智能控制(新一代信息技術人工智慧戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)
內容大鋼
本書以講授智能控制基礎知識和技術應用為目標，在闡述理論知識的基礎上，結合礦渣微粉生產多模型自適應控制、旋轉系統重複控制、柔性關節機器人控制，講解了智能控制的技術應用；闡述了人工智慧與智能控制的聯繫、智能控制相關政策和發展方向。全書共9章，包括智能控制概述、神經網路控制系統、模糊控制系統、專家控制系統、智能PID控制、學習控制、基於智能優化演算法的智能控制、機器人智能控制與智能控制展望。
本書可作為高等院校自動化、智能科學與技術、機電工程、機器人、電子工程等相關專業的教材，也可作為相關研究、設計人員的參考書。
作者介紹
編者:李曉理//劉春芳//王康//余攀//鄂新華等|責編:吉玲
目錄
前言
第1章 智能控制概述
1.1 智能控制的產生
1.1.1 傳統控制所面臨的問題
1.1.2 智能控制的產生和發展
1.2 智能控制的定義和研究對象
1.2.1 智能控制的定義
1.2.2 智能控制的研究對象
1.3 智能控制系統的性能和特點
1.3.1 智能控制系統的性能
1.3.2 智能控制系統的特點
1.4 智能控制系統的分類
1.4.1 神經網路控制系統
1.4.2 模糊控制系統
1.4.3 專家控制系統
1.4.4 智能PID控制系統
1.4.5 學習控制系統
1.4.6 進化類優化智能控制系統
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第2章 神經網路控制系統
2.1 人工神經網路概述
2.1.1 人工神經元及其特性
2.1.2 人工神經網路的基本類型
2.1.3 人工神經網路學習演算法
2.2 典型神經網路
2.2.1 BP神經網路及其學習演算法
2.2.2 RBF神經網路及其學習演算法
2.3 神經網路建模
2.3.1 正向模型
2.3.2 逆向模型
2.3.3 神經網路建模實例
2.4 神經網路控制
2.4.1 神經網路監督控制
2.4.2 神經網路直接逆控制
2.4.3 神經網路內模控制
2.4.4 神經網路自適應控制
2.4.5 神經網路多模型自適應控制
2.5 基於動態神經網路的多模型自適應控制器設計與實現
2.5.1 礦渣微粉生產多工況切換自適應控制問題
2.5.2 基於串並動態神經網路多模型自適應控制器設計
2.5.3 礦渣微粉生產神經網路多模型自適應控制實驗
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第3章 模糊控制系統
3.1 模糊數學基礎
3.1.1 模糊集合、模糊關係及其運算
3.1.2 語言變數、模糊規則與模糊推理
3.2 模糊控制系統的原理與結構
3.2.1 模糊控制的基本原理
3.2.2 模糊控制系統的工作原理
3.3 模糊控制器的設計與實現
3.3.1 模糊控制系統的設計原則
3.3.2 模糊控制系統設計的快速查表法
3.3.3 模糊控制系統設計的梯度下降法
3.3.4 模糊控制器的設計與應用
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第4章 專家控制系統
4.1 專家系統的基本概念
4.1.1 專家系統的研究領域及定義
4.1.2 專家系統的特點與優點
4.2 專家系統的主要類型與基本結構
4.2.1 專家系統的主要類型
4.2.2 專家系統的基本結構
4.3 專家系統的建立
4.3.1 專家系統的建立原則
4.3.2 專家系統的建立步驟
4.4 專家控制系統的設計與實現
4.4.1 專家控制系統的特點
4.4.2 專家控制系統的基本結構
4.4.3 專家控制器的設計與應用
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第5章 智能PID控制
5.1 專家PID控制
5.1.1 專家PID控制原理
5.1.2 專家PID控制系統模擬實例
5.2 模糊PID控制
5.2.1 模糊?PID混合控制
5.2.2 基於模糊自整定參數的PID控制
5.2.3 模糊PID控制實例
5.3 神經網路PID控制
5.3.1 神經網路PID控制原理
5.3.2 神經網路PID控制系統實例
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第6章 學習控制
6.1 學習控制的基本概念
6.1.1 學習控制的研究動機
6.1.2 學習控制的定義和特點
6.1.3 學習控制的分類
6.2 重複控制
6.2.1 重複控制的定義
6.2.2 重複控制的基本演算法
6.2.3 旋轉系統的重複控制實例
6.3 迭代學習控制
6.3.1 迭代學習控制的基本原理
6.3.2 迭代學習控制的基本演算法
6.3.3 機械臂的迭代學習控制實例
6.4 強化學習控制
6.4.1 強化學習的基本概念
6.4.2 強化學習控制的基本演算法
6.4.3 基於DNQ演算法的倒立擺小車強化學習控制實例
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第7章 基於智能優化演算法的智能控制
7.1 智能優化演算法概述
7.1.1 智能優化演算法的定義和主要類型
7.1.2 智能優化演算法與傳統優化演算法的區別和聯繫
7.2 進化類優化演算法
7.2.1 遺傳演算法
7.2.2 差分進化演算法
7.3 群智能優化演算法
7.3.1 蟻群演算法
7.3.2 粒子群演算法
7.4 智能優化演算法在智能控制中的應用
7.4.1 進化類優化演算法在智能控制中的應用
7.4.2 群智能優化演算法在智能控制中的應用
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第8章 機器人智能控制
8.1 機器人控制系統概述
8.1.1 機器人控制系統的特點
8.1.2 機器人控制系統的功能
8.2 機器人位置與力控制
8.2.1 機器人位置控制
8.2.2 機器人力控制
8.2.3 機器人力與位置協同控制
8.3 智能控制技術在機器人中的應用
8.3.1 機械臂軌跡跟蹤神經網路控制
8.3.2 柔性關節機器人自適應控制
8.3.3 機器人控制技術在人機交互中的應用
本章小結
思考題與習題
參考文獻
第9章 智能控制展望
9.1 人工智慧與智能控制
9.1.1 深度學習與智能控制
9.1.2 模式識別與智能控制
9.1.3 自然語言處理與智能控制
9.2 智能控制理論的發展趨勢
9.2.1 多智能體技術
9.2.2 深度學習神經網路
9.2.3 混雜控制系統
9.3 智能控制的應用需求與展望
9.3.1 工業領域智能控制
9.3.2 交通領域智能控制
9.4 智能控制相關政策及發展規劃
本章小結
思考題與習題
參考文獻
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