智能控制作為一門新興學(xué)科，它的發(fā)展得益于許多學(xué)科，如人工智能、認(rèn)知科學(xué)、現(xiàn)代控制理論、模糊數(shù)學(xué)、生物控制論、學(xué)習(xí)理論以及網(wǎng)絡(luò)理論等。本書總結(jié)近20年來智能控制的研究成果，詳細(xì)論述智能控制的基本概念、工作原理和設(shè)計(jì)方法。本書的主要內(nèi)容包括：智能控制概論、模糊控制論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制論、專家控制、分層遞階智能控制、學(xué)習(xí)控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化算法、多智能體系統(tǒng)控制。本書在深入系統(tǒng)介紹智能控制設(shè)計(jì)理論和應(yīng)用方法的同時(shí)，結(jié)合課堂教學(xué)給出了大量的設(shè)計(jì)例子和習(xí)題。
本書選材新穎，系統(tǒng)性強(qiáng)，通俗易懂，突出理論聯(lián)系實(shí)際。既適合初學(xué)者學(xué)習(xí)智能控制的基本理論和方法，又對(duì)智能控制的研究學(xué)者有一定的參考價(jià)值。本書標(biāo)注了部分拓展內(nèi)容的章節(jié)，供深入研究者參考。整本教材主要針對(duì)控制科學(xué)與工程、電氣工程等學(xué)科碩士研究生和自動(dòng)化專業(yè)高年級(jí)本科生使用，也適合其他專業(yè)的工程師閱讀和參考。
控制理論在近一個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展過程中，經(jīng)歷了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的兩大階段，形成控制理論的體系。隨著人工智能學(xué)科的發(fā)展，對(duì)控制理論研究的深度和廣度得到開拓，形成了智能控制理論。自從1971年傅京遜教授提出“智能控制”概念以來，在30多年的發(fā)展中逐步從二元論（人工智能和控制論）發(fā)展到四元論（人工智能、模糊集理論、運(yùn)籌學(xué)和控制論），且還在不斷完善和充實(shí)過程中。智能控制作為一門新興學(xué)科，其發(fā)展得益于許多學(xué)科，如人工智能、認(rèn)知科學(xué)、現(xiàn)代控制理論、模糊數(shù)學(xué)、生物控制論、學(xué)習(xí)理論以及網(wǎng)絡(luò)理論等。因此，智能控制理論是一門綜合性很強(qiáng)的多學(xué)科交叉學(xué)科，也是控制論發(fā)展的第三階段。智能控制研究領(lǐng)域相當(dāng)廣泛，涉及的應(yīng)用領(lǐng)域也十分豐富。與智能控制理論發(fā)展相對(duì)滯后不同，智能控制的應(yīng)用研究十分活躍，且取得了許多成功的應(yīng)用。智能控制技術(shù)呈現(xiàn)出的強(qiáng)大生命力已引起世界各國專家學(xué)者的關(guān)注。
本教材是根據(jù)2004年教育部高等學(xué)校自動(dòng)化專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會(huì)關(guān)于編寫《全國高等學(xué)校自動(dòng)化專業(yè)系列教材》的招標(biāo)通知，經(jīng)《全國高等院校自動(dòng)化專業(yè)系列教材》編審委員會(huì)評(píng)審?fù)ㄟ^并在清華大學(xué)出版社資助下進(jìn)行編寫的。整個(gè)教材按照會(huì)議審議制定的《智能控制基礎(chǔ)》教材大綱編寫完成�？紤]智能控制覆蓋的領(lǐng)域相當(dāng)廣泛，本教材在選材上既考慮了智能控制技術(shù)的入門教學(xué)內(nèi)容，也引入了一些智能控制深層次研究的問題（可選部分）。本教材共分9章，主要包括：第1章緒論，安排2學(xué)時(shí)；第2章模糊控制論，安排16個(gè)基本學(xué)時(shí)（含模糊集合論基礎(chǔ)，模糊邏輯、模糊邏輯推理和合成，模糊控制系統(tǒng)的組成，模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，模糊PID控制器以及模糊控制器的應(yīng)用）和8個(gè)選修學(xué)時(shí)；第3章人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制論，安排16個(gè)基本學(xué)時(shí)（含引言、前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制論、非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)機(jī)制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)）和12個(gè)選修學(xué)時(shí)；第4章專家控制，安排6個(gè)學(xué)時(shí)；第5章分層遞階智能控制，安排4個(gè)學(xué)時(shí)；第6章學(xué)習(xí)控制，安排6個(gè)學(xué)時(shí)，可選修；第7章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，安排4個(gè)學(xué)時(shí)，可選修；第8章進(jìn)化算法，安排6個(gè)學(xué)時(shí)，建議必修遺傳學(xué)習(xí)原理與算法部分；第9章多智能體系統(tǒng)控制，安排4個(gè)學(xué)時(shí)，建議選修。全書帶有“*”為本科生教學(xué)的選修部分，供課外參考。研究生教學(xué)可根據(jù)需要選擇相關(guān)帶“*”的內(nèi)容作為進(jìn)一步教學(xué)的內(nèi)容。本書第4章、第5章、第9章以及第6章6.2節(jié)由何衍副教授編寫，其余部分由韋巍教授撰寫并統(tǒng)編全書。
