第1章 智能控制概述
1.1 自动控制及其发展
1.1.1 自动控制的发展史
1.1.2 自动控制的基本概念
1.1.3 自动控制系统的分类
1.1.4 自动控制系统的基本要求
1.2 复杂系统对智能控制的需求
1.2.1 智能控制的产生和发展
1.2.2 复杂系统的主要特征
1.2.3 复杂系统控制问题的主要解决途径.
1.3 智能控制对柔性逻辑学的需求
1.3.1 智能控制的基本概念
1.3.2 智能控制的数学理论基础
1.3.3 泛逻辑学中的柔性和研究现状
1.4 几种典型的智能控制
1.4.1 模糊逻辑控制
1.4.2 仿人智能控制
1.4.3 拟人智能控制
1.4.4 神经网络控制
1.4.5 递阶智能控制
1.4.6 专家智能控制
1.5 本章小结
第2章 柔性泛逻辑智能控制的逻辑基础
2.1 泛逻辑学产生的背景
2.1.1 专家经验和常识推理需要柔性逻辑.
2.1.2 模糊逻辑等逻辑系统的不足
2.2 泛逻辑学基本原理
2.2.1 泛逻辑学的研究内容
2.2.2 泛逻辑学的分类
2.2.3 泛逻辑学中的关系柔性
2.3 泛逻辑学中的命题连接词
2.3.1 泛非命题连接词运算模型
2.3.2 泛与命题连接词运算模型
2.3.3 泛或命题连接词运算模型
2.3.4 泛蕴含命题连接词运算模型
2.3.5 泛等价命题连接词运算模型
2.3.6 泛平均命题连接词运算模型
2.3.7 泛组合命题连接词运算模型
2.4 泛组合运算模型分析
2.4.1 泛组合运算的性质
2.4.2 [0，1]区间上的零级泛组合运算模型
2.4.3 任意区间[a,b]上的零级泛组合运算模型
2.4.4 不等权的零级泛组合运算模型
2.5 本章小结
第3章 智能控制模型ICM-LG及其应用
3.1 线性二次型调节器
3.1.1 线性二次型调节原理
3.1.2 线性二次型状态调节器
3.1.3 线性二次型输出调节器
3.2 拟人智能控制器
3.2.1 广义归约
3.2.2 拟人设计控制律
3.2.3 控制经验获取
3.2.4 倒立摆系统的拟人智能控制
3.3 智能控制模型ICM-LG
3.3.1 ICM-LG的结构
3.3.2 ICM-LG的设计步骤
3.3.3 ICM-LG的特点
3.4 ICM-LG的应用
3.4.1 倒立摆系统的数学模型
3.4.2 一级倒立摆系统的LQR稳定控制
3.4.3 一级倒立摆系统的拟人智能稳定控制
3.4.4 一级倒立摆系统的ICM-LG稳定控制
3.4.5 参数寻优模块采用不等权和等权形式的控制效果比较..
3.4.6 二级倒立摆系统的稳定控制
3.5 本章小结
第4章 智能控制模型ULICM
4.1 ULICM的理论基础
4.1.1 泛逻辑控制是一种更具柔性的控制
4.1.2 泛组合运算模型的物理意义
4.1.3 泛逻辑控制中的两种泛组合运算模型
4.2 uLICM的基本原理
4.2.1 泛逻辑控制系统的组成
4.2.2 泛逻辑控制的基本原理
4.2.3 泛逻辑控制的特点
4.3 ULAC的设计方法和步骤
4.3.1 结构选择模块
4.3.2 泛化和逆泛化模块
4.3.3 不等权的参数优化模块
4.4 本章小结
第5章 智能控制模型ULACM的应用
5.1 ULICM对线性系统的控制
5.1.1 对某常规二阶系统的泛逻辑控制
5.1.2 对某常规三阶系统的泛逻辑控制
5.1.3 对某常规二阶系统的泛逻辑控制和LQY控制比较
5.2 倒立摆系统的研究意义和现状
5.2.1 倒立摆系统的分类
5.2.2 倒立摆系统的特点
5.2.3 倒立摆的控制问题及研究现状
5.3 倒立摆系统的数学模型
5.3.1 n级倒立摆系统的物理模型
5.3.2 n级倒立摆系统的数学模型
5.3.3 n级倒立摆系统在平衡点处的线性模型
5.4 基于ULICM的倒立摆系统控制
5.4.1 一级倒立摆的起摆和稳定控制
5.4.2 二级倒立摆的稳定控制
5.4.3 二级倒立摆的泛逻辑控制和其他控制方法的比较.
5.4.4 三级倒立摆的稳定控制
5.5 本章小结
第6章 ULICM关键参数分析
6.1 广义相关性的涵义
6.2 广义相关系数h的调节作用
6.2.1 对h预设的规律
6.2.2 对h微调的规律
6.3 倒立摆控制系统中广义相关系数h的分析
6.3.1 三种类型泛逻辑控制系统中h的分析
6.3.2 摆杆长度对h的影响
6.3.3 对h微调的规律
6.4 本章小结
第7章 总 结
附录：主要缩写表
参考文献
鄂公网安备 42010302001612号 