模糊—神经网络控制原理与工程应用

第1章 绪论
1.1 引言
1.1.1 经典控制理论
1.1.2 现代控制理论
1.1.3 人工智能控制理论
1.2 模糊-神经网络控制基本概念
1.2.1 模糊系统
1.2.2 模糊控制
1.2.3 神经网络
1.3 模糊控制数学本质研究述评
1.3.1 模糊控制系统的非线性逼近能力
1.3.2 模糊控制器的数学本质
1.3.3 模糊控制器的解析结构
1.4 模糊逻辑推理方法研究述评
1.5 模糊-神经网络控制研究与应用述评
1.5.1 基于基本参数调整的自适应模糊控制器
1.5.2 基于模型参考的自适应模糊控制器
1.5.3 基于智能算法的自适应模糊控制器
1.5.4 大滞后过程自适应模糊控制器
1.5.5 神经网络控制模型
第2章 动态系统数学模型
2.1 引言
2.2 数学模型与动态系统
2.2.1 数学模型
2.2.2 线性和非线性系统
2.2.3 非线性系统的线性化
2.3 微分方程
2.3.1 微分方程表达式
2.3.2 微分方程的解及其特性分析
2.4 传递函数
2.4.1 传递函数
2.4.2 传递函数的方块图表示
2.4.3 闭环系统的传递函数
2.4.4 串并联系统的传递函数
2.5 状态空间模型
2.5.1 状态向量与状态空间
2.5.2 状态空间表达式
2.5.3 状态空间模型的求解
2.6 数学模型的变换
2.6.1 微分方程变换为状态空间模型
2.6.2 状态空间模型变换为传递函数
第3章 模糊控制的数学基础
3.1 引言
3.2 模糊集合与隶属函数
3，2.1 经典集合与特征函数
3.2.2 模糊集合与隶属函数
3.2.3 模糊集合运算
3.2.4 实数域上的模糊分布
3.3 模糊关系与模糊矩阵
3.3.1 普通关系
3.3.2 模糊关系
3.3.3 模糊矩阵
3.4 模糊逻辑与模糊推理
3.4.1 模糊命题
3.4.2 模糊逻辑
3.4.3 模糊蕴涵关系
3.4.4 模糊关系的合成
3.4.5 模糊推理
3.4.6 模糊推理的性质
第4章 基本模糊控制器设计与仿真
4.1 引言
4.2 模糊控制器基本结构
4.2.1 模糊控制规则
4，2.2 隶属函数
4.2.3 反模糊化
4.3 实测量模糊化方法
4.3.1 单点模糊集法
4.3.2 就近取整法
4.3.3 隶属度线性插值法
4.3.4 单值隶属度法
4.3.5 模糊向量真值修正法
4.4 模糊控制基本推理方法
4.4.1 模糊关系合成法
4.4.2 特征展开近似推理法
4.4.3 真值流推理法
4.4.4 作用模糊子集推理法
4.4.5 不同推理方法推理效果分析
……
第5章 自适应模糊控制器设计与仿真
第6章 神经网络模型辨识基本原理
第7章 时滞系统神经网络多步预测模糊控制方法
第8章 单片机模糊控制器硬件系统设计方法
第9章 单片机模糊控制器软件系统设计方法
第10章 暖通空调系统模糊控制仿真与试验
第11章 粮食干燥过程模糊－神经网络控制仿真与工程应用
参考文献