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智能控制工程及其應(yīng)用實(shí)例

智能控制工程及其應(yīng)用實(shí)例

定 價(jià):¥26.00

作 者: 羅均等編著
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): 光機(jī)電一體化叢書
標(biāo) 簽: 機(jī)電一體化

ISBN: 9787502566449 出版時(shí)間: 2005-03-01 包裝: 膠版紙
開本: 26cm 頁數(shù): 192 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  簡介 本書系統(tǒng)介紹了智能控制的理論、方法、系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其實(shí)現(xiàn)技術(shù),突出反映了智能控制在國內(nèi)外的最新研究成果及其應(yīng)用實(shí)例。首先介紹了智能控制的產(chǎn)生、發(fā)展及與傳統(tǒng)控制的區(qū)別;然后闡述了智能控制的知識工程基礎(chǔ)、基于知識的專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、分級遞階智能控制、進(jìn)化算法與遺傳算法;最后給出了智能控制在工業(yè)控制、機(jī)器人及路徑規(guī)劃中的應(yīng)用實(shí)例。本書可供自動(dòng)控制、機(jī)械電子工程、系統(tǒng)工程、經(jīng)濟(jì)管理、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)的工程技術(shù)人員使用,也可作為大專院校相關(guān)專業(yè)的教材和參考書。 目錄第1章 緒論111 傳統(tǒng)控制的發(fā)展及其困難1 111 傳統(tǒng)控制的產(chǎn)生及其發(fā)展1 112 傳統(tǒng)控制所面臨的困難212 人工智能的定義與發(fā)展3 121 人工智能的定義3 122 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展313 智能控制的產(chǎn)生、發(fā)展及其特點(diǎn)5 131 智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展5 132 智能控制的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)714 智能控制與傳統(tǒng)控制815 智能控制的主要研究內(nèi)容9 第2章 智能控制的知識工程基礎(chǔ)1121 知識表示11 211 一階謂詞邏輯法11 212 產(chǎn)生式表示法13 213 語義網(wǎng)絡(luò)表示法14 214 框架表示法1622 知識利用18 221 搜索19 222 推理2423 知識獲取26 231 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展26 232 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類27 233 機(jī)械式學(xué)習(xí)28 234 歸納學(xué)習(xí)28 235 指導(dǎo)學(xué)習(xí)29 第3章 基于知識的專家系統(tǒng)及專家控制3131 專家系統(tǒng)與專家控制系統(tǒng)3132 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生及其原理31 321 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展31 322 專家系統(tǒng)的原理33 323 專家系統(tǒng)的分類34 324 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)35 325 黑板模型37 326 知識獲取3833 專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)41 331 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則41 332 專家系統(tǒng)建立的步驟4334 專家控制器的設(shè)計(jì)44 341 專家控制系統(tǒng)的產(chǎn)生44 342 專家控制器的組成45 343 直接專家控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)46 344 間接專家控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)48 第4章 基于模糊推理的智能控制系統(tǒng)5141 模糊控制理論的產(chǎn)生和發(fā)展5142 模糊集合及其基本運(yùn)算52 421 普通集合52 422 模糊集合53 423 模糊關(guān)系57 424 模糊推理6243 模糊控制原理65 431 模糊控制系統(tǒng)的組成66 432 確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)68 433 輸入模糊化68 434 模糊推理決策69 435 逆模糊化7044 自適應(yīng)模糊控制器71 441 性能測量71 442 控制對象的增量模型73 443 控制規(guī)則庫的修正73 444 尺度變換因子的選擇74 445 設(shè)計(jì)步驟7445 模糊控制軟件開發(fā)工具75 451 Motorola模糊控制軟件77 452 美國FIDE模糊推理開發(fā)環(huán)境78 453 德國模糊邏輯系統(tǒng)的軟件工具fuzzy TECH7946 模糊控制應(yīng)用實(shí)例80 461 電熱爐溫度控制的模糊控制80 462 模糊控制全自動(dòng)洗衣機(jī)86 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制9251 