智能控制工程及其應用實例/光機電一體化(簡體書)

本書系統介紹了智能控制的理論、方法、系統設計及其實現技術，突出反映了智能控制在國內外的最新研究成果及其應用實例。首先介紹了智能控制的產生、發展及與傳統控制的區別；然后闡述了智能控制的知識工程基礎、基于知識的專家控制、模糊控制、神經網絡控制、分級遞階智能控制、進化算法與遺傳算法；最后給出了智能控制在工業控制、機器人及路徑規劃中的應用實例。 本書可供自動控制、機械電子工程、系統工程、經濟管理、運籌學、計算機等專業的工程技術人員使用，也可作為大專院校相關專業的教材和參考書。

第1章 緒論
　1.1 傳統控制的發展及其困難
　　1.1.1 傳統控制的產生及其發展
　　1.1.2 傳統控制所面臨的困難
　1.2 人工智能的定義與發展
　　1.2.1 人工智能的定義
　　1.2.2 人工智能的產生與發展
　1.3 智能控制的產生、發展及其特點
　　1.3.1 智能控制的產生與發展
　　1.3.2 智能控制的結構與特點
　1.4 智能控制與傳統控制
　1.5 智能控制的主要研究內容
第2章 智能控制的知識工程基礎
　2.1 知識表示
　　2.1.1 一階謂詞邏輯法
　　2.1.2 產生式表示法
　　2.1.3 語義網絡表示法
　　2.1.4 框架表示法
　2.2 知識利用
　　2.2.1 搜索
　　2.2.2 推理
　2.3 知識獲取
　　2.3.1 機器學習的發展
　　2.3.2 機器學習的分類
　　2.3.3 機械式學習
　　2.3.4 歸納學習
　　2.3.5 指導學習
第3章 基于知識的專家系統及專家控制
　3.1 專家系統與專家控制系統
　3.2 專家系統的產生及其原理
　　3.2.1 專家系統的產生與發展
　　3.2.2 專家系統的原理
　　3.2.3 專家系統的分類
　　3.2.4 專家系統的基本結構
　　3.2.5 黑板模型
　　3.2.6 知識獲取
　3.3 專家系統的實現
　　3.3.1 專家系統的設計原則
　　3.3.2 專家系統建立的步驟
　3.4 專家控制器的設計
　　3.4.1 專家控制系統的產生
　　3.4.2 專家控制器的組成
　　3.4.3 直接專家控制系統的設計
　　3.4.4 間接專家控制系統的設計
第4章 基于模糊推理的智能控制系統
　4.1 模糊控制理論的產生和發展
　4.2 模糊集合及其基本運算
　　4.2.1 普通集合
　　4.2.2 模糊集合
　　4.2.3 模糊關系
　　4.2.4 模糊推理
　4.3 模糊控制原理
　　4.3.1 模糊控制系統的組成
　　4.3.2 確定模糊控制器的結構
　　4.3.3 輸入模糊化
　　4.3.4 模糊推理決策
　　4.3.5 逆模糊化
　4.4 自適應模糊控制器
　　4.4.1 性能測量
　　4.4.2 控制對象的增量模型
　　4.4.3 控制規則庫的修正
　　4.4.4 尺度變換因子的選擇
　　4.4.5 設計步驟
　4.5 模糊控制軟件開發工具
　　4.5.1 Motorola模糊控制軟件
　　4.5.2 美國FIDE模糊推理開發環境
　　4.5.3 德國模糊邏輯系統的軟件工具fuzzy TECH
　4.6 模糊控制應用實例
　　4.6.1 電熱爐溫度控制的模糊控制
　　4.6.2 模糊控制全自動洗衣機
第5章 基于神經網絡的智能控制
　5.1 概述
　　5.1.1 人腦神經網絡
　　……
第6章 分級遞階智能控制
第7章 進化計算與遺傳算法
第8章 智能控制工程的應用實例
參考文獻