智能控制基礎與應用 王家林 9787577200545 【台灣高等教育出版社】

編輯推薦
本書既講理論，同時也聯繫實際，通過大量的案例把晦澀難懂的理論講解得通俗易懂。

內容簡介
本書以通俗易懂的語言，簡明扼要地介紹了智能控制的基本內容，包括智能控制基本概念、智能控制演算法基礎——模糊控制、神經網路、群智能演算法，以實例分析與設計的形式給出了智能控制器的實現方法，包括模糊控制應用、神經網路控制應用、群智能演算法應用以及綜合智能演算法在電力參數分析中的應用等。
本書可作為高等院校自動化、電氣工程及其自動化、計算機應用等專業高年級本科生和控制科學與工程專業碩士研究生智能控制課程的配套教材，也可供自動化領域工程技術人員閱讀和參考。

作者簡介
王家林，博士，副教授，主持和參与基礎加強計劃技術領域基金、國家自然科學基金等10餘項，獲大學教育成果一等獎，發表論文20餘篇。

目錄
第1章 智能控制基本概念（1)
1 1 傳統控制面臨的挑戰（1)
1 2 智能控制的提出（1)
1 3 智能控制的基本概念與發展概況（2)
1 3 1 智能控制的概念（2)
1 3 2 智能控制發展概況（3)
1 4 智能控制系統的分類（4)
第2章 模糊控制（5)
2 1 模糊理論（5)
2 1 1 模糊集合及其運算（5)
2 1 2 模糊推理（8)
2 1 3 模糊化與解模糊化（8)
2 2 模糊控制的基本原理（9)
2 3 模糊控制系統的組成（10)
2 4 模糊控制系統的結構與設計原則（12)
2 4 1 模糊控制系統的結構（12)
2 4 2 模糊控制系統的設計原則（12)
2 5 模糊控制系統的設計方法（14)
2 5 1 查表法（14)
2 5 2 梯度下降法（15)
2 6 MATLAB模糊邏輯工具箱簡介（15)
第3章 神經網路（18)
3 1神經網路理論基礎（18)
3 1 1 人工神經網路的定義（18)
3 1 2 神經元的數學模型（18)
3 2 神經網路學習演算法（20)
3 2 1 Hebb學習規則（20)
3 2 2 Delta（δ）學習規則（21)
3 2 3 BP網路學習演算法（21)
3 2 4 RBF網路的學習演算法（26)
3 2 5 Hopfield神經網路（27)
3 3 神經網路控制（28)
第4章 群智能演算法（30)
4 1 遺傳演算法基本原理（31)
4 1 1 遺傳演算法的發展（31)
4 1 2 遺傳演算法的特點（32)
4 1 3 遺傳演算法的基本概念（32)
4 1 4 遺傳演算法的基本操作（33)
4 1 5 遺傳演算法的流程（37)
4 2 蟻群演算法的基本原理（38)
4 2 1 蟻群演算法的基本概念（38)
4 2 2 蟻群演算法研究現狀（41)
4 2 3 蟻群演算法的應用（43)
4 3 粒子群演算法（44)
4 3 1 粒子群優化演算法的基本原理（44)
4 3 2 粒子群優化演算法研究現狀（48)
4 3 3 粒子群演算法的應用（50)
4 4 免疫演算法（51)
4 4 1 生物免疫系統結構及相關機理（52)
4 4 2 人工免疫系統的研究現狀（52)
4 5 差分進化演算法（55)
4 5 1 差分進化演算法的基本原理（56)
4 5 2 差分進化演算法的參數設置（57)
第5章 模糊控制應用（59)
5 1 模糊控制與PID控制的結合（59)
5 2 船舶航向模糊控制器設計（60)
5 2 1 船舶航向控制原理（60)
5 2 2 船舶航向控制數學模型（61)
5 2 3 船舶航向模糊控制器的結構設計（62)
5 2 4 船舶航向模糊控制器設計（62)
5 2 5 模糊PID控制器設計（66)
5 2 6 模擬分析（69)
5 3 洞庫溫濕度模糊控制器設計（72)
5 3 1 洞庫溫濕度控制系統模型（72)
5 3 2 洞庫溫濕度控制系統架構（74)
5 3 3 應用於洞庫溫濕度控制的模糊控制器設計（74)
5 3 4 洞庫溫濕度模糊PID控制器設計（76)
5 3 5 洞庫溫濕度系統PID控制模擬（78)
5 3 6 洞庫溫濕度系統模糊控制模擬（79)
5 3 7 洞庫溫濕度系統模糊PID控制模擬（80)
5 3 8 溫濕度解耦效果分析（82)
5 4 舵鰭聯合減搖系統模糊PID控制（86)
5 4 1 舵鰭聯合減搖系統的控制策略分析（86)
5 4 2 舵鰭聯合減搖系統控制方案（87)
5 4 3 模糊PID控制器設計（87)
5 4 4 模擬分析（91)
第6章 神經網路控制應用（95)
6 1 基於神經網路的船舶航向控制器設計（95)
6 1 1 神經網路自適應PID演算法（95)
6 1 2 傳統PID自動舵的模擬實驗（97)
6 1 3 神經網路自適應PID自動舵的模擬（101)
6 2 MATLAB神經網路工具箱及其模擬（108)
6 2 1 MATLAB神經網路工具箱圖形用戶界面（108)
6 2 2 基於Simulink的神經網路模塊工具（109)
第7章 智能演算法控制應用（112)
7 1 基於粒子群優化演算法的離散PID控制器參數優化（112)
7 1 1 優化問題目標函數的選取（112)
7 1 2 模擬優化設計過程（113)
7 1 3 模擬分析（115)
7 2 基於粒子群演算法的無人船路徑規劃（118)
7 2 1 無人船路徑規劃的基本概念（118)
7 2 2 環境建模（119)
7 2 3 模型建立（121)
7 2 4 模擬實驗（121)
7 3 基於蟻群演算法的無人水下航行器路徑規劃（126)
7 3 1 蟻群演算法的路徑規劃設計（126)
7 3 2 模擬結果（129)
7 4 免疫控制（132)
7 4 1 免疫控制的系統結構（132)
7 4 2 免疫控制的自然計算體系和系統計算框圖（134)
7 5 基於蟻群演算法的PID控制器參數整定及模擬（135)
7 5 1 基於ACO的PID控制器參數整定（135)
7 5 2 模擬結果及分析（137)
第8章 綜合智能演算法在電力參數分析中的應用（139)
8 1 船舶電力系統電力信號模型與電力參數分析方法（139)
8 1 1 採用遺傳演算法的電力參數分析方法（139)
8 1 2 採用Adaline神經網路的電力參數分析方法（141)
8 1 3 採用Prony演算法的電力參數分析方法（143)
8 2 基於遺傳神經網路的船舶電力信號參數分析方法（144)
8 2 1 採用數字微分結合遺傳演算法的信號參數粗略估計（145)
8 2 2 基於改進神經網路的電力信號參數精確分析（146)
8 2 3 模擬算例與分析（148)
8 2 4 小結（150)
8 3 採用改進Prony演算法的船舶電力信號參數分析方法（151)
8 3 1 採用差分演算法的電力信號預處理（151)
8 3 2 改進Prony演算法的船舶電力系統電力參數分析（153)
8 3 3 模擬算例與分析（155)
8 3 4 小結（159)
8 4 本章小結（160)
參考文獻（161)

