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官网 智能控制 李晓理 教材 9787111767947 机械工业出版社

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商品详情

书名:智能控制
定价:38.0
ISBN:9787111767947
作者:李晓理
版次:1
出版时间:2024-12

内容提要:


本书以讲授智能控制基础知识和技术应用为目标,在阐述理论知识的基础上,结合矿渣微粉生产多模型自适应控制、旋转系统重复控制、柔性关节机器人控制,讲解了智能控制的技术应用;阐述了人工智能与智能控制的联系、智能控制相关政策和发展方向。全书共9 章,包括智能控制概述、神经网络控制系统、模糊控制系统、专家控制系统、智能PID 控制、学习控制、基于智能优化算法的智能控制、机器人智能控制与智能控制展望。

  本书可作为高等院校自动化、智能科学与技术、机电工程、机器人、电子工程等相关专业的教材,也可作为相关研究、设计人员的参考书。






目录:


目录

前言

第1章智能控制概述

1.1智能控制的产生

1.1.1传统控制所面临的问题

1.1.2智能控制的产生和发展

1.2智能控制的定义和研究对象

1.2.1智能控制的定义

1.2.2智能控制的研究对象

1.3智能控制系统的性能和特点

1.3.1智能控制系统的性能

1.3.2智能控制系统的特点

1.4智能控制系统的分类

1.4.1神经网络控制系统

1.4.2模糊控制系统

1.4.3专家控制系统

1.4.4智能PID控制系统

1.4.5学习控制系统

1.4.6进化类优化智能控制系统

本章小结

思考题与习题

参考文献

第2章神经网络控制系统

2.1人工神经网络概述

2.1.1人工神经元及其特性

2.1.2人工神经网络的基本类型

2.1.3人工神经网络学习算法

2.2典型神经网络

2.2.1BP神经网络及其学习算法

2.2.2RBF神经网络及其学习算法

2.3神经网络建模

2.3.1正向模型

2.3.2逆向模型

2.3.3神经网络建模实例

2.4神经网络控制

2.4.1神经网络监督控制

2.4.2神经网络直接逆控制

2.4.3神经网络内模控制

2.4.4神经网络自适应控制

2.4.5神经网络多模型自适应控制

2.5基于动态神经网络的多模型自适应控制器设计与实现

2.5.1矿渣微粉生产多工况切换自适应控制问题

2.5.2基于串并动态神经网络多模型自适应控制器设计

2.5.3矿渣微粉生产神经网络多模型自适应控制实验

本章小结

思考题与习题

参考文献

第3章模糊控制系统

3.1模糊数学基础

3.1.1模糊集合、模糊关系及其运算

3.1.2语言变量、模糊规则与模糊推理

3.2模糊控制系统的原理与结构

3.2.1模糊控制的基本原理

3.2.2模糊控制系统的工作原理

3.3模糊控制器的设计与实现

3.3.1模糊控制系统的设计原则

3.3.2模糊控制系统设计的快速查表法

3.3.3模糊控制系统设计的梯度下降法

3.3.4模糊控制器的设计与应用

本章小结

思考题与习题

参考文献

第4章专家控制系统

4.1专家系统的基本概念

4.1.1专家系统的研究领域及定义

4.1.2专家系统的特点与优点

4.2专家系统的主要类型与基本结构

4.2.1专家系统的主要类型

4.2.2专家系统的基本结构

4.3专家系统的建立

4.3.1专家系统的建立原则

4.3.2专家系统的建立步骤

4.4专家控制系统的设计与实现

4.4.1专家控制系统的特点

4.4.2专家控制系统的基本结构

4.4.3专家控制器的设计与应用

本章小结

思考题与习题

参考文献

第5章智能PID控制

5.1专家PID控制

5.1.1专家PID控制原理

5.1.2专家PID控制系统仿真实例

5.2模糊PID控制

5.2.1模糊PID混合控制

5.2.2基于模糊自整定参数的PID控制

5.2.3模糊PID控制实例

5.3神经网络PID控制

5.3.1神经网络PID控制原理

5.3.2神经网络PID控制系统实例

本章小结

思考题与习题

参考文献

第6章学习控制

6.1学习控制的基本概念

6.1.1学习控制的研究动机

6.1.2学习控制的定义和特点

6.1.3学习控制的分类

6.2重复控制

6.2.1重复控制的定义

6.2.2重复控制的基本算法

6.2.3旋转系统的重复控制实例

6.3迭代学习控制

6.3.1迭代学习控制的基本原理

6.3.2迭代学习控制的基本算法

6.3.3机械臂的迭代学习控制实例

6.4强化学习控制

6.4.1强化学习的基本概念

6.4.2强化学习控制的基本算法

6.4.3基于DNQ算法的倒立摆小车强化学习控制实例

本章小结

思考题与习题

参考文献

第7章基于智能优化算法的智能控制

7.1智能优化算法概述

7.1.1智能优化算法的定义和主要类型

7.1.2智能优化算法与传统优化算法的区别和联系

7.2进化类优化算法

7.2.1遗传算法

7.2.2差分进化算法

7.3群智能优化算法

7.3.1蚁群算法

7.3.2粒子群算法

7.4智能优化算法在智能控制中的应用

7.4.1进化类优化算法在智能控制中的应用

7.4.2群智能优化算法在智能控制中的应用

本章小结

思考题与习题

参考文献

第8章机器人智能控制

8.1机器人控制系统概述

8.1.1机器人控制系统的特点

8.1.2机器人控制系统的功能

8.2机器人位置与力控制

8.2.1机器人位置控制

8.2.2机器人力控制

8.2.3机器人力与位置协同控制

8.3智能控制技术在机器人中的应用

8.3.1机械臂轨迹跟踪神经网络控制

8.3.2柔性关节机器人自适应控制

8.3.3机器人控制技术在人机交互中的应用

本章小结

思考题与习题

参考文献

第9章智能控制展望

9.1人工智能与智能控制

9.1.1深度学习与智能控制

9.1.2模式识别与智能控制

9.1.3自然语言处理与智能控制

9.2智能控制理论的发展趋势

9.2.1多智能体技术

9.2.2深度学习神经网络

9.2.3混杂控制系统

9.3智能控制的应用需求与展望

9.3.1工业领域智能控制

9.3.2交通领域智能控制

9.4智能控制相关政策及发展规划

本章小结

思考题与习题

参考文献



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