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第1章 绪论1

1.1 智能控制的发展过程1

1.2 智能控制的几个重要分支3

1.3 智能控制的特点、研究工具及应用4

思考题与习题15

第2章 专家控制6

2.1 专家系统6

2.1.1 专家系统概述6

2.1.2 专家系统的构成6

2.1.3 专家系统的建立7

2.2 专家控制8

2.2.1 专家控制概述8

2.2.2 专家控制的基本原理8

2.2.3 专家控制的关键技术及特点10

2.3 专家PID控制10

2.3.1 专家PID控制原理10

2.3.2 仿真实例12

思考题与习题213

本章附录（程序代码）14

第3章 模糊控制的理论基础16

3.1 概述16

3.2 模糊集合16

3.2.1 模糊集合的概念16

3.2.2 模糊集合的运算18

3.3 隶属函数20

3.4 模糊关系及其运算23

3.4.1 模糊矩阵23

3.4.2 模糊矩阵的运算与模糊关系24

3.4.3 模糊关系的合成24

3.5 模糊推理26

3.5.1 模糊语句26

3.5.2 模糊推理26

3.5.3 模糊关系方程27

思考题与习题328

本章附录（程序代码）29

第4章 模糊控制32

4.1 模糊控制的基本原理32

4.1.1 模糊控制原理32

4.1.2 模糊控制器的组成32

4.1.3 模糊控制系统的工作原理34

4.1.4 模糊控制器的结构38

4.2 模糊控制系统分类39

4.3 模糊控制器的设计39

4.3.1 模糊控制器的设计步骤39

4.3.2 模糊控制器的Matlab仿真41

4.4 模糊控制应用实例——洗衣机的模糊控制44

4.5 模糊自适应整定PID控制48

4.5.1 模糊自适应整定PID控制原理48

4.5.2 仿真实例51

4.6 Sugeno模糊模型53

4.7 基于极点配置的单级倒立摆T-S模糊控制54

4.7.1 T-S模糊系统的设计55

4.7.2 单级倒立摆的T-S模型模糊控制55

4.8 模糊控制的应用59

4.9 模糊控制发展概况60

4.9.1 模糊控制发展的几个转折点60

4.9.2 模糊控制的发展方向60

4.9.3 模糊控制面临的主要任务61

思考题与习题461

本章附录（程序代码）62

第5章 自适应模糊控制78

5.1 模糊逼近78

5.1.1 模糊系统的设计78

5.1.2 模糊系统的逼近精度79

5.1.3 仿真实例79

5.2 简单的自适应模糊控制82

5.2.1 问题描述82

5.2.2 模糊逼近原理82

5.2.3 控制算法设计与分析83

5.2.4 仿真实例84

5.3 间接自适应模糊控制85

5.3.1 问题描述85

5.3.2 控制器的设计85

5.3.3 仿真实例88

5.4 直接自适应模糊控制90

5.4.1 问题描述90

5.4.2 控制器的设计90

5.4.3 自适应律的设计91

5.4.4 仿真实例93

5.5 机器人关节数学模型94

5.6 基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制95

5.6.1 系统描述95

5.6.2 基于模糊补偿的控制95

5.6.3 基于摩擦补偿的控制97

5.6.4 仿真实例97

思考题与习题599

本章附录（程序代码）100

第6章 神经网络的理论基础122

6.1 神经网络发展简史122

6.2 神经网络原理123

6.3 神经网络的分类124

6.4 神经网络学习算法125

6.4.1 Hebb学习规则125

6.4.2 Delta（δ）学习规则125

6.5 神经网络的特征及要素126

6.6 神经网络控制的研究领域126

思考题与习题6127

第7章 典型神经网络128

7.1 单神经元网络128

7.2 BP神经网络129

7.2.1 BP网络特点129

7.2.2 BP网络结构129

7.2.3 BP网络的逼近129

7.2.4 BP网络的优缺点131

7.2.5 BP网络逼近仿真实例131

7.2.6 BP网络模式识别132

7.2.7 BP网络模式识别仿真实例133

7.3 RBF神经网络134

7.3.1 RBF网络结构与算法135

7.3.2 RBF网络设计实例135

7.3.3 RBF网络的逼近137

7.3.4 高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响138

7.3.5 隐含层节点数对RBF网络逼近的影响141

7.3.6 控制系统设计中RBF网络的逼近142

思考题与习题7143

本章附录（程序代码）145

第8章 高级神经网络160

8.1 模糊RBF网络160

8.1.1 网络结构160

