目录

第1章概论

1.1智能控制的产生与发展

1.1.1自动控制的机遇与挑战

1.1.2智能控制的发展和作用

1.2中国智能控制发展简史

1.2.1我国智能控制科技成果

1.2.2我国智能控制教育与人才培养

1.2.3我国智能控制存在的问题

1.3智能控制的定义、特点与一般结构

1.3.1智能控制的定义、特点与评价准则

1.3.2智能控制器的一般结构

1.4智能控制的学科结构理论

1.4.1二元交集结构理论

1.4.2三元交集结构理论

1.4.3四元交集结构理论

1.5智能控制的学科体系

1.5.1人工智能的学科体系

1.5.2智能控制的学科体系

1.6本书概要

1.7本章小结

习题1

第一篇基于知识的智能控制

第2章递阶控制系统

2.1递阶智能机器的一般理论

2.1.1递阶智能机器的一般结构

2.1.2递阶智能机器的信息论基础

2.1.3IPDI原理的解析公式

2.2递阶智能控制系统的原理与结构

2.2.1组织级原理与结构

2.2.2协调级原理与结构

2.2.3执行级原理与结构

2.3递阶智能控制系统举例

2.3.1汽车自主驾驶系统的组成

2.3.2汽车自主驾驶系统的递阶结构

2.3.3自主驾驶系统的软件结构与控制算法

2.3.4自主驾驶系统的试验结果

2.4小结

习题2

第3章专家控制系统

3.1专家系统的基本概念

3.1.1专家系统的定义与一般结构

3.1.2专家系统的建造步骤

3.2专家系统的主要类型与结构

3.2.1基于规则的专家系统

3.2.2基于框架的专家系统

3.2.3基于模型的专家系统

3.3专家控制系统的结构与设计

3.3.1专家控制系统的结构

3.3.2专家控制系统的控制要求与设计原则

3.3.3专家控制系统的设计问题

3.4专家控制系统应用举例

3.4.1实时控制系统的特点与要求

3.4.2高炉监控专家系统

3.5小结

习题3

第4章模糊控制系统

4.1模糊数学基础

4.1.1模糊集合及其运算

4.1.2模糊关系与模糊变换

4.1.3模糊逻辑语言

4.2模糊推理与模糊判决

4.2.1模糊推理

4.2.2模糊判决

4.3模糊控制系统原理与结构

4.3.1模糊控制原理

4.3.2模糊控制系统的原理结构

4.4模糊控制器的设计内容

4.4.1模糊控制器的设计内容与原则

4.4.2模糊控制器的控制规则形式

4.5模糊控制系统的设计方法

4.5.1模糊系统设计的查表法

4.5.2模糊系统设计的梯度下降法

4.5.3模糊系统设计的递推最小二乘法

4.5.4模糊系统设计的聚类法

4.6模糊控制器的设计实例与实现

4.6.1造纸机模糊控制系统的设计与实现

4.6.2直流调速系统模糊控制器的设计

4.7小结

习题4

第5章分布式控制系统

5.1分布式人工智能与真体

5.1.1分布式人工智能

5.1.2真体及其特性

5.1.3真体的结构

5.2多真体系统

5.2.1多真体系统的模型和结构

5.2.2多真体系统的协作、协商和协调

5.2.3多真体系统的学习与规划

5.3多真体控制系统的工作原理

5.3.1MAS控制系统的基本原理和结构

5.3.2MAS控制系统的信息模型

5.4MAS控制系统的设计示例

5.5小结

习题5

第二篇基于数据的智能控制

第6章神经控制系统

6.1人工神经网络概述

6.1.1神经元及其特性

6.1.2人工神经网络的基本类型和学习算法

6.1.3人工神经网络的典型模型

6.1.4基于神经网络的知识表示与推理

6.2深层神经网络与深度学习

6.2.1深层神经网络

6.2.2深度学习的定义与特点

6.2.3深度学习的常用模型

6.2.4深度学习应用举例

6.3神经控制的结构方案

6.3.1NN学习控制

6.3.2NN直接逆模控制与内模控制

6.3.3NN自适应控制

6.3.4NN预测控制

6.3.5基于CMAC的控制

6.3.6多层NN控制和深度控制

6.3.7分级NN控制

6.4神经控制系统的设计与应用示例

6.4.1石灰窑炉神经内模控制系统的设计

6.4.2神经模糊自适应控制器的设计

6.4.3神经控制系统应用举例

6.5小结

习题6

第7章进化控制系统

7.1遗传算法简介

7.1.1遗传算法的基本原理

7.1.2遗传算法的求解步骤

7.2进化控制基本原理

7.2.1进化控制原理与系统结构

7.2.2进化控制的形式化描述

7.3进化控制系统示例

7.3.1一种在线混合进化伺服控制器

7.3.2一个移动机器人进化控制系统

7.4小结

习题7

第8章免疫控制系统

8.1免疫算法和人工免疫系统原理

8.1.1免疫算法的提出和定义

8.1.2免疫算法的步骤和框图

8.1.3人工免疫系统的结构

8.1.4免疫算法的设计方法和参数选择

8.2免疫控制基本原理

8.2.1免疫控制的系统结构

8.2.2免疫控制的自然计算体系和系统计算框图

8.3免疫控制系统示例

8.3.1扰动抑制和最优控制器的性能指标

8.3.2基于免疫算法的扰动抑制问题

8.3.3选择最优参数的计算步骤

8.3.4免疫反馈规则与免疫反馈控制器的设计

8.4小结

习题8

