智能控制：理论基础、算法设计与应用

智能控制是智能制造的重要技术，它是自动控制领域的前沿技术，也是一门综合性很强的多学科交叉的新兴学科，被称为自动控制理论发展的第三阶段。智能控制的发展为解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题开辟了新的途径。为了促进智能控制和自动化技术的进步，反映智能控制设计与应用中的Z新研究成果，帮助广大研究人员和工程技术人员掌握和应用这一领域的Z新技术，并学会用MATLAB语言进行各种智能控制算法的分析和设计，作者编写了本书。本书内容涵盖模糊逻辑控制、自适应模糊控制、自适应神经网络控制和智能优化算法等多个研究方向，是一部内容全面的专业教材，具有如下特色：

（1）控制算法取材新颖，内容先进，重点关注学科交叉部分的前沿研究，介绍了一些有潜力的新思想、新方法和新技术；

（2）控制算法均给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序说明和仿真结果，具有很强的可读性，便于读者进一步开发；

（3）着重从应用角度出发，不仅系统地介绍了智能控制算法的设计和分析方法，而且以机械系统、电机、倒立摆、飞行器等被控对象为例来说明智能控制算法的实现方法。

　　《智能控制：理论基础、算法设计与应用/高等学校电子信息类专业系列教材》较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共分17章，主要内容为模糊控制的基本原理和应用、神经网络控制的基本原理和应用、智能优化算法及其应用。
　　《智能控制：理论基础、算法设计与应用/高等学校电子信息类专业系列教材》系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。
　　《智能控制：理论基础、算法设计与应用/高等学校电子信息类专业系列教材》中给出了一些智能算法的仿真实例和MATLAB仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题，可作为高等院校工业自动化、计算机应用、电子工程等专业的高年级本科生和硕士研究生的教材，也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读和参考。

刘金琨，北京航空航天大学教授，博士生导师。分别于1989年7月、1994年3月和1997年3月获东北大学工学学士、工学硕士和工学博士学位。1997年3月-1998年12月在浙江大学工业控制技术研究所做博士后研究工作；1999年1月-1999年7月在香港科技大学从事合作研究；1999年11月至今在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院从事教学与科研工作；主讲“智能控制”“先进控制系统设计”和“系统辨识”等课程；研究方向为控制理论与应用。自从从事研究工作以来，主持国家自然基金等科研项目10余项，发表学术论文100余篇。曾出版《先进PID控制MATLAB仿真》《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》《滑模变结构控制MATLAB仿真》《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》《系统辨识》和《微分器设计与应用——信号滤波与求导》等著作。

第1章 绪论
1．1 智能控制的发展过程
1．1．1 智能控制的提出
1．1．2 智能控制的概念
1．1．3 智能控制的发展
1．1．4 智能控制的技术基础
1．2 智能控制的几个重要分支
1．2．1 模糊控制
1．2．2 神经网络控制
1．2．3 智能搜索算法
1．3 智能控制的特点、工具及应用
1．3．1 智能控制的特点
1．3．2 智能控制的研究工具
1．3．3 智能控制的应用
思考题
参考文献

第2章 模糊控制的理论基础
2．1 概述
2．2 模糊集合
2．2．1 模糊集合
2．2．2 模糊集合的运算
2．3 隶属函数
2．3．1 隶属函数的特点
2．3．2 几种典型的隶属函数及其MATLAB表示
2．3．3 模糊系统的设计
2．3．4 隶属函数的确定方法
2．4 模糊关系及其运算
2．4．1 模糊关系矩阵
2．4．2 模糊矩阵运算
2．4．3 模糊矩阵的合成
2．5 模糊推理
2．5．1 模糊语句
2．5．2 模糊推理
思考题

第3章 模糊逻辑控制
3．1 模糊控制的基本原理
3．1．1 模糊控制原理
3．1．2 模糊控制器的组成
3．1．3 模糊控制系统的工作原理
3．1．4 模糊控制器结构
3．2 模糊控制系统分类
3．3 模糊控制器的设计
3．3．1 模糊控制器的设计步骤
3．3．2 模糊控制器的MATLAB仿真
3．4 模糊控制应用实例——洗衣机的模糊控制
3．5 模糊自适应整定PID控制
3．5．1 模糊自适应整定PID控制原理
3．5．2 仿真实例
3．6 大时变扰动下切换增益模糊调节的滑模控制
3．6．1 系统描述
3．6．2 滑模控制器设计
3．6．3 模糊规则设计
3．6．4 仿真实例
思考题

第4章 自适应模糊控制
4．1 模糊逼近
4．1．1 模糊系统的设计
4．1．2 模糊系统的逼近精度
4．1．3 仿真实例
4．2 间接自适应模糊控制
4．2．1 问题描述
4．2．2 自适应模糊滑模控制器设计
4．2．3 仿真实例
4．3 直接自适应模糊控制
4．3．1 问题描述
4．3．2 模糊控制器的设计
4．3．3 自适应律的设计
4．3．4 仿真实例
思考题

