智能控制理论及应用_师黎、陈铁军、李晓媛等_9787302161578

　　本书系统地介绍了智能控制的基本概念、理论和主要方法，包括模糊控制、神经网络控制、专家控制系统、免疫控制、仿人智能控制、遗传算法、蚁群算法、基于DNA的软计算等。智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。本书较多地介绍了这些方法的融合和集成，如模糊神经网络、模糊专家系统、神经专家系统、遗传模糊控制和遗传神经网络等，并分析了混沌现象及特点，讨论了混沌控制。本书内容丰富，理论联系实际，并配有大量的MATLAB仿真例题和实际应用例子。
本书适合高等院校作为自动化专业、电气及信息类专业本科生和研究生的教材，也可供有关教师和工程技术人员参考。

　　智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。智能控制是当今国内外自动化学科中一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学技术发展的最新方向之一。而且智能控制目前尚未建立起一套完整的理论体系，是一门仍在不断发展和丰富中的具有众多学科集成特点的科学和技术。它不仅包含了自动控制、人工智能、运筹学和信息论的内容，而且还从计算机科学、生物学、心理学等学科中汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科，并被许多发达国家确认为提高国家竞争力的核心技术。
随着智能控制理论和技术的迅速发展，应用领域的不断扩展，并在工业生产、航空航天、生物医学、模式识别、能源工业、环境保护和国防军事等众多领域得到成功应用，智能控制受到控制领域专家和工程技术人员越来越多的重视，培养大批能熟练掌握和应用智能控制的控制工程师的需求也越来越迫切。而且智能控制中众多学科的交叉和融合，开放式的研究空间也为学生视野的开阔和创新能力的培养提供了一个很好的背景和平台。因此，近些年国内、外许多学校的控制专业和电气信息类专业陆续开设了智能控制这门课，并且从理论教学到实践教学方面都给予了足够的重视。本书在参考国内、外智能控制方面的重要文献基础上，结合近几年我们国家级精品课程“智能控制基础”的建设，对其主要内容进行整理和总结，同时也有部分内容是笔者研究工作的总结，如基于ANFIS多模型的故障诊断、基于GABP的冠心病早期诊断和基于TS模型的递归神经网络等。
本书的部分内容在郑州大学电气工程学院本科生和研究生的“智能控制基础”课程中讲授过三遍，在国家级精品课程“智能控制基础”的建设中起了重要作用。本书的具体内容安排如下：
第1章是绪论。简要介绍智能控制的发展历史、基本概念、特点、结构理论、主要类型，阐述了智能控制与传统控制之间的关系和应用前景。
第2章介绍模糊控制。首先在简要介绍模糊控制的数学基础后，以一个简单模糊控制器的设计为例详细讲述模糊控制器的设计过程及注意事项。然后介绍“函数模糊系统”的特例——TakagiSugeno模糊系统、模糊系统的MATLAB仿真，最后阐述模糊系统非线性分析的必要性及主要方法，包括李雅普诺夫（Lyapunov）方法、圆判据、描述函数方法、小增益理论和滑模变结构方法。
第3章介绍模糊建模和模糊辨识。在介绍模糊系统的类型及分割形式后，阐述模糊系统的通用近似特性，重点介绍模糊辨识的常用方法：最小二乘法、梯度法、模糊聚类和混合方法。
智能控制理论及应用前言第4章介绍神经网络控制。在概述神经网络的发展历史、人工神经元模型、神经网络特点和学习算法后，重点介绍两类常用的神经网络：前馈神经网络和反馈神经网络。前馈神经网络包括感知器神经网络、BP神经网络、RBF神经网络和LVQ神经网络；反馈神经网络包括离散型Hopfield网络、连续型Hopfield网络、Boltzmann机神经网络、Kohonen网络、ART网络、模糊ARTMAP神经网络。在此基础上系统地介绍了基于神经网络的控制，包括神经网络控制的基本思想、直接逆动态控制、神经网络自适应控制、神经网络PID控制和神经网络内模控制等。
第5章介绍模糊神经网络。首先阐述模糊系统和神经网络的优缺点，明确它们具有明显的互补性，介绍它们的融合形式：在模糊控制中引入神经网络；在神经网络中引入模糊逻辑；模糊系统与神经网络在结构上的融合。然后重点介绍两种模糊神经网络： ANFIS和基于TS模糊模型的递归神经网络。并介绍了ANFIS在非线性系统气动执行器的建模上的应用，以及基于TS模糊模型的递归神经网络在系统辨识中的应用。
第6章介绍专家系统。在简要介绍专家系统的概念、结构、特点和分类的基础上，重点讲述专家控制系统，包括专家控制系统的结构、工作原理、专家控制器、专家控制系统的稳定性分析等。最后介绍专家控制系统的改进——模糊专家系统和神经网络专家系统，讲述了它们的应用实例。
第7章介绍遗传算法。首先介绍遗传算法的基本概念和特点，然后讲授遗传算法的基本操作和理论基础、遗传算法的实现和改进的遗传算法，最后介绍遗传算法与智能控制的融合以及遗传算法的应用。
第8章介绍了蚁群算法。首先介绍了蚁群算法的基本概念和特点，然后讲授基本蚁群算法、蚁群算法参数选择、改进的蚁群算法，最后介绍了蚁群算法的应用。
第9章介绍DNA计算与基于DNA的软计算。首先介绍DNA结构、DNA计算的原理，然后阐述DNA计算与软计算的集成，包括DNA计算与遗传算法、模糊系统、神经网络的集成。
第10章介绍免疫控制、仿人智能控制和混沌控制。首先介绍免疫算法的原理、常用的免疫算法、免疫控制及其应用。然后介绍仿人智能控制的基本思想、结构和控制算法。最后介绍了混沌现象及特点、混沌控制的思想和常用方法以及混沌控制的应用。
本书第1章由师黎和陈铁军编写；第2、3章由师黎和逯鹏编写；第4章由李晓媛和师黎编写；第5章由师黎和王丽佳编写；第6章由李晓媛编写；第7章由姚利娜和师黎编写；第8、9、10章由姚利娜编写。师黎为第4、7章提供了部分素材。全书由师黎统稿。
在本书编写过程中得到了许多人的支持和帮助。李辉、崔佳、王丽佳、王治忠、邵国为本书提供了部分素材，陈明静、金晶为本书的文稿整理做了大量工作。在此，向以上提到的各位及其他为本书提供帮助的人们一并表示感谢！
由于笔者的水平所限，书中尚存在一些不足和错误，欢迎读者批评指正。

作者
2009年1月

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