工具
5.5小結
習題5
第6章學習控制系統
6.1學習控制概述
6.1.1學習控制的定義與研究意義
6.1.2學習控制的發展及其與自適應控制的關係
6.1.3控制律映射及對學習控制的要求
6.2學習控制方案
6.2.1基於模式識別的學習控制
6.2.2疊代學習控制
6.2.3重複學習控制
6.2.4增強學習控制
6.2.5基於神經網路的學習控制
6.3學習控制系統套用舉例
6.3.1無縫鋼管張力減徑過程壁厚控制疊代學習控制算法
6.3.2鋼管壁厚疊代學習控制的仿真及套用結果
6.4小結
習題6
第7章多真體控制系統
7.1分散式人工智慧與真體
7.1.1分散式人工智慧
7.1.2agent及其特性
7.1.3真體的結構
7.2真體的通信
7.2.1真體通信的類型和方式
7.2.2真體的通信語言
7.3多真體系統
7.3.1多真體系統的模型和結構
7.3.2多真體系統的協作、協商和協調
7.3.3多真體系統的學習與規劃
7.4多真體控制系統的工作原理
7.4.1MAS控制系統的基本原理和結構
7.4.2MAS控制系統的信息模型
7.5MAS控制系統的設計示例
7.6小結
習題7
第8章進化控制與免疫控制
8.1遺傳算法簡介
8.1.1遺傳算法的基本原理
8.1.2遺傳算法的求解步驟
8.2進化控制基本原理
8.2.1進化控制原理與系統結構
8.2.2進化控制的形式化描述
8.3進化控制系統示例
8.3.1一種線上混合進化伺服控制器
8.3.2一個移動機器人進化控制系統
8.4免疫算法和人工免疫系統原理
8.4.1自然免疫系統的概念、組成與功能
8.4.2免疫算法的提出和定義
8.4.3免疫算法的步驟和框圖
8.4.4人工免疫系統的結構
8.4.5免疫算法的設計方法和參數選擇
8.5免疫控制基本原理
8.5.1免疫控制的系統結構
8.5.2免疫控制的自然計算體系和系統計算框圖
8.6免疫控制系統示例
8.6.1擾動抑制和最優控制器的性能指標
8.6.2基於免疫算法的擾動抑制問題
8.6.3免疫反饋規則與免疫反饋控制器的設計
8.7小結
習題8
第9章網路控制系統
9.1計算機網路與網路控制基礎
9.1.1計算機網路及其結構
9.1.2數據通信與網路通信
9.1.3網路控制的基本問題
9.2網路控制系統的結構與特點
9.2.1網路控制系統的一般原理與結構
9.2.2網路控制系統的特點與影響因素
9.3網路控制系統的建模與性能評價標準
9.3.1網路控制系統的建模
9.3.2網路控制系統的性能評價標準
9.4網路控制系統穩定性與控制器設計方法
9.4.1網路控制系統的穩定性
9.4.2網路控制系統的控制器設計方法
9.5網路控制系統的調度
9.5.1網路控制系統的調度方法
9.5.2網路控制系統調度的時間參數
9.6網路控制系統的仿真與工程實現
9.6.1網路控制系統的仿真平台
9.6.2網路控制系統的工程實現
9.7網路控制系統的套用舉例
9.7.1菸草包裝的網路測控系統
9.7.2熱電廠集散控制系統
9.8小結
習題9
第10章複合智慧型控制
10.1複合智慧型控制概述
10.2模糊神經複合控制原理
10.3自學習模糊神經控制系統
10.3.1自學習模糊神經控制模型
10.3.2自學習模糊神經控制算法
10.3.3弧焊過程自學習模糊神經控制系統
10.4專家模糊複合控制器
10.4.1專家模糊控制系統的結構
10.4.2專家模糊控制系統示例
10.5進化模糊複合控制器
10.5.1控制器設計步驟和參數最佳化方法
10.5.2解釋（編碼）函式的設計
10.5.3規則編碼
10.5.4初始種群和適應度函式的計算
10.5.5直流電動機GA最佳化模糊速度控制系統
10.6仿人控制
10.6.1仿人控制的基本原理和原型算法
10.6.2仿人控制器的屬性與設計依據
10.6.3仿人智慧型控制器的設計與實現步驟
10.7小結
習題10
附錄A基於MATLAB工具箱的模糊與神經控制仿真
A.1基於模糊邏輯工具箱的模糊控制器
