智能非線性控制技術的應用研究

第1章 緒論
1．1 模糊邏輯控制和人工神經網絡
1．1．1 模糊邏輯控制的國內外研究概況
1．1．2 人工神經網絡的國內外研究概況
1．2 模糊神經網絡
1．2．1 模糊神經網絡的發(fā)展和現(xiàn)狀
1．2．2 模糊神經網絡的應用及存在的問題
1．3 本書的研究內容
第2章 模糊控制系統(tǒng)的工作原理
2．1 概述
2．2 模糊控制系統(tǒng)的組成
2．3 模糊控制器的基本結構和組成
2．4 論域為離散時模糊控制的離線計算
第3章 神經網絡控制器簡介
3．1 神經網絡的概述和結構
3．1．1 神經網絡簡介
3．1．2 神經網絡研究的發(fā)展歷史
3．2 神經網絡的建模
3．2．1 神經網絡特征
3．2．2 神經網絡模型
3．3 神經網絡的BP學習算法
3．4 神經網絡控制系統(tǒng)的結構
第4章 智能非線性控制技術在藥劑溫控系統(tǒng)中的應用
4．1 溫度控制系統(tǒng)概述
4．1．1 系統(tǒng)描述
4．1．2 控制要求
4．1．3 數學模型分析
4．2 自適應模糊控制器在藥劑溫控系統(tǒng)中的應用
4．2．1 常規(guī)模糊控制器性能分析
4．2．2 自適應模糊控制器的設計
4．2．3 利用梯度下降法對．自尋優(yōu)
4．2．4 自適應模糊控制器系統(tǒng)仿真分析
4．3 神經網絡BP-PID控制器在藥劑溫控系統(tǒng)中的應用
4．3．1 經典PID控制器的設計
4．3．2 神經網絡PlD控制器的系統(tǒng)結構
4．3．3 基于BP算法的神經網絡．PII）控制器
4．3．4 被控對象神經網絡辨識器
4．3．5 BP-PID控制器算法的步驟
4．3．6 歸一化的方法
4．4 仿真結果
4．4．1 經典PID控制仿真結果
4．4．2 BP-PID控制仿真結果
4．4．3 仿真結果比較
第5章 模糊神經網絡控制器的優(yōu)化設計
5．1 模糊神經網絡控制系統(tǒng)
5．1．1 復雜過程的模糊神經網絡控制結構
5．1．2 模糊神經網絡控制器的結構
5．1．3 模糊神經網絡控制器參數的學習算法
5．2 模糊神經網絡控制器的優(yōu)化
5．2．1 FNN權值修正計算的優(yōu)化
5．2．2 基于T-S模型的FNC修正步長的動態(tài)優(yōu)化
5．3 仿真研究
5．3．1 控制對象及控制目標
5．3．2 基于數值優(yōu)化計算的FNC仿真
5．3．3 基于T-S模型修正步長動態(tài)優(yōu)化的FNC仿真
第6章 智能非線性控制技術在倒立擺系統(tǒng)中的應用
6．1 基于模糊基函數網絡的間接型穩(wěn)定自適應控制器
6．1．1 自適應模糊控制
6．1．2 李亞普諾夫方法
6．1．3 模糊基函數
6．1．4 基于模糊基函數網絡的間接型穩(wěn)定自適應控制器的設計
6．1．5 系統(tǒng)結構
6．1．6 設計步驟和穩(wěn)定性分析
6．1．7 仿真研究——倒立擺跟蹤控制問題
6．2 基于模糊T-S神經網絡的直接型穩(wěn)定自適應控制器
6．2．1 T-S模糊神經網絡
6．2．2 基于T-S模糊神經網絡的直接型穩(wěn)定自適應控制器的設計
6．2．3 系統(tǒng)結構
6．2．4 設計步驟和穩(wěn)定性分析
6．2．5 仿真研究
6．3 小結
第7章 結論與展望
參考文獻
附錄