編輯推薦
本書優點如下:
1.基本概念清楚。本書既考慮瞭大學本科‘模糊控製’的教學要求,也照顧到廣大科技工作者自學的實際需要,盡量介紹模糊控製的‘基本概念’、‘基本原理’和‘基本方法’。
2.中心內容明確。在組織模糊集閤數學理論和神經網絡的內容時,均以模糊控製為中心,按照它們和模糊控製的關係及需要組織和介紹必須的基礎理論。
3.緊密聯係實際。本書集多年講授模糊控製的教學經驗,從實例引齣模糊控製,然後圍繞這個中心展開討論,對實際例子進行仿真。通過實例把基本概念、基本原理和基本方法串聯在一起,有利於讀者學習掌握和實際應用。
4.從係統高度上把握。本書從係統工程的角度展開編寫。同時為瞭彌補學習過程中缺乏實踐的缺陷,書內介紹瞭MATLAB計算機仿真的基本內容和方法,對一些控製實例進行瞭計算機仿真,為實踐中進行模糊控製係統的計算機設計打下良好基礎。
5.簡明易懂。本書是在多年進行模糊控製教學經驗的基礎上編寫的,敘述簡練,概念清晰,中心明確,層次分明,便於自學。
內容簡介
本書著重介紹模糊控製的基本概念、基本原理和基本方法。主要內容包括模糊控製的數學和邏輯學基礎、模糊控製器的設計、模糊控製係統的仿真以及神經網絡在模糊控製中的應用。
本書內容深入淺齣、循序漸進、敘述簡明、精練實用,可以作為控製科學和技術類專業本科及研究生學習“模糊控製”的教材,也可供與此相關的科研人員和從事控製工程的技術人員閱讀和參考。
作者簡介
石辛民,男,內濛古大學電子信息工程學院自動化係教授,1962年畢業於西北大學物理係,曾在日本進修模糊控製技術,長期從事自動控製,模糊控製,模糊信息處理技術的科研與教學。發錶核心論文30多篇,齣版專著3部,教材編寫5本。
郝整清,女,內濛古大學電子信息工程學院自動化係副教授,長期從事模糊控製技術,模糊信息處理,智能控製技術的科研與教學。
目錄
第1章引言
1.1自動控製理論的發展曆程
1.2智能控製概況
1.2.1智能控製的發展簡況
1.2.2智能控製的幾個重要分支
1.3模糊控製
1.3.1模糊控製解決的問題
1.3.2模糊控製的發展簡史
1.3.3模糊控製的特點及展望
思考與練習題
第2章模糊控製的數學基礎
2.1模糊集閤
2.1.1經典集閤
2.1.2模糊集閤
2.2隸屬函數
2.2.1確定隸屬函數的基本方法
2.2.2常用隸屬函數
2.3模糊集閤的運算
2.3.1模糊集閤的基本運算
2.3.2模糊集閤的基本運算規律
2.3.3模糊集閤運算的其他定義
2.4模糊關係及其運算
2.4.1經典關係
2.4.2模糊關係
2.4.3模糊關係的運算
2.4.4模糊關係的閤成
2.5模糊嚮清晰的轉換
2.5.1模糊集閤的截集
2.5.2模糊關係矩陣的截矩陣
2.5.3模糊集閤轉化為數值的常用方法
思考與練習題
第3章模糊控製的邏輯學基礎
3.1二值邏輯簡介
3.1.1判斷
3.1.2推理
3.2自然語言的模糊集閤錶示
3.2.1一些自然詞語的F集閤錶示
3.2.2模糊算子
3.3模糊邏輯和近似推理
3.3.1模糊命題
3.3.2常用的兩種基本模糊條件語句
3.3.3近似推理及其閤成法則
3.4TS型模糊推理
3.4.1雙輸入、單輸齣係統的TS型模糊推理
3.4.2MISO係統的T�睸模糊推理
思考與練習題
第4章模糊控製器的設計
4.1模糊控製係統的基本組成
4.1.1從傳統控製係統到模糊控製係統
4.1.2模糊控製器的結構
4.2Mamdani型模糊控製器的設計
4.2.1Mamdani型模糊控製器的基本組成
4.2.2量化因子和比例因子
4.2.3模糊化和清晰化
4.2.4模糊控製規則
4.2.5模糊自動洗衣機的設計
4.3TS型模糊控製器的設計
4.3.1TS型模糊模型
4.3.2TS型模糊係統設計要點
4.4F控製器和PID控製器的結閤
4.4.1FPID復閤控製器基本原理
4.4.2FPID復閤控製器的其他形式
4.4.3用模糊控製器調節PID控製器的參數
思考與練習題
第5章模糊控製係統的MATLAB仿真
5.1Simulink仿真入門
5.1.1MATLAB中的仿真模塊庫
5.1.2仿真模型圖的構建
5.1.3動態係統的Simulink仿真
5.2模糊推理係統的設計與仿真
5.2.1模糊推理係統的圖形用戶界麵簡介
5.2.2模糊推理係統編輯器
5.2.3隸屬函數編輯器
5.2.4模糊規則編輯器
5.2.5模糊規則觀測窗
5.2.6FIS輸齣量麯麵觀測窗
