本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。

本书介绍了三类典型的智能控制方法，包括模糊控制、神经网络、智能优化算法，系统地阐述了每类方法的基本概念、模型结构、设计思路和方法，以及基于MATLAB的仿真案例。全书共分4部分，一共13章，主要包括概论、模糊控制篇（包括控制系统设计引论、模糊控制的数学基础、Mamdani模糊控制系统、T_S模糊控制系统）、神经网络篇（包括单层感知器、线性神经网络、BP神经网络和径向基函数神经网络）、优化算法篇（包括遗传算法和粒子群优化算法），以及综合应用篇；书中配有关键知识点短视频、程序代码、思考题与习题，方便读者动手实践、自学自测。本书可作为高等院校自动化、电气工程、机电工程、电子信息工程、计算机应用等专业高年级本科生和控制科学与工程硕士研究生的智能控制教材，也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读。本书配有电子课件、教学视频、习题答案、教学大纲等教学资源，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册下载，或加微信13910750469索取。

高等院校教师

目录前言第1章概论11.1控制理论的发展及智能控制的提出11.1.1控制理论的发展11.1.2智能控制理论的提出21.2智能控制的主要技术31.2.1模糊逻辑控制31.2.2人工神经网络41.2.3智能优化算法61.3本书的主要内容6思考题与习题7第1篇模糊控制篇第2章控制系统设计引论92.1引言：以水箱液位控制为例92.2传统控制系统设计102.3模糊控制系统设计15思考题与习题17第3章模糊控制的数学基础183.1模糊集合及运算183.1.1经典集合回顾183.1.2模糊集合的基本概念及表示方法203.1.3模糊集合的运算243.1.4应用：语言变量的模糊集合划分263.2模糊关系353.2.1模糊关系的定义及表示353.2.2应用：语言规则中蕴涵的模糊关系373.3模糊推理423.3.1模糊逻辑推理423.3.2模糊关系的合成423.3.3应用：基于规则的模糊推理45思考题与习题51第4章Mamdani模糊控制系统534.1模糊控制系统概述534.2模糊控制器的设计方法554.2.1模糊控制器的设计步骤554.2.2水箱液位模糊控制系统设计564.3基于MATLAB的模糊控制系统仿真634.4模糊控制查询表724.5模糊控制系统设计及仿真案例754.5.1两输入单输出水箱液位模糊控制系统设计754.5.2倒立摆模糊控制系统设计794.6模糊控制与PID控制的结合算法854.6.1模糊控制与PID的混合结构854.6.2PID参数模糊自整定算法87思考题与习题91第5章TS模糊控制系统925.1TS模糊模型925.2Mamdani与TS模糊控制器945.3TS模糊模型的辨识945.4基于TS模糊模型的控制器设计96思考题与习题96第2篇神经网络篇第6章单层感知器986.1单层感知器的结构986.2单层感知器的功能996.3单层感知器的学习算法1016.4单层感知器的局限性1026.5单层感知器仿真示例103思考题与习题104第7章线性神经网络1067.1线性神经网络的结构1067.2线性神经网络的功能1077.3线性神经网络的参数学习算法LMS1087.4线性神经网络仿真示例110思考题与习题112第8章BP神经网络1138.1BP神经网络的结构1138.2BP神经网络的参数学习过程1148.3BP神经网络设计中的几个问题1208.4反向传播算法的改进算法1238.4.1动量BP法1238.4.2可变学习率BP法1238.4.3LM算法1248.5BP神经网络仿真示例124思考题与习题128第9章径向基函数神经网络1309.1径向基函数1309.2正则化RBF神经网络1319.2.1正则化RBF神经网络的结构1319.2.2正则化RBF神经网络的学习算法1329.3广义RBF神经网络1329.3.1广义RBF神经网络的结构1329.3.2广义RBF神经网络的功能1339.3.3广义RBF神经网络的学习算法1359.4RBF神经网络仿真示例138思考题与习题139第10章神经网络的应用及控制14110.1神经网络应用技巧14110.2神经网络用于控制14610.2.1单神经元PID自适应控制器算法14610.2.2神经网络前馈学习控制148思考题与习题150第3篇优化算法篇第11章智能优化算法15211.1遗传算法15211.1.1引言15211.1.2基本概念15311.1.3遗传算法的具体实现15611.1.4遗传算法的运算流程15711.1.5仿真示例15811.2粒子群优化算法15911.2.1引言15911.2.2基本粒子群优化算法16011.2.3粒子群优化算法实现流程16111.2.4仿真示例162思考题与习题163第4篇综合应用篇第12章双容水箱液位智能控制系统设计16512.1双容水箱对象及模型16512.2PID控制器的设计及实现16612.3模糊控制器的设计及实现16712.3.1Mamdani模糊控制器16712.3.2PID参数模糊自整定控制器16912.4神经网络自整定PID控制器的设计及实现172思考题与习题173第13章油轮航向智能控制系统设计17413.1油轮航向模型17413.2神经网络控制器设计及实现17613.2.1BP神经网络控制器17613.2.2RBF神经网络控制器17613.3模糊控制器设计及实现179思考题与习题181参考文献182

智能控制是继古典控制理论、现代控制理论之后发展出的又一个研究领域，它是人工智能与自动控制的紧密融合。随着人工智能的不断发展，智能控制方法也层出不穷。本书重点介绍其中的三类典型方法：模糊控制、神经网络以及智能优化算法。本书编写思路和特点如下：1）立足读者视角，围绕;是什么？怎么做？为什么？三个主要问题展开论述，层层递进地解决读者的疑问，呈现所讲的内容。2）在理解理论知识的基础上，注重理论知识的应用，在各章引入具体案例进行理论知识的巩固、应用及仿真实现。3）对于章节中的重点内容和关键知识点，提供了相应的教学短视频，帮助读者深入理解相关概念和重点知识，并进一步拓展思路。全书共13章，分为4部分，适用于32课时的教学计划，其中第3章、第4章、第11章建议各分配4课时，其余章节分配2课时。第4部分综合应用篇，可作为课程大作业或课程设计案例参考。本书第1～9章由任佳编写，第10章由赵新龙编写，第11～13章由任佳与武晓莉共同编写，全书由任佳统稿。针对关键知识点和仿真实例，在相应章节处提供了对应的二维码，读者扫描二维码即可获取相关视频或代码资源，书中的仿真图与其相对应。感谢Passino、刘金锟、孙晓燕、包子阳教授对本书的支持，慷慨分享相关案例资源，感谢浙江理工大学的赵一钢、李恒、李骋远等同学为本书提供资料，感谢所有修读智能控制课程的同学们的努力、启发和激励，同时将此书献给我最亲爱和温暖的家人。由于作者学识水平有限，书中难免存在疏漏或不妥之处，恳请广大读者批评指正，不胜感激，联系方式：jren@zstu.edu.cn。任佳