本书介绍智能控制的基本原理及其应用,着重介绍各种智能控制系统的基本概念、工作原理、技术方法与应用。全书共10章,涉及递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、学习控制系统、多真体(MAS)控制系统、进化控制系统、免疫控制系统、网络控制系统以及复合智能控制系统的控制机理、类型结构、设计方法和应用示例等,反映国内外智能控制研究和应用的最新进展。与第1版相比,许多章节内容得到更新。全书系统全面、内容新颖、编排合理、可读性强是一部高水平的智能控制教材。
本书可作为高等院校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、机电工程、电子工程等专业本科生智能控制类课程教材,也可作为硕士和博士学位智能控制、智能系统等课程的教材与教学参考书,还可供从事智能控制和智能系统研究、设计、应用的科技工作者阅读与参考。
《智能控制原理与应用》第1版于2007年在清华大学出版社出版,至今已有6个年头了。为了反映国内外智能控制的最新进展,满足国内科学研究和课程教学的需要,有必要对该书进行修订并出版第2版。
《智能控制原理与应用》第2版介绍智能控制的基本原理及其应用,着重讨论智能控制几个主要系统的原理、方法及应用。所涉及智能控制系统依次包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、学习控制系统、多真体(MAS)控制系统、进化控制系统、免疫控制系统、网络控制系统以及复合智能控制系统等。本书相当大一部分内容是作者及其研究团队近年来的研究成果,反映出国内外智能控制研究和应用最新进展。特别是作为国家级精品课程、国家级精品资源共享课程,作者把教学团队的智能控制课程教学改革成果融入本教材。本次修订,对全书进行了较大更新,特别突出了计算智能(软计算),加强了模糊控制系统和神经控制系统的计算和MATLAB工具的应用指导,充实了网络控制系统内容等。在内容编排上也做了一些调整与增删,例如删除“仿人控制”和“展望”两章,把“仿人控制”的部分内容并入“复合控制”,把“展望”的部分内容调入第1章“概论”,把“集散控制系统”从第1章调至第9章“网络控制”等。此外,为了把本书主要读者对象从研究生转换为本科生,删除了第1版中一些比较深奥的内容,如系统建模、决策模型、稳定性和鲁棒性分析等。这样,在保持本书固有特色的基础上,精炼了内容,增加了训练,吸收了新知识,更加适合作为本科生教材,有利于提高课程教学质量和本科生培养质量。
本书第1版由蔡自兴编著,第2版由蔡自兴全面负责修订与统稿。其中,第4章(模糊控制系统)由肖晓明修订,第5章(神经控制系统)由余伶俐修订。他们两人还负责本书附录的编写工作。谷明琴、郭璠和李昭协助本书“网络控制系统”一章的修订。吴冰璐、马超等协助部分文字输入和插图绘制工作。
本书作为高等院校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、机电工程、电子工程等专业本科生智能控制类课程教材,也可供从事智能控制和智能系统研究、设计、应用的科技工作者阅读与参考,还可作为硕士和博士学位课程智能控制、智能系统等课程的教学参考书以及博士生和硕士生入学课程考试参考书。
值此新版著作出版之际,想向广大读者汇报我的智能控制著作编著与出版情况,展现这些著作的来龙去脉。实际上,本书是我在国内外出版的智能控制著作的第8个版本: (1)智能控制,电子工业出版社,1990; (2)Intelligent Control: Principles,Techniques and Applications,World Scientific Publishers,1997; (3)智能控制——基础及应用,国防工业出版社,1998; (4)智能控制,第2版,电子工业出版社,2004; (5)人工智能控制(研究生用书),化学工业出版社,2005; (6)智能控制原理与应用,清华大学出版社,2007; (7)智能控制导论,中国水利水电出版社,2007; (8)智能控制原理与应用,第2版,清华大学出版社,2013。这些智能控制著作的编著与出版,得到众多专家、学者和相关部门领导、同人的支持与帮助,受到高校广大师生和其他读者的热情欢迎和普遍使用,为我国智能控制学科建设、课程建设和人才培养做出了应有的贡献。谨对各位专家、领导、编辑、师生和其他读者致以衷心感谢!
