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智能控制技术 版权信息
- ISBN：9787811332292
- 条形码：9787811332292 ; 978-7-81133-229-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能控制技术 本书特色
本书介绍智能控制的基本概念、原理、方法、技术和应用。比较详细地阐述了模糊控制、神经网络控制、专家系统控制及集成智能控制系统的作用机理、类型结构、控制特性、设计要求与方法、应用示例，对不同的控制系统，阐述的重点和方法也有所区别。在本书的*后，讨论了智能控制应用研究中存在的问题及智能控制技术的发展趋势。 作为教材及教学参考书并兼顾到相关工程技术人员的学习和参考，本书力求能反映出智能控制技术研究的*新成果，在内容的先进性、科学性和实用性方面做到有机结合。在内容选择、讲授的系统性和逻辑性方面考虑研究生的学习特点，力求做到取材新颖、逻辑严谨、系统性强。
智能控制技术 内容简介
本书讨论智能控制的基本原理及其应用。简述了智能控制的产生及发展、智能控制系统的基本构成，比较详细和系统地介绍了模糊控制理论基础及模糊控制、人工神经网络模型及神经网络控制、专家系统与专家控制和集成智能控制系统。着重讲解了各控制系统的作用机理、类型结构、设计要求、控制特性和应用示例。本书侧重于介绍智能控制的基本原理、设计实现及工程应用。同时也简单介绍了智能控制的*新研究进展及展望。
本书可作为机械电子工程、机械制造及自动化、船舶与海洋工程结构设计制造等相关学科的博士、硕士研究生的教材或教学参考书，也可作为机械类高年级本科生的教学参考书，可供从事智能控制系统研究、设计和应用的科技工作者参考。
智能控制技术 目录
第1章 绪论
1.1 智能控制的产生及发展
1.2 智能控制系统的基本构成
1.3 智能控制系统的特点与分类
1.4 智能控制的学科基础
第2章 模糊控制
2.1 引言
2.2 模糊控制数学基础
2.3 模糊控制技术基础
2.4 模糊控制器设计
2.5 模糊PID控制
2.6 模糊控制器设计举例
小结
习题
第3章 神经网络控制
3.1 引言
3.2 神经网络结构与学习规则
3.3 多层前向网络与BP学习算法
3.4 动态神经网络模型
3.5 非线性系统神经网络辨识
3.6 神经网络控制器
3.7 神经网络自适应控制
3.8 基于神经网络的水下机器人预测控制
小结
习题
第4章 专家控制
4.1 引言
4.2 专家系统与专家控制系统的概念与特征
4.3 专家控制的知识表示与推理
4.4 直接专家控制系统
4.5 间接专家控制系统
4.6 专家控制应用
4.7 实时专家智能控制系统简介
小结
习题
第5章 集成智能控制系统
5.1 引言
5.2 模糊神经网络控制
5.3 神经网络专家系统
5.4 其他智能控制简介
5.5 智能控制技术展望
小结
习题
参考文献
1.1 智能控制的产生及发展
1.2 智能控制系统的基本构成
1.3 智能控制系统的特点与分类
1.4 智能控制的学科基础
第2章 模糊控制
2.1 引言
2.2 模糊控制数学基础
2.3 模糊控制技术基础
2.4 模糊控制器设计
2.5 模糊PID控制
2.6 模糊控制器设计举例
小结
习题
第3章 神经网络控制
3.1 引言
3.2 神经网络结构与学习规则
3.3 多层前向网络与BP学习算法
3.4 动态神经网络模型
3.5 非线性系统神经网络辨识
3.6 神经网络控制器
3.7 神经网络自适应控制
3.8 基于神经网络的水下机器人预测控制
小结
习题
第4章 专家控制
4.1 引言
4.2 专家系统与专家控制系统的概念与特征
4.3 专家控制的知识表示与推理
4.4 直接专家控制系统
4.5 间接专家控制系统
4.6 专家控制应用
4.7 实时专家智能控制系统简介
小结
习题
第5章 集成智能控制系统
5.1 引言
5.2 模糊神经网络控制
5.3 神经网络专家系统
5.4 其他智能控制简介
5.5 智能控制技术展望
小结
习题
参考文献
展开全部
智能控制技术 节选
第1章 绪论
1.1 智能控制的产生及发展
自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了60多年的历程。一般认为，前30年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是现代控制理论的形成和发展阶段。随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。0967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制”一词。
20世纪70年代初，傅京孙、Glofis0和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。1974年，Mamdani提出了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。1986年，K.J.Astrom发表的著名论文《专家控制》中，将人工智能中的专家系统技术引入控制系统，组成了另一种类型的智能控制系统——专家控制。目前，专家控制方法已有许多成功应用的实例。
……
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