模糊控制技术

目录
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 模糊控制的起源及发展
1.3 模糊控制理论的研究及应用
1.4 模糊控制展望
第2章 模糊逻辑的数学基础
2.1 模糊集合及其表示方法
2.1.1 经典集合
2.1.2 模糊集合
2.1.3 模糊集合的隶属函数
2.1.4 模糊集合的运算
2.1.5 模糊集合运算的基本性质
2.1.6 模糊集合与普通集合的关系
2.2 模糊语言逻辑及其算子
2.2.1 模糊语言逻辑
2.2.2 语言算子
2.3 模糊关系与模糊逻辑推理
2.3.1 模糊关系
2.3.2 模糊关系的合成
2.3.3 模糊逻辑推理
2.3.4 模糊逻辑推理方式和方法
2.4 解模糊判决方法
2.4.1 重心法
2.4.2 最大隶属度法
2.4.3 系数加权平均法
2.4.4 隶属度限幅元素平均法
2.4.5 中位数法
习题
第3章 模糊逻辑控制原理
3.1 传统控制方法
3.1.1 传统控制系统的结构与设计方法
3.1.2 传统控制的局限性
3.2 模糊逻辑控制工作原理
3.2.1 模糊控制器结构
3.2.2 选择模糊控制器的输入和输出
3.2.3 将控制知识装到模糊控制器的规则库
3.2.4 知识的模糊量化
3.2.5 匹配:确定使用哪些规则(或激活哪些规则)
3.2.6 推理
3.2.7 将推理结果转换成实际作用
3.2.8 模糊决策的图形描述
3.3 模糊控制器的一般组成
3.3.1 模糊化
3.3.2 数据库
3.3.3 规则库
3.3.4 推理机(Inference Machine)
3.3.5 反模糊化(Defuzzification)
3.4 间接模糊推理方法
3.5 后件是函数形式的模糊推理方法
3.6 模糊控制器结构及其分类
习题
第4章 模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计
4.1 模糊控制器设计
4.1.1 模糊控制器设计要求
4.1.2 常规模糊控制器设计
4.1.3 PID模糊控制器
4.2 模糊控制器的输出形式
4.2.1 位置式输出
4.2.2 增量式输出
4.3 模糊控制器参数与系统控制性能
4.3.1 模糊控制器输入、输出变量的论域
4.3.2 模糊控制器输入比例因子Ke及Kc的影响
4.3.3 隶属函数的分布对系统的影响
4.4 模糊控制器的非线性控制面
4.5 模糊控制器在控制系统中的实现
4.5.1 在线查表形式
4.5.2 在线推理
4.6 模糊控制规则的调整
4.7 模糊控制系统设计实例
4.7.1 温度控制系统
4.7.2 控制系统性能分析
习题
第5章 MATLAB辅助模糊系统设计
5.1 使用图形界面工具建立模糊推理系统
5.1.1 构建模糊推理系统
5.1.2 模糊推理系统的调试
5.2 MATLAB仿真环境
5.2.1 MATLAB仿真环境的建立
5.2.2 建立仿真系统
5.3 模糊控制系统仿真
5.3.1 构建模糊推理系统
5.3.2 建立Simulink仿真编辑环境
习题
第6章 模糊控制系统的非线性分析
6.1 概述
6.2 参数化模糊控制器
6.2.1 比例模糊控制器
6.2.2 PD模糊控制器
6.3 李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性分析
6.3.1 数学预备知识
6.3.2 李亚普诺夫意义下的稳定性
6.3.3 李亚普诺夫直接方法
6.3.4 李亚普诺夫间接方法
6.3.5 倒立摆控制稳定性分析
6.4 绝对稳定及圆稳定准则
6.4.1 绝对稳定性分析
6.4.2 举例:温度控制系统
6.5 描述函数分析
6.5.1 预测极限环的存在及稳定性
6.5.2 单输入单输出系统
习题
第7章 模糊自适应控制
7.1 概述
7.2 模糊模型参考学习控制(FMRLC)
7.2.1 模糊控制器
7.2.2 参考模型
7.2.3 学习机
7.2.4 其他知识库修正器
7.2.5 模糊逆模型设计指南
7.3 模糊监督控制
7.3.1 概述
7.3.2 传统控制器的监督
7.3.3 模糊控制器的监督
7.4 P-模糊-PI多模态控制系统
7.4.1 P-模糊-PI控制系统
7.4.2 P-模糊PID控制系统
7.5 具有修正因子的模糊控制系统
7.5.1 用解析式描述的控制规则
7.5.2 带有调整因子的控制规则
7.6 滞后过程的预估模糊控制系统
7.6.1 施密斯(Smith)预估补偿算法
7.6.2 滞后过程的模型预估控制系统
7.6.3 欠阻尼过程预估模糊控制系统
习题
第8章 神经模糊控制
8.1 神经网络基础
8.1.1 神经元
8.1.2 人工神经网络
8.1.3 感知器的学习算法
8.1.4 神经网络学习的梯度算法
8.1.5 反向传播学习的BP算法
8.2 模糊神经网络
8.2.1 逻辑模糊神经网络
8.2.2 算术模糊神经网络
8.2.3 混合模糊神经网络
8.3 遗传算法
8.3.1 遗传算法的基本概念
8.3.2 遗传算法的原理
8.3.3 模糊神经网络的遗传学习算法
8.4 神经模糊控制
8.4.1 神经模糊控制器
8.4.2 神经模糊控制器的学习算法
8.4.3 多种神经元组成的神经模糊控制器
8.5 神经模糊控制系统
习题
第9章 模糊控制系统的应用
9.1 旋转倒立摆的平衡控制
9.1.1 旋转倒立摆
9.1.2 摆杆平衡模糊控制
9.2 模糊逆向推理(FIR)控制
9.3 直流电机模糊控制系统
9.4 模糊逻辑控制器在太阳能空调系统中的应用
9.4.1 概述
9.4.2 DC电机模糊逻辑控制器的结构与设计
附录
参考文献