5.2.7用GUI設計Mamdani型模糊係統舉例
5.2.8用GUI設計Sugeno型模糊係統舉例
5.3模糊控製係統的設計與仿真
5.3.1FIS與Simulink的連接
5.3.2構建模糊控製係統的仿真模型圖
5.3.3通過仿真對係統進行分析
思考與練習題
第6章神經網絡在模糊控製中的應用
6.1神經網絡的基本原理
6.1.1神經網絡發展曆史
6.1.2神經元的生理結構
6.1.3神經元的數學模型
6.1.4人工神經網絡模型
6.1.5神經網絡模型的學習方法
6.1.6BP型神經網絡原理簡介
6.2神經模糊控製
6.3用自適應神經模糊係統建立FIS
6.3.1ANFIS圖形用戶界麵簡介
6.3.2用Anfis建立FIS的步驟
6.3.3用Anfis建立FIS舉例
思考與練習題
參考文獻
前言/序言
自動控製理論經曆瞭經典控製和現代控製兩個重大發展階段,已經相當完善。然而,對於許多復雜龐大的被控對象及其外界環境,有時難以建立有效的數學模型,因而無法采用常規的控製理論做定量分析計算和進行控製,這時就要藉助於新興的智能控製。智能控製是人工智能、控製論和運籌學相互交叉滲透形成的新興學科,它具有定量和定性相結閤的分析方法,融閤瞭人類特有的推理、學習和聯想等智能。模糊控製是智能控製中適用麵寬廣、比較活躍且容易普及的一個分支。
人類在感知世界、獲取知識、思維推理、相互交流及決策和實施控製等諸多的實踐環節中,對知識的錶述往往帶有“模糊性”的特點,這使得其中所包含的信息容量有時比“清晰性”的更大,內涵更豐富,也更符閤客觀世界。1965年美國的控製論專傢L�盇�盳adeh教授創立瞭模糊集閤論,從而為描述、研究和處理模糊性事物提供瞭一種新的數學工具。模糊控製就是利用模糊集閤理論,把人的模糊控製策略轉化為計算機所能接受的控製算法,進而實施控製的一種理論和技術。它能夠模擬人的思維方式,因而對一些無法構建數學模型的係統可以進行有效的描述和控製,除瞭用於工業,也適用於社會學、經濟學、環境學、生物學及醫學等各類復雜係統。
由於模糊控製應用廣泛、便於普及,不僅許多高等學校開設瞭模糊控製課程,而且不少工程技術人員也渴望瞭解和學習這方麵的知識。集作者多年從事“模糊信息處理”“模糊控製”方麵的科研和教學經驗,編寫瞭這本模糊控製方麵的入門書。本書在選材、安排上均遵從“入門”和“實用”的原則,著重介紹模糊控製的基本概念、基本原理和基本方法。本著“重視實用性和可操作性”的工程教育思想,內容選取和敘述形式不追求“理論的高深和數學推導的嚴謹”,在學術性和實用性發生衝突時,學術性服從實用性。
本書主要內容包括模糊控製的數學和邏輯學基礎、模糊控製器的設計、模糊控製係統的仿真及神經網絡在模糊控製中的應用。
在介紹模糊控製的理論時,按照模糊控製的需要介紹必要的基礎理論和基本知識,而不是把模糊控製僅僅看作模糊理論的一種應用,片麵追求模糊理論的係統性和完整性,緻使讀者在模糊數學和模糊邏輯的演算上花費很多精力。
在介紹模糊規則的生成方法時,不僅介紹瞭根據操作經驗建立規則的常用方法,而且通過實例介紹瞭從係統的輸入、輸齣數據中獲取模糊規則的方法。
在介紹模糊控製器時,集中介紹瞭適用範圍較廣的兩種類型模糊控製器:Mamdani型和Sugeno型。前一種模糊控製器的輸入量和輸齣量都是模糊子集,輸齣量需要經過清晰化纔能用於執行機構;而後一種模糊控製器的輸入量是模糊子集,輸齣量為精確量,可以直接用於推動執行機構。
考慮到科技工作者學習模糊控製理論時需要實踐的需求,把模糊控製理論和計算機仿真進行瞭有機融閤,較詳細地介紹瞭MATLAB仿真技術及其在模糊控製方麵的應用。通過仿真練習,彌補瞭學習理論過程中難以實踐的缺陷,加深對模糊控製的理解,也使在解決實際問題時有所藉鑒,為進一步深入學習和應用模糊控製理論打下良好的基礎。
神經網絡是智能控製的一個重要分支,本書簡要介紹瞭它在模糊控製中的應用,著重舉例介紹瞭MATLAB中“自適應神經模糊係統”的使用方法。
本書配有教學課件,可發郵件至cbswce@jg.bjtu.edu.cn索取。
吳嫦娥編輯對本書的齣版起瞭極大的推動作用,在此深錶謝意!
由於模糊控製領域的理論目前尚不成熟,還存在許多未解難題,雖然作者在“模糊領域”有十餘年的科研教學經驗,但畢竟水平有限,懇請廣大讀者不吝賜教!
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