《模糊控制原理与应用》求取 ⇩

第1章 绪论1

1.1　模糊控制理论研究概况1

1.1.1　模糊控制发展史简介1

1.1.2　模糊控制理论研究的意义与进展2

1.1.3　模糊集成控制理论的研究7

1.2　模糊控制应用领域与现状13

1.2.1　历史上应用的回顾13

1.2.2　现代应用技术的研究15

1.3　模糊理论研究的新动向19

1.3.1　人类友好系统的研究19

1.3.2　软计算技术的研究22

1.4　模糊控制研究存在的主要问题23

1.5 自动控制理论发展简史24

1.5.1　经典控制理论的发展与研究25

1.5.2　现代控制理论的研究25

1.5.3　先进控制理论的研究27

1.5.4　智能控制理论的研究动向31

第2章 集合与模糊数学基础42

2.1　清晰集合42

2.1.1　集合的基本知识42

2.1.2　集合的运算性质47

2.1.3　集合的笛卡儿积、映射与关系49

2.1.4　特征函数54

2.2　模糊集合56

2.2.1　模糊概念与模糊集定义56

2.2.2　模糊集合的表示方式58

2.2.3　模糊集合中的基本定义和运算性质60

2.2.4 α截集和基本定理67

2.2.5　隶属度函数的确定方法73

2.2.6　凸模糊集与模糊数106

2.3　模糊关系110

2.3.1　模糊关系定义与表示方法110

2.3.2　模糊关系性质与其合成关系124

2.4　模糊图与模糊网络137

2.4.1　模糊图137

2.4.2 Petri网与模糊Petri网148

2.4.3 H网与模糊H网152

附录2.A　几个运算性质的证明157

附录2.B F集合基本原理的证明与推广160

附录2.C　t算则与s算则161

第3章 模糊控制的基础理论169

3.1　模糊逻辑系统169

3.1.1　二值逻辑与多值逻辑169

3.1.2　模糊命题与模糊逻辑182

3.1.3　模糊逻辑函数194

3.1.4　模糊逻辑函数的硬件实现200

3.1.5　多值逻辑函数及其硬件实现210

3.1.6　区间值模糊集与区间值模糊逻辑214

3.2　模糊控制中的知识表示219

3.2.1 模糊语言与语言变量219

3.2.2　模糊语句233

3.2.3　基于多值逻辑的知识表示246

3.2.4　Petri网的知识表示252

3.3　模糊推理258

3.3.1　似然推理258

3.3.2　模糊关系方程及其求解267

3.3.3　模糊条件语句与多重模糊条件语句270

3.3.4　几种模糊推理方法274

3.3.5　模糊推理的图示法280

3.4　基于嵌入式模糊Petri网（EFPN）的知识推理284

3.4.1　嵌入式模糊Petri网的定义284

3.4.2　嵌入式模糊Petri网的动态特性286

3.4.3　嵌入式模糊Petri网的推理算法290

3.4.4　实例291

附录3.A Ⅱ型模糊集293

附录3.B　模糊条件语句的几种真域模型294

附录3.C　多重模糊条件语句的几种表示301

附录3.D　一些常用的模糊蕴涵算子302

第4章 模糊控制系统与模糊控制器303

4.1　模糊控制系统303

4.1.1　模糊控制系统的组成305

4.1.2　模糊控制系统的原理与特点306

4.1.3　模糊控制系统的分类322

4.2　模糊控制器326

4.2.1　模糊控制器的组成326

4.2.2　模糊控制器的结构337

4.2.3　模糊控制器模型的分类342

4.3　一个简单的模糊控制系统实例347

4.3.1　系统受控对象347

4.3.2　锅炉锅筒水位模糊控制系统348

4.3.3　燃烧系统的模糊控制354

附录4.A　模糊控制器的多值继电特性356

第5章　模糊控制器的设计与分析358

5.1　模糊控制器的设计358

5.1.1　模糊控制器的设计要求358

5.1.2　模糊控制器的结构设计360

5.1.3　模糊规则的选择和模糊推理364

5.1.4　解模糊化377

5.1.5　模糊控制器论域及比例因子的确定388

5.2　模糊控制器的静态特性分析401

5.2.1　模糊控制规则的完备性402

5.2.2　模糊控制规则的干涉性403

5.2.3　模糊控制规则的相容性406

5.2.4　模糊控制器的鲁棒性411

5.3　模糊控制器的动态特性分析413

5.3.1　影响模糊控制器动态特性的若干因素413

5.3.2　模糊控制器动态特性的改善417