本教材是在浙江大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)本科生、浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程碩士研究生課程教學(xué)的基礎(chǔ)上修改完成的，結(jié)合了近幾年來作者與研究生們的一些研究成果，并參閱了大量國內(nèi)外文獻(xiàn)。撰寫一本教材是一件繁重的任務(wù)，如果沒有諸多同事以及幾屆研究生們的協(xié)助也是很難完成的。當(dāng)然還有很多學(xué)者的研究成果也被本書引用（見參考文獻(xiàn)），在此深表謝意，恕不一一列舉。特別感謝湖南大學(xué)王耀南教授、孫煒副教授對(duì)本教材進(jìn)行全面系統(tǒng)的審閱，并提出了許多寶貴的建議。同時(shí)也要感謝清華大學(xué)蕭德云教授、清華大學(xué)出版社王一玲編輯給予的大力支持。由于作者的學(xué)識(shí)水平和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)都很有限，書中的缺點(diǎn)和錯(cuò)誤在所難免，殷切希望廣大讀者和專家給予批評(píng)和指正。
智能控制基礎(chǔ)
作者
2008年6月于浙江大學(xué)
第1章緒論
1.1智能控制的發(fā)展
1.1.1智能控制問題的提出
1.1.2智能控制的發(fā)展
1.2智能控制的幾個(gè)主要分支
1.2.1基于知識(shí)的專家系統(tǒng)
1.2.2模糊控制
1.2.3神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制
1.2.4學(xué)習(xí)控制
1.3智能控制系統(tǒng)的構(gòu)成原理
1.3.1智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.3.2智能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)
1.3.3智能控制系統(tǒng)研究的主要數(shù)學(xué)工具
習(xí)題和思考題
第2章模糊控制論
2.1引言
2.2模糊集合論基礎(chǔ)
2.2.1模糊集的概念
2.2.2模糊集合的運(yùn)算
2.2.3模糊集合運(yùn)算的基本性質(zhì)
2.2.4隸屬度函數(shù)的建立
2.2.5模糊關(guān)系
2.3模糊邏輯、模糊邏輯推理和合成
2.3.1二值邏輯
2.3.2模糊邏輯的基本運(yùn)算
2.3.3模糊語言邏輯
2.3.4模糊邏輯推理
2.3.5模糊關(guān)系方程的解
2.4模糊控制系統(tǒng)的組成
2.4.1模糊化過程
2.4.2知識(shí)庫
2.4.3決策邏輯
2.4.4精確化過程
2.5模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
2.5.1模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.5.2模糊控制器的基本類型
2.5.3模糊控制器的設(shè)計(jì)原則
2.5.4模糊控制器的常規(guī)設(shè)計(jì)方法
2.6模糊PID控制器
2.6.1模糊控制器和常規(guī)PID的混合結(jié)構(gòu)
2.6.2常規(guī)PID參數(shù)的模糊自整定技術(shù)
2.7模糊控制器的應(yīng)用
2.7.1流量控制的模糊控制器設(shè)計(jì)
2.7.2倒立擺的模糊控制
習(xí)題和思考題
第3章人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制論
3.1引言
3.1.1神經(jīng)元模型
3.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型分類
3.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
3.1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力
3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.2.1多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.2.2多層傳播網(wǎng)絡(luò)的BP學(xué)習(xí)算法
3.2.3快速的BP改進(jìn)算法
3.2.4BP學(xué)習(xí)算法的MATLAB例程
3.3動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.3.1帶時(shí)滯的多層感知器網(wǎng)絡(luò)
3.3.2Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3.3回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4*CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4.1小腦網(wǎng)絡(luò)的感知器模型
3.4.2CMAC的映射原理
3.4.3CMAC網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
3.5*RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.5.1具有固定中心的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
3.5.2徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的隨機(jī)梯度逼近法
3.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制基礎(chǔ)
3.6.1引言
3.6.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力
3.7非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
3.7.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)基礎(chǔ)