前言/序言
自動控制經過了經典控制理論和現代控制理論兩個階段的長期發展，無論是在科學理論上還是在工程實踐中都取得了輝煌成就。但是，隨著社會的發展，控制對象日益複雜，控制要求越來越高，傳統控制理論面臨的挑戰也越來越大。智能控制是以人工智慧、自動控制和運籌學為核心，同時涉及計算機科學、生物學、心理學、資訊理論等多學科交叉的新興學科，是自動控制領域的前沿學科之一，也是自動控制理論發展的第三階段。智能控制的發展為解決複雜非線性、不確定系統的控制問題開闢了新的途徑。
本書共8章。第1章介紹智能控制的產生背景、基本概念、特點、發展歷程以及主要分支；第2章介紹模糊控制的基本原理、組成、結構、設計原則與方法；第3章簡要介紹神經網路理論基礎、神經網路學習演算法和神經網路控制；第4章介紹遺傳演算法、蟻群演算法、粒子群演算法、免疫演算法和標準差分進化演算法基本原理；第5章介紹模糊控制與PID控制的結合、船舶航向模糊控制器設計、洞庫溫濕度模糊控制器設計和舵鰭聯合減搖系統模糊PID控制；第6章介紹基於神經網路的船舶航向控制器設計、MATLAB神經網路工具箱及其模擬；第7章介紹基於粒子群優化演算法對離散PID控制器參數進行優化、基於粒子群演算法的無人船路徑規劃、基於蟻群演算法的無人水下航行器路徑規劃、基於蟻群演算法的PID控制器參數整定及模擬；第8章介紹船舶電力系統電力信號模型與電力參數分析方法、基於遺傳神經網路的船舶電力信號參數分析方法、採用改進Prony演算法的船舶電力信號參數分析方法。
本書是適應新形勢下高校教學改革與人才培養方案調整而編寫，可用於「智能控制」「智能控制課程綜合設計」「智能控制理論與實踐」等課程的教學。
本書由海軍工程大學王家林副教授擔任主編，由武漢工程大學王濤副教授，海軍工程大學李龍梅講師、李成縣講師、閆曉玲副教授和王征副教授擔任副主編。武漢工程大學王濤副教授從馬克思主義哲學角度出發，在方法論、思想政治教育理論結合實踐等方面對本書的編寫貢獻良多。在教材編寫過程中，得到了海軍工程大學宋立忠副教授的大力支持，參考了海軍工程大學自動化專業畢業設計論文，並引用了相關機構、學者的文獻和相關網路資源，在此一併表示感謝。
由於作者水平有限，而智能控制的研究發展很快，不斷有新的理論和方法產生，因此書中難免有疏漏和不當之處，敬請同行專家和讀者批評指正！