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第1章 绪论1

1.1 控制理论的产生与发展1

1.1.1 控制理论的诞生1

1.1.2 古典控制理论的研究方法4

1.1.3 现代控制理论的研究方法5

1.1.4 智能控制理论的产生与发展7

1.1.5 智能控制理论研究方法9

1.1.6 智能控制研究热点10

1.2 向人的控制智慧学习12

1.2.1 智能控制方法分类12

1.2.2 智能控制的共同点13

1.2.3 自动控制面临的挑战14

1.3 仿人智能控制与仿人思维控制16

1.3.1 仿人智能控制16

1.3.2 仿人思维控制18

1.3.3 二者的区别与联系20

第2章 仿人智能控制研究21

2.1 概述21

2.2 仿人智能控制原型算法23

2.2.1 原型算法控制机理23

2.2.2 原型算法的不足25

2.3 仿人智能控制原型算法的改进26

2.3.1 原型算法的改进（Ⅰ）26

2.3.2 原型算法的改进（Ⅱ）29

2.3.3 原型算法的改进（Ⅲ）30

2.4 仿人智能控制研究进展32

第3章 人的一般思维和控制思维36

3.1 人的一般思维特性与记忆36

3.1.1 记忆概述36

3.1.2 人的一般思维特性38

3.1.3 计算机与思维42

3.2 人的控制思维特性43

3.2.1 人工控制过程分析43

3.2.2 形象直觉推理控制思维46

3.2.3 抽象逻辑推理控制思维47

3.3 人工控制思维过程48

3.3.1 人的控制思维过程与控制性能指标48

3.3.2 人的控制思维过程与控制经验49

3.4 人的高级智慧——没有推理的智能53

3.4.1 控制过程的知识发现54

3.4.2 没有推理的智能的模拟55

第4章 基于人控制思维的控制器模型与实现57

4.1 基于人控制思维的控制器模型58

4.2 人的抽象逻辑推理控制思维的模拟与实现（Ⅰ）61

4.3 人的抽象逻辑推理控制思维的模拟与实现（Ⅱ）65

4.3.1 动态特征量的定义65

4.3.2 控制器结构67

4.3.3 实例研究68

4.4 仿人思维控制器模型的实现70

4.4.1 模型实现原理70

4.4.2 应用实例76

第5章 仿人的控制策略与技巧77

5.1 控制过程的分段77

5.1.1 粗调阶段控制特征78

5.1.2 调整学习阶段控制特征78

5.1.3 微调阶段的控制特征80

5.2 控制过程特征数据挖掘80

5.2.1 控制滞后时间的识别80

5.2.2 控制阶段的识别81

5.2.3 控制方向的识别83

5.3 被控对象特性分析与控制策略83

5.3.1 被控量和控制量之间的定性定量关系模型84

5.3.2 被控量动态特性分析与控制策略86

5.3.3 干扰量特性分析与控制策略87

5.4 开闭环切换控制策略89

5.5 变周期控制91

第6章 广义仿人控制93

6.1 控制理论的基础93

6.2 广义仿人控制94

6.3 面向对象的柔性设计与控制96

6.4 面向对象的柔性设计与控制的实现——面向对象的组态软件100

6.4.1 控制系统类分析101

6.4.2 面向对象组态软件105

6.4.3 面向对象组态软件的初步实现113

6.5 软智能执行器对象设计119

6.5.1 三智能对象之间的关系120

6.5.2 软智能执行器对象的结构与功能121

6.6 软智能传感器对象设计123

6.6.1 传感器有效性检验123

6.6.2 软传感器对象的结构与功能123

6.6.3 AANN网络的训练学习125

6.7 控制系统结构的拟人化研究128

第7章 研究展望129

7.1 仿人思维控制研究展望129

7.2 控制系统结构拟人化研究展望130

参考文献138