3.7.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型的結(jié)構(gòu)
3.7.3非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
3.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)機(jī)制
3.8.1監(jiān)督式學(xué)習(xí)
3.8.2增強(qiáng)式學(xué)習(xí)
3.9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)
3.9.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接逆模型控制法
3.9.2直接網(wǎng)絡(luò)控制法
3.9.3多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)控制法
3.10單一神經(jīng)元控制
習(xí)題和思考題
第4章專家控制
4.1引言
4.2專家控制的基本原理
4.2.1專家控制系統(tǒng)的基本內(nèi)容
4.2.2知識(shí)表達(dá)
4.2.3知識(shí)推理
4.2.4專家控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
4.3專家控制應(yīng)用舉例
4.3.1PID專家控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.3.2過程專家控制系統(tǒng)
4.4仿人智能控制
4.4.1仿人智能控制的引入
4.4.2仿人智能控制的基本概念
4.4.3仿人智能控制的實(shí)現(xiàn)
4.4.4仿人智能控制的應(yīng)用舉例
習(xí)題和思考題
上機(jī)實(shí)驗(yàn)題
第5章*分層遞階智能控制
5.1引言
5.2遞階智能控制的基本原理
5.3遞階智能控制的組織和協(xié)調(diào)
5.3.1遞階智能控制的組織級(jí)
5.3.2遞階智能控制的協(xié)調(diào)級(jí)
5.3.3遞階智能控制的執(zhí)行級(jí)
5.4分層遞階智能控制的應(yīng)用舉例
5.4.1智能機(jī)器人系統(tǒng)的遞階控制
5.4.2集散遞階智能控制系統(tǒng)
習(xí)題和思考題
第6章*學(xué)習(xí)控制
6.1迭代學(xué)習(xí)控制
6.1.1迭代學(xué)習(xí)控制的基本思想
6.1.2線性時(shí)變系統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制
6.1.3一類非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制
6.1.4多關(guān)節(jié)機(jī)械手的迭代學(xué)習(xí)控制
6.1.5迭代學(xué)習(xí)控制面臨的挑戰(zhàn)
6.2增強(qiáng)學(xué)習(xí)
6.2.1增強(qiáng)學(xué)習(xí)的基本思想
6.2.2增強(qiáng)學(xué)習(xí)的主要算法
6.2.3增強(qiáng)學(xué)習(xí)在控制中的應(yīng)用
習(xí)題和思考題
上機(jī)實(shí)驗(yàn)題
第7章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
7.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制系統(tǒng)
7.1.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
7.2基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制
7.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)控制
7.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制
7.3*自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
7.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
7.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法
第8章進(jìn)化算法
8.1引言
8.2遺傳學(xué)習(xí)原理與算法
8.2.1遺傳學(xué)習(xí)的基本思想
8.2.2遺傳學(xué)習(xí)算法的理論基礎(chǔ)
8.2.3遺傳學(xué)習(xí)算法的改良
8.2.4遺傳學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用
8.3*人工免疫進(jìn)化算法
8.3.1免疫系統(tǒng)的基本概念
8.3.2人工免疫進(jìn)化的引入和算法的提出
習(xí)題和思考題
第9章*多智能體系統(tǒng)控制
9.1引言
9.1.1多智能體系統(tǒng)的概念
9.1.2多智能體系統(tǒng)的發(fā)展
9.2多智能體系統(tǒng)的理論
9.2.1多智能體系統(tǒng)的理論模型
9.2.2多智能體系統(tǒng)的通信
9.2.3多智能體系統(tǒng)的協(xié)調(diào)與協(xié)作
9.3多智能體控制系統(tǒng)
9.3.1基于符號(hào)推理的多智能體控制系統(tǒng)
9.3.2基于行為主義的多智能體控制系統(tǒng)
9.3.3基于進(jìn)化思想的多智能體控制系統(tǒng)
9.4多智能體控制系統(tǒng)的應(yīng)用舉例
9.4.1多機(jī)器人控制系統(tǒng)
9.4.2交通管理系統(tǒng)
習(xí)題和思考題
上機(jī)實(shí)驗(yàn)題
參考文獻(xiàn)
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