概述92 511 人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)92 512 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理93 513 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史9652 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法98 521 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式98 522 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則9853 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與算法99 531 單層感知器99 532 BP學(xué)習(xí)算法100 533 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)103 534 腦模型控制器10854 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制110 541 內(nèi)??刂?10 542 直接自校正控制111 543 間接自校正控制111 544 模型參考自適應(yīng)控制111 545 預(yù)測控制112 546 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)控制方法的結(jié)合112 547 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)控制113 548 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制11355 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制實(shí)例113 第6章 分級遞階智能控制11761 分級遞階智能控制的產(chǎn)生11762 一般結(jié)構(gòu)原理11763 組織級119 631 組織級的功能119 632 組織級的功能的實(shí)現(xiàn)方法11964 協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級121 641 協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級的結(jié)構(gòu)121 642 執(zhí)行級控制性能的熵函數(shù)表示12265 分級遞階智能控制應(yīng)用實(shí)例123 651 PUMA機(jī)械臂的分級遞階智能控制123 652 PLC的分級遞階智能控制125 653 仿人智能控制的分級遞階結(jié)構(gòu)127 第7章 進(jìn)化計(jì)算與遺傳算法13071 進(jìn)化計(jì)算130 711 進(jìn)化計(jì)算概述130 712 進(jìn)化策略130 713 進(jìn)化規(guī)劃131 714 遺傳算法131 715 進(jìn)化策略、進(jìn)化規(guī)劃和遺傳算法的比較13372 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的基本原理134 721 編碼方法135 722 適應(yīng)度函數(shù)137 723 選擇運(yùn)算139 724 交換142 725 變異14473 模式與模式定理145 731 模式146 732 模式定理14674 遺傳算法和模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合148 741 遺傳算法在模糊推理中的應(yīng)用148 742 遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合150 第8章 智能控制工程的應(yīng)用實(shí)例15181 專家控制系統(tǒng)在復(fù)雜工業(yè)過程中的應(yīng)用151 811 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能152 812 系統(tǒng)的開發(fā)過程152 813 知識的表示與知識庫結(jié)構(gòu)153 814 傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理和不確定性的表示15482 模糊專家控制在啤酒發(fā)酵過程中的應(yīng)用155 821 啤酒發(fā)酵工藝155 822 啤酒生產(chǎn)發(fā)酵工藝微機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)157 823 模糊專家控制器設(shè)計(jì)157 824 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及控制效果15983 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)機(jī)器人高精度控制中的應(yīng)用160 831 基于模型的誤差補(bǔ)償方式160 832 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償誤差方式160 833 實(shí)驗(yàn)結(jié)果16184 遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用實(shí)例163 841 基于柵格劃分機(jī)器人工作空間的路徑規(guī)劃163 842 基于C空間的非完整輪式移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃16685 模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制在糧食干燥過程中的應(yīng)用實(shí)例171 參考文獻(xiàn)180

