《研究生教材:智能控制理論及應(yīng)用》以發(fā)電行業(yè)為工程背景,理論緊密聯(lián)系實(shí)際,講述了人工智能算法在控制工程中應(yīng)用的各類問題;較系統(tǒng)全面地介紹了自動(dòng)控制理論的發(fā)展過程及智能控制理論的發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀;為給后續(xù)各章程序設(shè)計(jì)打下基礎(chǔ),論述了自動(dòng)控制系統(tǒng)的數(shù)字仿真方法;論述了經(jīng)典的和現(xiàn)代的多種優(yōu)化算法以及智能辨識(shí)方法,通過工程實(shí)例闡明了智能理論的實(shí)際應(yīng)用方法;介紹了模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ),并詳細(xì)地論述了模糊控制器的設(shè)計(jì)方法和工程應(yīng)用所面臨的實(shí)際問題,為模糊控制器的工程應(yīng)用提供了參考;論述了專家系統(tǒng)在離線優(yōu)化和在線優(yōu)化控制中的應(yīng)用方法;論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識(shí)、故障診斷和優(yōu)化控制中的應(yīng)用方法。為方便讀者理解書中內(nèi)容和設(shè)計(jì)程序,以及方便程序代碼的轉(zhuǎn)換,書中的程序采用MATLAB的基本語句進(jìn)行設(shè)計(jì),而不使用MATLAB的工具箱和復(fù)雜函數(shù)。
書中所給出的實(shí)例大多是工程實(shí)際問題,所闡述的許多方法都是作者在工程研究項(xiàng)目中所用到的,有些算法由《研究生教材:智能控制理論及應(yīng)用》作者首創(chuàng),書中的程序可直接用于工程實(shí)際。
《研究生教材:智能控制理論及應(yīng)用》可作為高等院校自動(dòng)化專業(yè)高年級(jí)學(xué)生及控制科學(xué)與工程專業(yè)的碩士、博士研究生的教材,亦可作為工程技術(shù)人員的參考用書。
第1章 概述
1.1 自動(dòng)控制理論的形成與發(fā)展
1.2 智能控制的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀
第2章 控制系統(tǒng)數(shù)字仿真
2.1 連續(xù)系統(tǒng)的離散化
2.2 離散系統(tǒng)的差分方程求取
2.3 數(shù)字仿真程序結(jié)構(gòu)
2.4 本章小結(jié)
第3章 智能優(yōu)化理論與方法
3.1 控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題
3.2 經(jīng)典優(yōu)化方法
3.3 遺傳優(yōu)化算法
前言
第1章 概述
1.1 自動(dòng)控制理論的形成與發(fā)展
1.2 智能控制的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀
第2章 控制系統(tǒng)數(shù)字仿真
2.1 連續(xù)系統(tǒng)的離散化
2.2 離散系統(tǒng)的差分方程求取
2.3 數(shù)字仿真程序結(jié)構(gòu)
2.4 本章小結(jié)
第3章 智能優(yōu)化理論與方法
3.1 控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題
3.2 經(jīng)典優(yōu)化方法
3.3 遺傳優(yōu)化算法
3.4 蟻群優(yōu)化算法
3.5 粒子群優(yōu)化算法
第4章 智能建模理論與方法
4.1 建模方法概述
4.2 智能辨識(shí)原理
4.3 估計(jì)模型的選擇
4.4 基于粒子群算法的智能辨識(shí)
第5章 模糊控制
5.1 模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
5.2 基本模糊控制器設(shè)計(jì)
5.3 帶自調(diào)整因子的模糊控制器的設(shè)計(jì)
5.4 模糊與PID復(fù)合控制
第6章 專家控制
6.1 專家系統(tǒng)概述
6.2 知識(shí)庫
6.3 推理機(jī)
6.4 專家控制
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
7.1 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元
7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法
7.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
7.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷
7.5 單節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)
前言
第1章 概述
1.1 自動(dòng)控制理論的形成與發(fā)展
1.2 智能控制的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀
第2章 控制系統(tǒng)數(shù)字仿真
2.1 連續(xù)系統(tǒng)的離散化
2.2 離散系統(tǒng)的差分方程求取
2.3 數(shù)字仿真程序結(jié)構(gòu)
2.4 本章小結(jié)
第3章 智能優(yōu)化理論與方法
3.1 控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題
3.2 經(jīng)典優(yōu)化方法
3.3 遺傳優(yōu)化算法
前言
第1章 概述
1.1 自動(dòng)控制理論的形成與發(fā)展
1.2 智能控制的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀
第2章 控制系統(tǒng)數(shù)字仿真
2.1 連續(xù)系統(tǒng)的離散化
2.2 離散系統(tǒng)的差分方程求取
2.3 數(shù)字仿真程序結(jié)構(gòu)
2.4 本章小結(jié)
第3章 智能優(yōu)化理論與方法
3.1 控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題
3.2 經(jīng)典優(yōu)化方法
3.3 遺傳優(yōu)化算法
3.4 蟻群優(yōu)化算法
3.5 粒子群優(yōu)化算法
第4章 智能建模理論與方法
4.1 建模方法概述
4.2 智能辨識(shí)原理
4.3 估計(jì)模型的選擇
4.4 基于粒子群算法的智能辨識(shí)
第5章 模糊控制
5.1 模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
5.2 基本模糊控制器設(shè)計(jì)
5.3 帶自調(diào)整因子的模糊控制器的設(shè)計(jì)
5.4 模糊與PID復(fù)合控制
第6章 專家控制
6.1 專家系統(tǒng)概述
6.2 知識(shí)庫
6.3 推理機(jī)
6.4 專家控制
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
7.1 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元
7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法
7.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
7.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷
7.5 單節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)