5.3.3　模糊控制仿真实例430

5.3.4　模糊控制器的动态稳定性439

附录5.A　有关控制规则干涉性的几个定理证明445

第6章 模糊控制理论研究447

6.1　模糊辨识建模447

6.1.1　系统建模概述447

6.1.2　模糊辨识建模的原理449

6.1.3　模糊辨识建模的改进方法461

6.1.4　多变量系统的辨识建模466

6.2　模糊函数迫近器的理论与分析471

6.2.1　两类基本模糊模型推理机理及其表达式471

6.2.2　模糊函数迫近器理论478

6.2.3　模糊函数迫近器的误差分析481

6.2.4　模糊函数迫近器的存在条件483

6.3　模糊控制器的结构研究486

6.3.1 PID模糊控制器486

6.3.2　自调整模糊控制器504

6.3.3　最优模糊控制器510

6.3.4　自学习模糊控制器519

6.4　模糊推理规则的研究534

6.4.1　模糊推理函数534

6.4.2　语句连接词与合成算子544

6.4.3　合成推理545

6.4.4　分层模糊推理548

附录6.A　式（6-131）的证明557

附录6.B　几个引理的证明558

第7章　基于多值逻辑的硬件模糊控制器560

7.1　查表式硬件模糊控制器560

7.1.1　基于J门的查表式硬件模糊控制器560

7.1.2　基于模糊分类器的查表式硬件模糊控制器563

7.2　在线推理式硬件模糊控制器565

7.2.1　采用DYL的推理式硬件模糊控制器565

7.2.2　基于神经元近似推理的硬件模糊控制器569

7.3　规则匹配型硬件模糊控制器578

7.3.1　硬件电路578

7.3.2　基于规则匹配的模糊控制器581

7.4　基于DYL的模糊PID控制器584

7.4.1　模糊PID控制器的硬件实现585

7.4.2　模糊自组织PID控制器的硬件实现589

第8章 模糊集成控制器与系统596

8.1　模糊集成控制596

8.1.1　模糊集成控制器596

8.1.2　模糊集成控制系统636

8.2　模糊-神经网络系统652

8.2.1　神经网络在模糊控制器中的应用652

8.2.2　采用神经网络的自组织模糊控制器660

8.2.3　模糊-神经网络控制应用实例666

8.2.4　几点结论668

8.3　专家模糊控制系统669

8.3.1　专家模糊控制系统的设计670

8.3.2　专家模糊控制系统应用实例673

附录8.A　反向传播学习算法676

第9章 模糊控制用的通用芯片与支持系统677

9.1　模糊控制通用芯片677

9.1.1　模糊样本比较器与应用系统678

9.1.2　模糊相关器679

9.1.3　模糊微控制器及其开发系统680

9.1.4　神经处理器及其开发系统680

9.2 NLX230单片模糊微控制器681

9.2.1　模糊微控制器逻辑设计的基本思想682

9.2.2　距离测量原理684

9.2.3　单块芯片简介687

9.2.4　工作模式691

9.2.5　应用和特点694

9.3 ADS230模糊微控制器的开发系统694

9.4　模糊控制用的通用系统695

9.4.1　模糊控制用的通用控制器695

9.4.2　模糊控制用的通用软件700

9.4.3　结论702

第10章 模糊控制的应用703

10.1　模糊控制的工业应用703

10.1.1　模糊控制在交流伺服系统中的应用703

10.1.2 自学习模糊控制器及其在液位控制中的应用717

10.1.3 自校正模糊控制器在粮食烘干系统中的应用724

10.1.4　模糊控制在水泥生产过程中的应用731

10.1.5　模糊控制在工业机器人中的应用742

10.2　模糊控制在其他领域中的应用751

10.2.1　模糊控制在可编程序控制器中的应用752

10.2.2　模糊模型化在抗生素发酵过程的染菌故障诊断中的应用758

10.2.3　模糊预测及其在天气预报中的应用764

10.2.4　模糊控制在图像识别中的应用——智能机器人行走控制773

10.2.5　模糊控制在医疗诊断中的应用780

10.3　模糊控制在家用电器中的应用788

10.3.1　概况788

10.3.2　模糊控制在电饭煲中的应用791

10.3.3　模糊控制在全自动洗衣机中的应用794

10.3.4　模糊控制在空调器中的应用805

附录810

附录A　符号集表810

附录B　基本运算表815

附录C　基本规律表817

附录D　基本性质表820

参考文献821