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第1章 引言1

1.1 自动控制理论的发展历程1

1.2 智能控制概况2

1.2.1 智能控制的发展简况2

1.2.2 智能控制的几个重要分支4

1.3 模糊控制6

1.3.1 模糊控制解决的问题7

1.3.2 模糊控制的发展简史7

1.3.3 模糊控制的特点及展望9

思考与练习题10

第2章 模糊控制的数学基础11

2.1 模糊集合11

2.1.1 经典集合11

2.1.2 模糊集合14

2.2 隶属函数22

2.2.1 确定隶属函数的基本方法23

2.2.2 常用隶属函数24

2.3 模糊集合的运算26

2.3.1 模糊集合的基本运算26

2.3.2 模糊集合的基本运算规律29

2.3.3 模糊集合运算的其他定义31

2.4 模糊关系及其运算32

2.4.1 经典关系32

2.4.2 模糊关系34

2.4.3 模糊关系的运算38

2.4.4 模糊关系的合成40

2.5 模糊向清晰的转换45

2.5.1 模糊集合的截集45

2.5.2 模糊关系矩阵的截矩阵47

2.5.3 模糊集合转化为数值的常用方法47

思考与练习题51

第3章 模糊控制的逻辑学基础53

3.1 二值逻辑简介53

3.1.1 判断54

3.1.2 推理58

3.2 自然语言的模糊集合表示59

3.2.1 一些自然词语的F集合表示59

3.2.2 模糊算子60

3.3 模糊逻辑和近似推理63

3.3.1 模糊命题64

3.3.2 常用的两种基本模糊条件语句65

3.3.3 近似推理及其合成法则74

3.4 T-S型模糊推理81

3.4.1 双输入、单输出系统的T-S型模糊推理81

3.4.2 MISO系统的T-S模糊推理85

思考与练习题87

第4章 模糊控制器的设计89

4.1 模糊控制系统的基本组成89

4.1.1 从传统控制系统到模糊控制系统89

4.1.2 模糊控制器的结构92

4.2 Mamdani型模糊控制器的设计93

4.2.1 Mamdani型模糊控制器的基本组成93

4.2.2 量化因子和比例因子94

4.2.3 模糊化和清晰化98

4.2.4 模糊控制规则102

4.2.5 模糊自动洗表机的设计113

4.3 T-S型模糊控制器的设计117

4.3.1 T-S型模糊模型118

4.3.2 T-S型模糊系统设计要点121

4.4 F控制器和PID控制器的结合121

4.4.1 F-PID复合控制器基本原理121

4.4.2 F-PID复合控制器的其他形式122

4.4.3 用模糊控制器调节PID控制器的参数123

思考与练习题125

第5章 模糊控制系统的MATLAB仿真127

5.1 Simulink仿真入门127

5.1.1 MATLAB中的仿真模块库128

5.1.2 仿真模型图的构建135

5.1.3 动态系统的Simulink仿真142

5.2 模糊推理系统的设计与仿真149

5.2.1 模糊推理系统的图形用户界面简介149

5.2.2 模糊推理系统编辑器150

5.2.3 隶属函数编辑器156

5.2.4 模糊规则编辑器161

5.2.5 模糊规则观测窗172

5.2.6 FIS输出量曲面观测窗179

5.2.7 用GUI设计Mamdani型模糊系统举例182

5.2.8 用GUI设计Sugeno型模糊系统举例189

5.3 模糊控制系统的设计与仿真196

5.3.1 FIS与Simulink的连接196

5.3.2 构建模糊控制系统的仿真模型图200

5.3.3 通过仿真对系统进行分析208

思考与练习题218

第6章 神经网络在模糊控制中的应用219

6.1 神经网络的基本原理219

6.1.1 神经网络发展历史219

6.1.2 神经元的生理结构221

6.1.3 神经元的数学模型222

6.1.4 人工神经网络模型224

6.1.5 神经网络模型的学习方法225

6.1.6 BP型神经网络原理简介227

6.2 神经模糊控制228

6.3 用自适应神经模糊系统建立FIS229

6.3.1 ANFIS图形用户界面简介229

6.3.2 用Anfis建立FIS的步骤233

6.3.3 用Anfis建立FIS举例245

思考与练习题255

参考文献256