A.2模糊控制系統的Simulink仿真
A.3神經網路逼近非線性函式的設計
A.4基於神經網路工具箱的水反應器模型預測控制實例
附錄B模糊控制與神經網路控制的實驗
B.1電熱箱的模糊閉環控制實驗
B.2單神經元自適應閉環控制實驗
參考文獻
1.1智慧型控制的產生與發展
1.1.1自動控制的機遇與挑戰
1.1.2智慧型控制的發展和作用
1.2智慧型控制的定義、特點、一般結構與分類
1.2.1智慧型控制的定義、特點與評價準則
1.2.2智慧型控制器的一般結構
1.2.3智慧型控制系統的分類
1.3人工智慧學派理論與計算方法
1.3.1人工智慧的學派理論
1.3.2人工智慧與智慧型控制的計算方法
1.4智慧型控制的學科結構理論體系
1.4.1二元交集結構理論
1.4.2三元交集結構理論
1.4.3四元交集結構理論
1.5本書概要
習題1
第2章遞階控制系統
2.1遞階智慧型機器的一般理論
2.1.1遞階智慧型機器的一般結構
2.1.2遞階智慧型機器的資訊理論基礎
2.1.3IPDI原理的解析公式
2.2遞階智慧型控制系統的原理與結構
2.2.1組織級原理與結構
2.2.2協調級原理與結構
2.2.3執行級原理與結構
2.3遞階智慧型控制系統舉例
2.3.1汽車自主駕駛系統的組成
2.3.2汽車自主駕駛系統的遞階結構
2.3.3自主駕駛系統的軟體結構與控制算法
2.3.4自主駕駛系統的試驗結果
2.4小結
習題2
第3章專家控制系統
3.1專家系統的基本概念
3.1.1專家系統的定義與一般結構
3.1.2專家系統的建造步驟
3.2專家系統的主要類型與結構
3.2.1基於規則的專家系統
3.2.2基於框架的專家系統
3.2.3基於模型的專家系統
3.3專家控制系統的結構與設計
3.3.1專家控制系統的結構
3.3.2專家控制系統的控制要求與設計原則
3.3.3專家控制系統的設計問題
3.4專家控制系統的建模
3.4.1受控對象模型
3.4.2專家控制器的模型
3.4.3專家控制系統模型
3.5專家控制系統套用舉例
3.5.1實時控制系統的特點與要求
3.5.2高爐監控專家系統
3.6小結
習題3
第4章模糊控制系統
4.1模糊數學基礎
4.1.1模糊集合及其運算
4.1.2模糊關係與模糊變換
4.1.3模糊邏輯語言與推理
4.2模糊控制系統原理與結構
4.2.1模糊控制原理
4.2.2模糊控制系統的原理結構
4.3模糊控制器的設計內容
4.3.1模糊控制器的設計內容與原則
4.3.2模糊控制器的控制規則形式
4.4模糊控制系統的設計方法
4.4.1模糊系統設計的查表法
4.4.2模糊系統設計的梯度下降法
4.4.3模糊系統設計的遞推最小二乘法
4.4.4模糊系統設計的聚類法
4.5模糊控制器的設計實例與實現
4.5.1造紙機模糊控制系統的設計與實現
4.5.2直流調速系統模糊控制器的設計
4.6MATLAB模糊控制工具箱
4.7小結
習題4
第5章神經控制系統
5.1人工神經網路概述
5.1.1神經元及其特性
5.1.2人工神經網路的基本類型和學習算法
5.1.3人工神經網路的典型模型
5.1.4基於神經網路的知識表示與推理
5.2神經控制的結構方案
5.2.1NN學習控制
5.2.2NN直接逆模控制與內模控制
5.2.3NN自適應控制
5.2.4NN預測控制
5.2.5基於CAMC的控制
5.2.6多層NN控制和分級NN控制
5.3神經控制系統的設計
5.3.1石灰窯爐神經內模控制系統的設計
5.3.2神經模糊自適應控制器的設計
5.3.3神經控制系統套用舉例
5.4MATLAB神經網路工具箱及其仿真
5.4.1MATLAB神經網路工具箱圖形用戶界面
5.4.2基於Simulink的神經網路模組工具
5.5小結
習題5
第6章學習控制系統
6.1學習控制概述
6.1.1學習控制的定義與研究意義
6.1.2學習控制的發展及其與自適應控制的關係
6.1.3控制律映射及對學習控制的要求
6.2學習控制方案
6.2.1基於模式識別的學習控制