作者簡介

暫缺《智能控制工程及其應(yīng)用實(shí)例》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論1
1.1 傳統(tǒng)控制的發(fā)展及其困難 1
1.1.1 傳統(tǒng)控制的產(chǎn)生及其發(fā)展1
1.1.2 傳統(tǒng)控制所面臨的困難 2
1.2 人工智能的定義與發(fā)展 3
1.2.1 人工智能的定義 3
1.2.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展 3
1.3 智能控制的產(chǎn)生、發(fā)展及其特點(diǎn) 5
1.3.1 智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展 5
1.3.2 智能控制的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn) 7
1.4 智能控制與傳統(tǒng)控制 8
1.5 智能控制的主要研究內(nèi)容 9
第2章 智能控制的知識工程基礎(chǔ)11
2.1 知識表示11
2.1.1 一階謂詞邏輯法11
2.1.2 產(chǎn)生式表示法13
2.1.3 語義網(wǎng)絡(luò)表示法 14
2.1.4 框架表示法16
2.2 知識利用18
2.2.1 搜索19
2.2.2 推理 24
2.3 知識獲取26
2.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展26
2.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類27
2.3.3 機(jī)械式學(xué)習(xí)28
2.3.4 歸納學(xué)習(xí)28
2.3.5 指導(dǎo)學(xué)習(xí)29
第3章 基于知識的專家系統(tǒng)及專家控制31
3.1 專家系統(tǒng)與專家控制系統(tǒng)31
3.2 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生及其原理31
3.2.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展31
3.2.2 專家系統(tǒng)的原理33
3.2.3 專家系統(tǒng)的分類34
3.2.4 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)35
3.2.5 黑板模型37
3.2.6 知識獲取38
3.3 專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)41
3.3.1 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則41
3.3.2 專家系統(tǒng)建立的步驟 43
3.4 專家控制器的設(shè)計(jì)44
3.4.1 專家控制系統(tǒng)的產(chǎn)生44
3.4.2 專家控制器的組成45
3.4.3 直接專家控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)46
3.4.4 間接專家控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)48
第4章 基于模糊推理的智能控制系統(tǒng)51
4.1 模糊控制理論的產(chǎn)生和發(fā)展51
4.2 模糊集合及其基本運(yùn)算 52
4.2.1 普通集合 52
4.2.2 模糊集合53
4.2.3 模糊關(guān)系57
4.2.4 模糊推理62
4.3 模糊控制原理65
4.3.1 模糊控制系統(tǒng)的組成66
4.3.2 確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)68
4.3.3 輸入模糊化68
4.3.4 模糊推理決策69
4.3.5 逆模糊化70
4.4 自適應(yīng)模糊控制器71
4.4.1 性能測量71
4.4.2 控制對象的增量模型73
4.4.3 控制規(guī)則庫的修正73
4.4.4 尺度變換因子的選擇74
4.4.5 設(shè)計(jì)步驟74
4.5 模糊控制軟件開發(fā)工具75
4.5.1 motorola模糊控制軟件77
4.5.2 美國fide模糊推理開發(fā)環(huán)境78
4.5.3 德國模糊邏輯系統(tǒng)的軟件工具fuzzy tech79
4.6 模糊控制應(yīng)用實(shí)例80
4.6.1 電熱爐溫度控制的模糊控制80
4.6.2 模糊控制全自動(dòng)洗衣機(jī)86
第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制92
5.1 概述92
5.1.1 人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)92
5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理93
5.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史96
5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法98
5.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式98
5.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則98
5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與算法99
5.3.1 單層感知器99
5.3.2 bp學(xué)習(xí)算法100
5.3.3 hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)103
5.3.4 腦模型控制器108
5.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制110
5.4.1 內(nèi)模控制110
5.4.2 直接自校正控制111
5.4.3 間接自校正控制111
5.4.4 模型參考自適應(yīng)控制111
5.4.5 預(yù)測控制112
5.4.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)控制方法的結(jié)合112
5.4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)控制113
5.4.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制113
5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制實(shí)例113
第6章 分級遞階智能控制117
6.1 分級遞階智能控制的產(chǎn)生117
6.2 一般結(jié)構(gòu)原理117
6.3 組織級119
6.3.1 組織級的功能119
6.3.2 組織級的功能的實(shí)現(xiàn)方法119
6.4 協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級121
6.4.1 協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級的結(jié)構(gòu)121
6.4.2 執(zhí)行級控制性能的熵函數(shù)表示122
6.5 分級遞階智能控制應(yīng)用實(shí)例123
6.5.1 puma機(jī)械臂的分級遞階智能控制123
6.5.2 plc的分級遞階智能控制125
6.5.3 仿人智能控制的分級遞階結(jié)構(gòu)127
第7章 進(jìn)化計(jì)算與遺傳算法130
7.1 進(jìn)化計(jì)算130
7.1.1 進(jìn)化計(jì)算概述130
7.1.2 進(jìn)化策略130
7.1.3 進(jìn)化規(guī)劃131
7.1.4 遺傳算法131
7.1.5 進(jìn)化策略、進(jìn)化規(guī)劃和遺傳算法的比較133
7.2 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的基本原理134
7.2.1 編碼方法135
7.2.2 適應(yīng)度函數(shù)137
7.2.3 選擇運(yùn)算139
7.2.4 交換142
7.2.5 變異144
7.3 模式與模式定理145
7.3.1 模式146
7.3.2 模式定理146
7.4 遺傳算法和模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合148
7.4.1 遺傳算法在模糊推理中的應(yīng)用148
7.4.2 遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合150
第8章 智能控制工程的應(yīng)用實(shí)例151
8.1 專家控制系統(tǒng)在復(fù)雜工業(yè)過程中的應(yīng)用151
8.1.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能152
8.1.2 系統(tǒng)的開發(fā)過程152
8.1.3 知識的表示與知識庫結(jié)構(gòu)153
8.1.4 傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理和不確定性的表示154
8.2 模糊專家控制在啤酒發(fā)酵過程中的應(yīng)用155
8.2.1 啤酒發(fā)酵工藝155
8.2.2 啤酒生產(chǎn)發(fā)酵工藝微機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)157
8.2.3 模糊專家控制器設(shè)計(jì)157
8.2.4 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及控制效果159
8.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)機(jī)器人高精度控制中的應(yīng)用160
8.3.1 基于模型的誤差補(bǔ)償方式160
8.3.2 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償誤差方式160
8.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果161
8.4 遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用實(shí)例163
8.4.1 基于柵格劃分機(jī)器人工作空間的路徑規(guī)劃163
8.4.2 基于c空間的非完整輪式移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃166
8.5 模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制在糧食干燥過程中的應(yīng)用實(shí)例171
參考文獻(xiàn)180

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