智能控制作為一門新興學科，它的發(fā)展得益于許多學科，如人工智能、認知科學、現代控制理論、模糊數學、生物控制論、學習理論以及網絡理論等。本書總結近20年來智能控制的研究成果，詳細論述智能控制的基本概念、工作原理和設計方法。本書的主要內容包括：智能控制概論、模糊控制論、人工神經網絡控制論、專家控制、分層遞階智能控制、學習控制、模糊神經網絡控制與自適應神經網絡、進化算法、多智能體系統(tǒng)控制。本書在深入系統(tǒng)介紹智能控制設計理論和應用方法的同時，結合課堂教學給出了大量的設計例子和習題。
本書選材新穎，系統(tǒng)性強，通俗易懂，突出理論聯(lián)系實際。既適合初學者學習智能控制的基本理論和方法，又對智能控制的研究學者有一定的參考價值。本書標注了部分拓展內容的章節(jié)，供深入研究者參考。整本教材主要針對控制科學與工程、電氣工程等學科碩士研究生和自動化專業(yè)高年級本科生使用，也適合其他專業(yè)的工程師閱讀和參考。
控制理論在近一個多世紀的發(fā)展過程中，經歷了經典控制理論和現代控制理論的兩大階段，形成控制理論的體系。隨著人工智能學科的發(fā)展，對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、運籌學和控制論），且還在不斷完善和充實過程中。智能控制作為一門新興學科，其發(fā)展得益于許多學科，如人工智能、認知科學、現代控制理論、模糊數學、生物控制論、學習理論以及網絡理論等。因此，智能控制理論是一門綜合性很強的多學科交叉學科，也是控制論發(fā)展的第三階段。智能控制研究領域相當廣泛，涉及的應用領域也十分豐富。與智能控制理論發(fā)展相對滯后不同，智能控制的應用研究十分活躍，且取得了許多成功的應用。智能控制技術呈現出的強大生命力已引起世界各國專家學者的關注。
本教材是根據2004年教育部高等學校自動化專業(yè)教學指導分委員會關于編寫《全國高等學校自動化專業(yè)系列教材》的招標通知，經《全國高等院校自動化專業(yè)系列教材》編審委員會評審通過并在清華大學出版社資助下進行編寫的。整個教材按照會議審議制定的《智能控制基礎》教材大綱編寫完成�？紤]智能控制覆蓋的領域相當廣泛，本教材在選材上既考慮了智能控制技術的入門教學內容，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學時；第2章模糊控制論，安排16個基本學時（含模糊集合論基礎，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)的設計，模糊PID控制器以及模糊控制器的應用）和8個選修學時；第3章人工神經元網絡控制論，安排16個基本學時（含引言、前向神經網絡模型、動態(tài)神經網絡模型、神經網絡控制論、非線性動態(tài)系統(tǒng)的神經網絡辨識、神經網絡控制的學習機制、神經網絡控制器的設計）和12個選修學時；第4章專家控制，安排6個學時；第5章分層遞階智能控制，安排4個學時；第6章學習控制，安排6個學時，可選修；第7章模糊神經網絡控制與自適應神經網絡，安排4個學時，可選修；第8章進化算法，安排6個學時，建議必修遺傳學習原理與算法部分；第9章多智能體系統(tǒng)控制，安排4個學時，建議選修。全書帶有“*”為本科生教學的選修部分，供課外參考。研究生教學可根據需要選擇相關帶“*”的內容作為進一步教學的內容。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自動化專業(yè)本科生、浙江大學控制科學與工程碩士研究生課程教學的基礎上修改完成的，結合了近幾年來作者與研究生們的一些研究成果，并參閱了大量國內外文獻。撰寫一本教材是一件繁重的任務，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。當然還有很多學者的研究成果也被本書引用（見參考文獻），在此深表謝意，恕不一一列舉。特別感謝湖南大學王耀南教授、孫煒副教授對本教材進行全面系統(tǒng)的審閱，并提出了許多寶貴的建議。同時也要感謝清華大學蕭德云教授、清華大學出版社王一玲編輯給予的大力支持。由于作者的學識水平和教學經驗都很有限，書中的缺點和錯誤在所難免，殷切希望廣大讀者和專家給予批評和指正。
智能控制基礎
作者
2008年6月于浙江大學
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智能控制的幾個主要分支
1.2.1基于知識的專家系統(tǒng)
1.2.2模糊控制
1.2.3神經元網絡控制
1.2.4學習控制
1.3智能控制系統(tǒng)的構成原理
1.3.1智能控制系統(tǒng)結構
1.3.2智能控制系統(tǒng)的特點
1.3.3智能控制系統(tǒng)研究的主要數學工具
習題和思考題