第9章网络控制系统

9.1网络控制系统的结构与特点

9.1.1网络控制系统的一般原理与结构

9.1.2网络控制系统的特点与影响因素

9.2网络控制系统的建模与性能评价标准

9.2.1网络控制系统的建模

9.2.2网络控制系统的性能评价标准

9.3网络控制系统稳定性与控制器设计方法

9.3.1网络控制系统的稳定性

9.3.2网络控制系统的控制器设计方法

9.4网络控制系统的调度

9.4.1网络控制系统的调度方法

9.4.2网络控制系统调度的时间参数

9.5网络控制系统的仿真与工程实现

9.5.1网络控制系统的仿真平台

9.5.2网络控制系统的工程实现

9.6网络控制系统的应用举例

9.6.1烟草包装的网络测控系统

9.6.2热电厂集散控制系统

9.7小结

习题9

第三篇知识与数据复合智能控制

第10章学习控制系统

10.1学习控制概述

10.1.1学习控制的定义与研究意义

10.1.2学习控制的发展及其与自适应控制的关系

10.1.3控制律映射及对学习控制的要求

10.2学习控制方案

10.2.1基于模式识别的学习控制

10.2.2迭代学习控制

10.2.3重复学习控制

10.2.4增强学习控制

10.2.5基于神经网络的学习控制

10.3学习控制系统应用举例

10.3.1无缝钢管张力减径过程壁厚控制迭代学习控制算法

10.3.2钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果

10.4小结

习题10

第11章仿人控制

11.1仿人控制基本原理与原型算法

11.1.1仿人控制的基本原理

11.1.2仿人控制的原型算法和智能属性

11.2仿人控制的特征模型和决策模态

11.2.1仿人控制的特征模式与特征辨识

11.2.2仿人控制的多模态控制

11.3仿人控制器的设计与实现

11.3.1仿人控制系统的设计依据

11.3.2仿人智能控制器设计与实现的一般步骤

11.4仿人控制器的设计与实现示例

11.4.1小车单摆系统仿人控制器的设计

11.4.2小车单摆系统仿人控制器的实现

11.5小结

习题11

第12章自然语言控制

12.1自然语言控制的发展和定义

12.1.1自然语言处理的发展和文本表示方式

12.1.2自然语言控制的定义

12.2自然语言控制的步骤及流程框图

12.3自然语言控制系统的设计

12.4自然语言控制系统示例

12.4.1基于ChatGPT的机器人控制系统

12.4.2基于自然语言处理的工业机器人自动编程

12.5小结

习题12

第13章复合智能控制

13.1复合智能控制概述

13.2模糊神经复合控制原理

13.3自学习模糊神经控制系统

13.3.1自学习模糊神经控制模型

13.3.2自学习模糊神经控制算法

13.3.3弧焊过程自学习模糊神经控制系统

13.4专家模糊复合控制器

13.4.1专家模糊控制系统的结构

13.4.2专家模糊控制系统示例

13.5进化模糊复合控制器

13.5.1控制器设计步骤和参数优化方法

13.5.2解释(编码)函数的设计

13.5.3规则编码

13.5.4初始种群和适应度函数的计算

13.5.5直流电动机GA优化模糊速度控制系统

13.5.6进化、模糊和神经复合的故障诊断系统设计

13.6小结

习题13

第四篇智能控制的算法与编程

第14章智能控制算法编程实现与深度学习开源框架

14.1智能控制算法的定义、特点与分类

14.1.1智能控制算法的定义与特点

14.1.2智能控制算法的分类

14.2智能控制算法的MATLAB仿真设计与实现

14.2.1MATLAB模糊控制工具箱

14.2.2基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器

14.2.3模糊控制系统的Simulink仿真

14.2.4MATLAB神经网络工具箱及其仿真

14.2.5神经控制算法的MATLAB仿真程序设计与实现

14.2.6模糊控制与神经网络控制的实验

14.3Python语言

14.3.1Python简介

14.3.2Python的基本语法与功能

14.4基于Python的深度学习框架设计

14.4.1深度学习框架的发展

14.4.2深度学习开源框架的比较

14.4.3深度学习框架基本功能

14.4.4基于Python的深度学习算法应用实例分析

14.5小结

习题14

第五篇智能控制的计算能力

第15章智能控制的算力及架构

15.1智能算力的定义与分类

15.1.1智能算力的定义

15.1.2智能算力和芯片的分类

15.2智能芯片的发展

15.2.1智能芯片的发展简史

15.2.2智能芯片的发展态势

15.3智能控制算力网络

15.3.1智能算力网络的定义和特征

15.3.2智能算力网络的基本架构和工作机制

15.3.3智能算力网络的关键技术

15.3.4智能算力网络的应用示例

15.4普适智能算力网络

15.4.1普适智能算力网络的基本架构

15.4.2普适智能算力网络的应用示例

15.5智能控制算力的研究与应用概况

15.6小结

习题15

参考文献