第5章 基于T-S模糊建模的控制
5．1 T-S模糊模型
5．1．1 T-S模糊模型的形式
5．1．2 仿真实例
5．1．3 一类非线性系统的T-S模糊建模
5．2 T-S型模糊控制器的设计
5．3 倒立摆系统的T-S模糊模型
5．4 基于线性矩阵不等式的单级倒立摆T-S模糊控制
5．4．1 LMI不等式的设计及分析
5．4．2 不等式的转换
5．4．3 LMI设计实例
5．4．4 基于LMI的倒立摆T-S模糊控制
5．5 基于极点配置的单级倒立摆T-S模糊控制
附加资料：新的LMI求解工具箱——YALMIP工具箱
思考题
参考文献

第6章 机械手自适应模糊控制
6．1 简单的自适应模糊滑模控制
6．1．1 问题描述
6．1．2 模糊逼近原理
6．1．3 控制算法设计与分析
6．1．4 仿真实例
6．2 基于模糊补偿的机械手模糊自适应滑模控制
6．2．1 系统描述
6．2．2 基于传统模糊补偿的控制
6．2．3 自适应控制律的设计
6．2．4 基于摩擦模糊逼近的模糊补偿控制
6．2．5 仿真实例
6．3 模糊系统逼近的最小参数学习法
6．3．1 问题描述
6．3．2 模糊系统最小参数逼近
6．3．3 基于模糊系统逼近的最小参数自适应控制
6．3．4 仿真实例
6．4 基于模糊补偿的机械手单参数自适应控制
6．4．1 系统描述
6．4．2 基于模糊系统逼近的最小参数自适应控制
6．4．3 仿真实例
附加资料
思考题
参考文献
……

第7章 神经网络理论基础
第8章 典型神经网络
第9章 自适应RBF神经网络控制
第10章 基于RBF网络的输入输出受限控制
第11章 基于RBF神经网络的执行器自适应容错控制
第12章 机械系统神经网络自适应控制
第13章 基于RBF网络的反演自适应控制
第14章 基于LMI的神经网络自适应控制
第15章 智能优化算法
第16章 智能优化算法在参数辨识中的应用
第17章 神经网络自适应协调控制

　　智能控制是自动控制领域的前沿学科之一。它是一门综合性很强的多学科交叉的新兴学科，被称为自动控制理论发展的第三阶段。智能控制的发展为解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题开辟了新的途径。
　　有关智能控制理论及其工程应用，近年来已有大量的论文发表。作者多年来一直从事控制理论及应用方面的教学和研究工作，为了促进智能控制和自动化技术的进步，反映智能控制设计与应用中的最新研究成果，并使广大研究人员和工程技术人员能了解、掌握和应用这一领域的最新技术，学会用MATLAB语言进行各种智能控制算法的分析和设计，作者编写了本书，供广大读者学习和参考。
　　本书共分为17章，第1章绪论，着重介绍智能控制的产生和发展以及智能控制的基本概念；第2章介绍模糊控制的理论基础；第3章介绍模糊逻辑控制的基本原理及模糊控制器的设计方法；第4章介绍模糊逼近的基本原理及自适应模糊控制器的设计方法；第5章介绍T-S模糊建模方法和T-S型模糊控制器的设计方法；第6章以机械手为被控对象，介绍模糊自适应控制算法的设计和分析方法；第7章介绍神经网络控制的理论基础；第8章介绍几种典型的神经网络，包括单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络和Hopfield神经网络；第9章介绍基于RBF神经网络的自适应控制算法和分析方法；第10章介绍基于RBF网络的输入输出受限控制设计方法；第11章介绍基于RBF神经网络的执行器自适应容错控制算法设计和分析方法；第12章以机械手为例，介绍神经网络自适应控制设计方法；第13章介绍基于RBF网络的反演自适应控制设计方法；第14章介绍基于LMI的神经网络自适应控制设计方法；第15章介绍几种智能优化算法；第16章介绍智能优化算法在参数辨识中的应用；第17章介绍基于神经网络的主辅电机的协调控制。
　　本书是在总结作者多年研究成果的基础上，进一步理论化、系统化、规范化、实用化而成，其特点如下：
　　（1）控制算法取材新颖，内容先进，重点放在了学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法和新技术，取材着重于基本概念、基本理论和基本方法。
　　（2）针对每种控制算法给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。
　　（3）着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。例如，书中为了介绍一些智能控制算法的设计和分析方法，以机械系统、电机、倒立摆，飞行器等为被控对象来辅助说明。
　　（4）所给出的各种控制算法完整，程序设计、结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。