在本书第2版修订出版过程中,又得到许多专家和同人的有力帮助。我国航天智能控制的先行者和奠基人、中国科学院院士、北京控制工程研究所吴宏鑫研究员在百忙中为本书热情作序; 清华大学出版社王一玲编审等为本书的编辑和出版付出辛勤劳动; 国内外许多智能控制专著、教材和论文的作者为本书提供了丰富的营养,使我们受益匪浅。我们对所有这些支持与帮助表示诚挚感谢!
本书第2版的修订与出版,也是献给龙年九、十月先后问世的我的小孙女和小孙子的一份礼物。他们的平安诞生和健康成长,使我们感到生活更加美满与温馨。
由于修订时间比较匆忙,一些新资料未能及时收集与消化,因此本书一定存在一些不足之处,诚恳地欢迎广大专家、高校师生和其他读者提出宝贵意见,供下次修订时参考与借鉴。
蔡自兴
2013年7月
于长沙岳麓山
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智能控制的定义、特点、一般结构与分类
1.2.1智能控制的定义、特点与评价准则
1.2.2智能控制器的一般结构
1.2.3智能控制系统的分类
1.3人工智能学派理论与计算方法
1.3.1人工智能的学派理论
1.3.2人工智能与智能控制的计算方法
1.4智能控制的学科结构理论体系
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 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智能控制的定义、特点、一般结构与分类
1.2.1智能控制的定义、特点与评价准则
1.2.2智能控制器的一般结构
1.2.3智能控制系统的分类
1.3人工智能学派理论与计算方法
1.3.1人工智能的学派理论
1.3.2人工智能与智能控制的计算方法
1.4智能控制的学科结构理论体系
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本书概要
习题1
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专家控制系统的建模
3.4.1受控对象模型
3.4.2专家控制器的模型
3.4.3专家控制系统模型
3.5专家控制系统应用举例
3.5.1实时控制系统的特点与要求
3.5.2高炉监控专家系统
3.6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模糊逻辑语言与推理
4.2模糊控制系统原理与结构
4.2.1模糊控制原理
4.2.2模糊控制系统的原理结构
4.3模糊控制器的设计内容
4.3.1模糊控制器的设计内容与原则
4.3.2模糊控制器的控制规则形式
4.4模糊控制系统的设计方法
4.4.1模糊系统设计的查表法
4.4.2模糊系统设计的梯度下降法
4.4.3模糊系统设计的递推最小二乘法
4.4.4模糊系统设计的聚类法
4.5模糊控制器的设计实例与实现
4.5.1造纸机模糊控制系统的设计与实现
4.5.2直流调速系统模糊控制器的设计
4.6MATLAB模糊控制工具箱
4.7小结
习题4
第5章神经控制系统
5.1人工神经网络概述
5.1.1神经元及其特性
5.1.2人工神经网络的基本类型和学习算法
5.1.3人工神经网络的典型模型
5.1.4基于神经网络的知识表示与推理
5.2神经控制的结构方案
5.2.1NN学习控制
5.2.2NN直接逆模控制与内模控制
5.2.3NN自适应控制
5.2.4NN预测控制
5.2.5基于CAMC的控制
5.2.6多层NN控制和分级NN控制
5.3神经控制系统的设计
5.3.1石灰窑炉神经内模控制系统的设计
5.3.2神经模糊自适应控制器的设计
5.3.3神经控制系统应用举例
5.4MATLAB神经网络工具箱及其仿真
5.4.1MATLAB神经网络工具箱图形用户界面
5.4.2基于Simulink的神经网络模块工具
5.5小结
习题5
第6章学习控制系统
6.1学习控制概述
6.1.1学习控制的定义与研究意义
6.1.2学习控制的发展及其与自适应控制的关系
6.1.3控制律映射及对学习控制的要求
6.2学习控制方案
6.2.1基于模式识别的学习控制
