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智能控制理論及應用(中國機械工業教育協會十四五普通高等教育規劃教材)

  • 作者：編者:任佳|責編:吉玲//李樂
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111755913
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：181
人民幣：RMB 39.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹了三類典型的智能控制方法，包括模糊控制、神經網路、智能優化演算法，系統地闡述了每類方法的基本概念、模型結構、設計思路和方法，以及基於MATLAB的模擬案例。全書共分4部分，一共13章，主要包括概論、模糊控制篇（包括控制系統設計引論、模糊控制的數學基礎、Mamdani模糊控制系統、T-S模糊控制系統）、神經網路篇（包括單層感知器、線性神經網路、BP神經網路和徑向基函數神經網路）、優化演算法篇（包括遺傳演算法和粒子群優化演算法），以及綜合應用篇；書中配有關鍵知識點短視頻、程序代碼、思考題與習題，方便讀者動手實踐、自學自測。
    本書可作為高等院校自動化、電氣工程、機電工程、電子信息工程、電腦應用等專業高年級本科生和控制科學與工程碩士研究生的智能控制教材，也適合從事工業自動化領域的工程技術人員閱讀。
作者介紹
編者:任佳|責編:吉玲//李樂
目錄
前言
  第1章  概論
    1.1  控制理論的發展及智能控制的提出
      1.1.1  控制理論的發展
      1.1.2  智能控制理論的提出
    1.2  智能控制的主要技術
      1.2.1  模糊邏輯控制
      1.2.2  人工神經網路
      1.2.3  智能優化演算法
    1.3  本書的主要內容
    思考題與習題
第1篇  模糊控制篇
  第2章  控制系統設計引論
    2.1  引言：以水箱液位控製為例
    2.2  傳統控制系統設計
    2.3  模糊控制系統設計
    思考題與習題
  第3章  模糊控制的數學基礎
    3.1  模糊集合及運算
      3.1.1  經典集合回顧
      3.1.2  模糊集合的基本概念及表示方法
      3.1.3  模糊集合的運算
      3.1.4  應用：語言變數的模糊集合劃分
    3.2  模糊關係
      3.2.1  模糊關係的定義及表示
      3.2.2  應用：語言規則中蘊涵的模糊關係
    3.3  模糊推理
      3.3.1  模糊邏輯推理
      3.3.2  模糊關係的合成
      3.3.3  應用：基於規則的模糊推理
    思考題與習題
  第4章  Mamdani模糊控制系統
    4.1  模糊控制系統概述
    4.2  模糊控制器的設計方法
      4.2.1  模糊控制器的設計步驟
      4.2.2  水箱液位模糊控制系統設計
    4.3  基於MATLAB的模糊控制系統模擬
    4.4  模糊控制查詢表
    4.5  模糊控制系統設計及模擬案例
      4.5.1  兩輸入單輸出水箱液位模糊控制系統設計
      4.5.2  倒立擺模糊控制系統設計
    4.6  模糊控制與PID控制的結合演算法
      4.6.1  模糊控制與PID的混合結構
      4.6.2  PID參數模糊自整定演算法
    思考題與習題
  第5章  T-S模糊控制系統
    5.1  T-S模糊模型
    5.2  Mamdani與T-S模糊控制器
    5.3  T-S模糊模型的辨識
    5.4  基於T-S模糊模型的控制器設計

    思考題與習題
第2篇  神經網路篇
  第6章  單層感知器
    6.1  單層感知器的結構
    6.2  單層感知器的功能
    6.3  單層感知器的學習演算法
    6.4  單層感知器的局限性
    6.5  單層感知器模擬示例
    思考題與習題
  第7章  線性神經網路
    7.1  線性神經網路的結構
    7.2  線性神經網路的功能
    7.3  線性神經網路的參數學習演算法LMS
    7.4  線性神經網路模擬示例
    思考題與習題
  第8章  BP神經網路
    8.1  BP神經網路的結構
    8.2  BP神經網路的參數學習過程
    8.3  BP神經網路設計中的幾個問題
    8.4  反向傳播演算法的改進演算法
      8.4.1  動量BP法
      8.4.2  可變學習率BP法
      8.4.3  LM演算法
    8.5  BP神經網路模擬示例
    思考題與習題
  第9章  徑向基函數神經網路
    9.1  徑向基函數
    9.2  正則化RBF神經網路
      9.2.1  正則化RBF神經網路的結構
      9.2.2  正則化RBF神經網路的學習演算法
    9.3  廣義RBF神經網路
      9.3.1  廣義RBF神經網路的結構
      9.3.2  廣義RBF神經網路的功能
      9.3.3  廣義RBF神經網路的學習演算法
    9.4  RBF神經網路模擬示例
    思考題與習題
  第10章  神經網路的應用及控制
    10.1  神經網路應用技巧
    10.2  神經網路用於控制
      10.2.1  單神經元PID自適應控制器演算法
      10.2.2  神經網路前饋學習控制
    思考題與習題
第3篇  優化演算法篇
  第11章  智能優化演算法
    11.1  遺傳演算法
      11.1.1  引言
      11.1.2  基本概念
      11.1.3  遺傳演算法的具體實現
      11.1.4  遺傳演算法的運算流程
      11.1.5  模擬示例

    11.2  粒子群優化演算法
      11.2.1  引言
      11.2.2  基本粒子群優化演算法
      11.2.3  粒子群優化演算法實現流程
      11.2.4  模擬示例
    思考題與習題
第4篇  綜合應用篇
  第12章  雙容水箱液位智能控制系統設計
    12.1  雙容水箱對象及模型
    12.2  PID控制器的設計及實現
    12.3  模糊控制器的設計及實現
      12.3.1  Mamdani模糊控制器
      12.3.2  PID參數模糊自整定控制器
    12.4  神經網路自整定PID控制器的設計及實現
    思考題與習題
  第13章  油輪航向智能控制系統設計
    13.1  油輪航向模型
    13.2  神經網路控制器設計及實現
      13.2.1  BP神經網路控制器
      13.2.2  RBF神經網路控制器
    13.3  模糊控制器設計及實現
    思考題與習題
參考文獻

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