8.1.2 基于模糊RBF网络的逼近算法161

8.1.3 仿真实例162

8.2 小脑模型神经网络163

8.2.1 CMAC概述163

8.2.2 一种典型CMAC算法164

8.2.3 仿真实例165

8.3 Hopfield网络165

8.3.1 Hopfield网络原理165

8.3.2 基于Hopfield网络的路径优化167

思考题与习题8171

本章附录（程序代码）172

第9章 神经网络控制178

9.1 概述178

9.2 神经网络控制的结构179

9.2.1 神经网络监督控制179

9.2.2 神经网络直接逆控制179

9.2.3 神经网络自适应控制180

9.2.4 神经网络内模控制181

9.2.5 神经网络预测控制181

9.2.6 神经网络自适应评判控制182

9.2.7 神经网络混合控制182

9.3 单神经元自适应控制182

9.3.1 单神经元自适应控制算法182

9.3.2 仿真实例183

9.4 RBF网络监督控制184

9.4.1 RBF网络监督控制算法184

9.4.2 仿真实例184

9.5 RBF网络自校正控制185

9.5.1 神经网络自校正控制原理185

9.5.2 自校正控制算法185

9.5.3 RBF网络自校正控制算法186

9.5.4 仿真实例187

9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制188

9.6.1 基于RBF网络的控制器设计188

9.6.2 仿真实例189

9.7 一种简单的RBF网络自适应控制190

9.7.1 问题描述190

9.7.2 RBF网络原理190

9.7.3 控制算法设计与分析191

9.7.4 仿真实例191

9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制193

9.8.1 问题的提出193

9.8.2 模型不确定部分的RBF网络逼近193

9.8.3 控制器的设计及分析194

9.8.4 仿真实例196

9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制198

9.9.1 问题的提出198

9.9.2 针对f（x）进行逼近的控制199

9.9.3 仿真实例200

9.10 神经网络数字控制201

9.10.1 基本原理201

9.10.2 仿真实例202

9.11 离散系统的RBF网络控制204

9.11.1 系统描述204

9.11.2 经典控制器设计204

9.11.3 自适应神经网络控制器设计204

9.11.4 稳定性分析206

9.11.5 仿真实例207

思考题与习题9209

本章附录（程序代码）210

第10章 智能算法及其应用238

10.1 遗传算法的基本原理238

10.2 遗传算法的特点239

10.3 遗传算法的发展及应用240

10.3.1 遗传算法的发展240

10.3.2 遗传算法的应用240

10.4 遗传算法的设计241

10.4.1 遗传算法的构成要素241

10.4.2 遗传算法的应用步骤242

10.5 遗传算法求函数极大值243

10.6 基于遗传算法的TSP问题优化244

10.6.1 TSP问题的编码244

10.6.2 TSP问题的遗传算法设计245

10.6.3 仿真实例247

10.7 粒子群优化算法248

10.7.1 标准粒子群算法248

10.7.2 粒子群算法的参数设置249

10.7.3 粒子群算法的基本流程249

10.8 粒子群算法的函数优化与参数辨识250

10.8.1 基于粒子群算法的函数优化250

10.8.2 基于粒子群算法的参数辨识252

10.9 差分进化算法252

10.9.1 标准差分进化算法253

10.9.2 差分进化算法的基本流程253

10.9.3 差分进化算法的参数设置254

10.10 差分进化算法的函数优化与参数辨识255

10.10.1 基于差分进化算法的函数优化255

10.10.2 基于差分进化算法的参数辨识256

思考题与习题10257

本章附录（程序代码）258

第11章 迭代学习控制276

11.1 基本原理276

11.2 基本迭代学习控制算法277

11.3 迭代学习控制的关键技术277

11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例278

11.4.1 控制器设计278

11.4.2 仿真实例279

11.5 线性时变连续系统迭代学习控制280

11.5.1 系统描述280

11.5.2 控制器设计及收敛性分析280

11.5.3 仿真实例283

思考题与习题11285

本章附录（程序代码）286

附录A295

参考文献297