6.2.2迭代学习控制
6.2.3重复学习控制
6.2.4增强学习控制
6.2.5基于神经网络的学习控制
6.3学习控制系统应用举例
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
6.3.2钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果
6.4小结
习题6
第7章多真体控制系统
7.1分布式人工智能与真体
7.1.1分布式人工智能
7.1.2agent及其特性
7.1.3真体的结构
7.2真体的通信
7.2.1真体通信的类型和方式
7.2.2真体的通信语言
7.3多真体系统
7.3.1多真体系统的模型和结构
7.3.2多真体系统的协作、协商和协调
7.3.3多真体系统的学习与规划
7.4多真体控制系统的工作原理
7.4.1MAS控制系统的基本原理和结构
7.4.2MAS控制系统的信息模型
7.5MAS控制系统的设计示例
7.6小结
习题7
第8章进化控制与免疫控制
8.1遗传算法简介
8.1.1遗传算法的基本原理
8.1.2遗传算法的求解步骤
8.2进化控制基本原理
8.2.1进化控制原理与系统结构
8.2.2进化控制的形式化描述
8.3进化控制系统示例
8.3.1一种在线混合进化伺服控制器
8.3.2一个移动机器人进化控制系统
8.4免疫算法和人工免疫系统原理
8.4.1自然免疫系统的概念、组成与功能
8.4.2免疫算法的提出和定义
8.4.3免疫算法的步骤和框图
8.4.4人工免疫系统的结构
8.4.5免疫算法的设计方法和参数选择
8.5免疫控制基本原理
8.5.1免疫控制的系统结构
8.5.2免疫控制的自然计算体系和系统计算框图
8.6免疫控制系统示例
8.6.1扰动抑制和最优控制器的性能指标
8.6.2基于免疫算法的扰动抑制问题
8.6.3免疫反馈规则与免疫反馈控制器的设计
8.7小结
习题8
第9章网络控制系统
9.1计算机网络与网络控制基础
9.1.1计算机网络及其结构
9.1.2数据通信与网络通信
9.1.3网络控制的基本问题
9.2网络控制系统的结构与特点
9.2.1网络控制系统的一般原理与结构
9.2.2网络控制系统的特点与影响因素
9.3网络控制系统的建模与性能评价标准
9.3.1网络控制系统的建模
9.3.2网络控制系统的性能评价标准
9.4网络控制系统稳定性与控制器设计方法
9.4.1网络控制系统的稳定性
9.4.2网络控制系统的控制器设计方法
9.5网络控制系统的调度
9.5.1网络控制系统的调度方法
9.5.2网络控制系统调度的时间参数
9.6网络控制系统的仿真与工程实现
9.6.1网络控制系统的仿真平台
9.6.2网络控制系统的工程实现
9.7网络控制系统的应用举例
9.7.1烟草包装的网络测控系统
9.7.2热电厂集散控制系统
9.8小结
习题9
第10章复合智能控制
10.1复合智能控制概述
10.2模糊神经复合控制原理
10.3自学习模糊神经控制系统
10.3.1自学习模糊神经控制模型
10.3.2自学习模糊神经控制算法
10.3.3弧焊过程自学习模糊神经控制系统
10.4专家模糊复合控制器
10.4.1专家模糊控制系统的结构
10.4.2专家模糊控制系统示例
10.5进化模糊复合控制器
10.5.1控制器设计步骤和参数优化方法
10.5.2解释(编码)函数的设计
10.5.3规则编码
10.5.4初始种群和适应度函数的计算
10.5.5直流电动机GA优化模糊速度控制系统
10.6仿人控制
10.6.1仿人控制的基本原理和原型算法
10.6.2仿人控制器的属性与设计依据
10.6.3仿人智能控制器的设计与实现步骤
10.7小结
习题10
附录A基于MATLAB工具箱的模糊与神经控制仿真
A.1基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器
A.2模糊控制系统的Simulink仿真
A.3神经网络逼近非线性函数的设计
A.4基于神经网络工具箱的水反应器模型预测控制实例
附录B模糊控制与神经网络控制的实验
B.1电热箱的模糊闭环控制实验
B.2单神经元自适应闭环控制实验
参考文献