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第1章　概述1

1.1　智能控制的产生与发展2

1.1.1 自动控制面临的机遇与挑战2

1.1.2　智能控制的发展和学科的建立3

1.2　智能控制的基本知识5

1.2.1　智能控制的定义与特点5

1.2.2　智能控制器的一般结构6

1.2.3　智能控制系统的分类7

1.3 智能控制的结构理论9

1.3.1 二元交集结构理论10

1.3.2　三元交集结构理论10

1.3.3 四元交集结构理论11

1.4　本书概要14

习题115

第2章　递阶控制17

2.1　递阶智能机器的一般结构18

2.2　递阶智能控制系统举例20

2.2.1 汽车自主驾驶系统的组成20

2.2.2　汽车自主驾驶系统的递阶结构21

2.2.3 自主驾驶系统的结构与控制算法24

2.3 小结25

习题225

第3章　专家控制27

3.1　专家系统的基本概念28

3.1.1 专家系统的定义与一般结构28

3.1.2　专家系统的建造步骤29

3.2　专家系统的主要类型及其结构30

3.2.1　基于规则的专家系统30

3.2.2　基于框架的专家系统32

3.2.3　基于模型的专家系统33

3.3　专家控制系统的结构与类型35

3.3.1 专家控制系统的控制要求与设计原则35

3.3.2　专家控制系统的结构37

3.3.3　专家控制系统的类型41

3.4　专家控制系统应用举例41

3.4.1 实时控制系统的特点与要求41

3.4.2　高炉监控专家系统42

3.5　小结44

习题345

第4章　模糊控制47

4.1　模糊数学基础48

4.1.1　模糊集合、模糊逻辑及其运算48

4.1.2　模糊逻辑推理50

4.1.3　模糊判决方法52

4.2　模糊控制系统原理与结构53

4.2.1　模糊控制原理54

4.2.2　模糊控制系统的工作原理54

4.3　模糊控制器的设计内容55

4.3.1　模糊控制器的设计内容与原则55

4.3.2　模糊控制器的控制规则形式59

4.4　模糊控制系统的设计方法60

4.4.1　模糊系统设计的查表法60

4.4.2　模糊系统设计的梯度下降法61

4.4.3　模糊系统设计的递推最小二乘法64

4.4.4　模糊系统设计的聚类法66

4.5　模糊控制器的设计实例与实现67

4.5.1　模糊控制器的设计68

4.5.2　模糊控制器的在线实现70

4.6　小结72

习题473

第5章　神经控制75

5.1 人工神经网络的初步知识76

5.1.1　神经元及其特性76

5.1.2　神经网络与智能控制77

5.1.3　人工神经网络的基本类型和学习算法78

5.1.4　人工神经网络的典型模型79

5.1.5　基于神经网络的知识表示与推理81

5.2　神经控制的结构方案84

5.2.1 NN学习控制84

5.2.2　NN直接逆模控制与内模控制84

5.2.3　NN自适应控制85

5.3　神经控制器的设计87

5.4　小结91

习题591

第6章　学习控制93

6.1　学习控制概述94

6.1.1 学习控制的定义与研究意义94

6.1.2　学习控制的发展及其与自适应控制的关系96

6.1.3　对学习控制的要求98

6.2　学习控制方案99

6.2.1　基于模式识别的学习控制100

6.2.2　迭代学习控制101

6.2.3　重复学习控制104

6.2.4　基于神经网络的学习控制105

6.3　学习控制系统应用举例105

6.3.1　无缝钢管张力减径过程壁厚控制迭代学习控制算法105

6.3.2　钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果107

6.4　小结110

习题6111

第7章　进化控制与免疫控制113

7.1　遗传算法简介114

7.1.1　遗传算法的基本原理114

7.1.2　遗传算法的求解步骤117

7.2　进化控制基本原理119

7.2.1 进化控制原理与系统结构119

7.2.2　进化控制的形式化描述121

7.3　进化控制系统示例122

7.3.1　进化控制系统的体系结构122

7.3.2　进化规划器的结构与算法122

7.3.3　运动规划算法124

7.4　免疫算法和人工免疫系统原理124

7.4.1　免疫算法的提出和定义124

7.4.2　免疫算法的步骤和框图126

7.5　免疫控制的系统结构128

7.5.1　免疫控制的四元结构128

7.5.2　免疫控制系统的一般结构129

7.6　免疫控制系统示例130

7.6.1　免疫反馈规则130

7.6.2　免疫反馈控制器的设计131

7.7　小结132

习题7133

第8章　复合智能控制135

8.1　复合智能控制概述136

8.2　模糊神经复合控制原理137

8.3　模糊神经复合控制系统举例139

8.3.1 自学习模糊神经控制模型139

8.3.2 自学习模糊神经控制算法140

8.3.3　弧焊过程自学习模糊神经控制系统142

8.4　专家模糊复合控制器143

8.4.1　专家模糊控制系统结构143

8.4.2 专家模糊控制系统示例144

8.5　小结146

习题8146

第9章　其他智能控制147

9.1 仿人控制148

9.1.1　仿人控制的基本原理和原型算法148

9.1.2　仿人控制器的智能属性与设计依据149

9.1.3　仿人智能控制器的设计与实现步骤151

9.2　基于多真体系统的控制154

9.2.1　分布式人工智能与真体（agent）154

9.2.2　真体的要素、特性和结构155

9.2.3　多真体系统158

9.2.4　多真体控制系统的工作原理159

9.3　基于Web的控制162

9.3.1 基于Web的控制系统的一般原理与结构162

9.3.2　基于Web的控制系统结构实例分析164

9.4　小结165

习题9165

第10章　展望智能控制167

10.1　人工智能争论及其对智能控制的影响168

10.1.1　人工智能的主要学派168

10.1.2　人工智能主要学派理论上的争论169

10.1.3　人工智能主要学派对智能控制的影响169

10.2　智能控制的应用研究问题170

10.2.1　智能机器人规划与控制170

10.2.2　生产过程的智能监控171

10.2.3 自动加工系统的智能控制171

10.2.4　智能故障检测与诊断172

10.2.5　飞行器的智能控制172

10.2.6　医疗过程智能控制173

10.2.7　智能仪器174

10.3　智能控制进一步研究的问题174

10.4　展望智能控制的发展176

10.4.1　发展更新的理论框架176

10.4.2　创建更优的技术集成176

10.4.3　开发更好的应用方法177

10.5　结语178

习题10179

附录　各章教学重点、难点和要求180

参考文献184