第2章模糊控制論
2.1引言
2.2模糊集合論基礎
2.2.1模糊集的概念
2.2.2模糊集合的運算
2.2.3模糊集合運算的基本性質
2.2.4隸屬度函數的建立
2.2.5模糊關系
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)的設計
2.5.1模糊控制器的結構設計
2.5.2模糊控制器的基本類型
2.5.3模糊控制器的設計原則
2.5.4模糊控制器的常規(guī)設計方法
2.6模糊PID控制器
2.6.1模糊控制器和常規(guī)PID的混合結構
2.6.2常規(guī)PID參數的模糊自整定技術
2.7模糊控制器的應用
2.7.1流量控制的模糊控制器設計
2.7.2倒立擺的模糊控制
習題和思考題
第3章人工神經元網絡控制論
3.1引言
3.1.1神經元模型
3.1.2神經網絡的模型分類
3.1.3神經網絡的學習算法
3.1.4神經網絡的泛化能力
3.2前向神經網絡模型
3.2.1多層神經網絡結構
3.2.2多層傳播網絡的BP學習算法
3.2.3快速的BP改進算法
3.2.4BP學習算法的MATLAB例程
3.3動態(tài)神經網絡模型
3.3.1帶時滯的多層感知器網絡
3.3.2Hopfield神經網絡
3.3.3回歸神經網絡
3.4*CMAC神經網絡
3.4.1小腦網絡的感知器模型
3.4.2CMAC的映射原理
3.4.3CMAC網絡的學習算法
3.5*RBF神經網絡模型
3.5.1具有固定中心的RBF神經網絡的訓練
3.5.2徑向基神經網絡訓練的隨機梯度逼近法
3.6神經網絡控制基礎
3.6.1引言
3.6.2神經網絡的逼近能力
3.7非線性動態(tài)系統(tǒng)的神經網絡辨識
3.7.1神經網絡的辨識基礎
3.7.2神經網絡辨識模型的結構
3.7.3非線性動態(tài)系統(tǒng)的神經網絡辨識
3.8神經網絡控制的學習機制
3.8.1監(jiān)督式學習
3.8.2增強式學習
3.9神經網絡控制器的設計
3.9.1神經網絡直接逆模型控制法
3.9.2直接網絡控制法
3.9.3多神經網絡自學習控制法
3.10單一神經元控制
習題和思考題
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)的基本內容
4.2.2知識表達
4.2.3知識推理
4.2.4專家控制系統(tǒng)的設計
4.3專家控制應用舉例
4.3.1PID專家控制系統(tǒng)設計
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仿人智能控制的實現
4.4.4仿人智能控制的應用舉例
習題和思考題
上機實驗題
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
5.3.1遞階智能控制的組織級
5.3.2遞階智能控制的協(xié)調級
5.3.3遞階智能控制的執(zhí)行級
5.4分層遞階智能控制的應用舉例
5.4.1智能機器人系統(tǒng)的遞階控制
5.4.2集散遞階智能控制系統(tǒng)
習題和思考題
第6章*學習控制
6.1迭代學習控制
6.1.1迭代學習控制的基本思想
6.1.2線性時變系統(tǒng)的迭代學習控制
6.1.3一類非線性動態(tài)系統(tǒng)的迭代學習控制
6.1.4多關節(jié)機械手的迭代學習控制
6.1.5迭代學習控制面臨的挑戰(zhàn)
6.2增強學習
6.2.1增強學習的基本思想
6.2.2增強學習的主要算法
6.2.3增強學習在控制中的應用
習題和思考題
上機實驗題
第7章模糊神經網絡控制與自適應神經網絡
7.1模糊神經網絡控制
7.1.1神經網絡與模糊控制系統(tǒng)
7.1.2模糊神經網絡的學習算法
7.2基于神經元網絡的自適應控制
7.2.1神經網絡的模型參考自適應控制
7.2.2神經網絡的自校正控制
7.3*自適應神經網絡結構學習
7.3.1神經網絡結構設計準則
7.3.2神經網絡結構設計方法
第8章進化算法
8.1引言
8.2遺傳學習原理與算法
8.2.1遺傳學習的基本思想
8.2.2遺傳學習算法的理論基礎
8.2.3遺傳學習算法的改良
8.2.4遺傳學習算法的應用
8.3*人工免疫進化算法
8.3.1免疫系統(tǒng)的基本概念
8.3.2人工免疫進化的引入和算法的提出
習題和思考題
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)調與協(xié)作
9.3多智能體控制系統(tǒng)
9.3.1基于符號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)的應用舉例
9.4.1多機器人控制系統(tǒng)
9.4.2交通管理系統(tǒng)
習題和思考題
上機實驗題
參考文獻
書單推薦