6.2.2疊代學習控制
6.2.3重複學習控制
6.2.4增強學習控制
6.2.5基於神經網路的學習控制
6.3學習控制系統套用舉例
6.3.1無縫鋼管張力減徑過程壁厚控制疊代學習控制算法
6.3.2鋼管壁厚疊代學習控制的仿真及套用結果
6.4小結
習題6
第7章多真體控制系統
7.1分散式人工智慧與真體
7.1.1分散式人工智慧
7.1.2agent及其特性
7.1.3真體的結構
7.2真體的通信
7.2.1真體通信的類型和方式
7.2.2真體的通信語言
7.3多真體系統
7.3.1多真體系統的模型和結構
7.3.2多真體系統的協作、協商和協調
7.3.3多真體系統的學習與規劃
7.4多真體控制系統的工作原理
7.4.1MAS控制系統的基本原理和結構
7.4.2MAS控制系統的信息模型
7.5MAS控制系統的設計示例
7.6小結
習題7
第8章進化控制與免疫控制
8.1遺傳算法簡介
8.1.1遺傳算法的基本原理
8.1.2遺傳算法的求解步驟
8.2進化控制基本原理
8.2.1進化控制原理與系統結構
8.2.2進化控制的形式化描述
8.3進化控制系統示例
8.3.1一種線上混合進化伺服控制器
8.3.2一個移動機器人進化控制系統
8.4免疫算法和人工免疫系統原理
8.4.1自然免疫系統的概念、組成與功能
8.4.2免疫算法的提出和定義
8.4.3免疫算法的步驟和框圖
8.4.4人工免疫系統的結構
8.4.5免疫算法的設計方法和參數選擇
8.5免疫控制基本原理
8.5.1免疫控制的系統結構
8.5.2免疫控制的自然計算體系和系統計算框圖
8.6免疫控制系統示例
8.6.1擾動抑制和最優控制器的性能指標
8.6.2基於免疫算法的擾動抑制問題
8.6.3免疫反饋規則與免疫反饋控制器的設計
8.7小結
習題8
第9章網路控制系統
9.1計算機網路與網路控制基礎
9.1.1計算機網路及其結構
9.1.2數據通信與網路通信
9.1.3網路控制的基本問題
9.2網路控制系統的結構與特點
9.2.1網路控制系統的一般原理與結構
9.2.2網路控制系統的特點與影響因素
9.3網路控制系統的建模與性能評價標準
9.3.1網路控制系統的建模
9.3.2網路控制系統的性能評價標準
9.4網路控制系統穩定性與控制器設計方法
9.4.1網路控制系統的穩定性
9.4.2網路控制系統的控制器設計方法
9.5網路控制系統的調度
9.5.1網路控制系統的調度方法
9.5.2網路控制系統調度的時間參數
9.6網路控制系統的仿真與工程實現
9.6.1網路控制系統的仿真平台
9.6.2網路控制系統的工程實現
9.7網路控制系統的套用舉例
9.7.1菸草包裝的網路測控系統
9.7.2熱電廠集散控制系統
9.8小結
習題9
第10章複合智慧型控制
10.1複合智慧型控制概述
10.2模糊神經複合控制原理
10.3自學習模糊神經控制系統
10.3.1自學習模糊神經控制模型
10.3.2自學習模糊神經控制算法
10.3.3弧焊過程自學習模糊神經控制系統
10.4專家模糊複合控制器
10.4.1專家模糊控制系統的結構
10.4.2專家模糊控制系統示例
10.5進化模糊複合控制器
10.5.1控制器設計步驟和參數最佳化方法
10.5.2解釋（編碼）函式的設計
10.5.3規則編碼
10.5.4初始種群和適應度函式的計算
10.5.5直流電動機GA最佳化模糊速度控制系統
10.6仿人控制
10.6.1仿人控制的基本原理和原型算法
10.6.2仿人控制器的屬性與設計依據
10.6.3仿人智慧型控制器的設計與實現步驟
10.7小結
習題10
附錄A基於MATLAB工具箱的模糊與神經控制仿真
A.1基於模糊邏輯工具箱的模糊控制器
A.2模糊控制系統的Simulink仿真
A.3神經網路逼近非線性函式的設計
A.4基於神經網路工具箱的水反應器模型預測控制實例
附錄B模糊控制與神經網路控制的實驗
B.1電熱箱的模糊閉環控制實驗
B.2單神經元自適應閉環控制實驗
參考文獻
