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作者：刘金琨著

出版社：清华大学出版社

出版时间：2019-12-01

书籍编号：30616612

ISBN：9787302531128

正文语种：中文

字数：477000

版次：1

所属分类：教材教辅-大学

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图书在版编目（CIP）数据

智能控制：理论基础、算法设计与应用／刘金琨编著．—北京：清华大学出版社，2019

高等学校电子信息类专业系列教材

ISBN 978-7-302-53112-8

Ⅰ．①智…　Ⅱ．①刘…　Ⅲ．①智能控制　Ⅳ.①TP273

中国版本图书馆CIP数据核字（2019）第101132号

责任编辑：盛东亮　钟志芳

封面设计：李召霞

责任校对：梁　毅

责任印制：宋　林

出版发行：清华大学出版社

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印装者：三河市宏图印务有限公司

经　　销：全国新华书店

开　　本：185mm×260mm

印　　张：19.75

字　　数：477千字

版　　次：2019年12月第1版

印　　次：2019年12月第1次印刷

定　　价：59.00元

产品编号：083661-01

作者简介

刘金琨　北京航空航天大学教授，博士生导师。分别于1989年7月、1994年3月和1997年3月获东北大学工学学士、工学硕士和工学博士学位。1997年3月—1998年12月在浙江大学工业控制技术研究所做博士后研究工作；1999年1月—1999年7月在香港科技大学从事合作研究；1999年11月至今在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院从事教学与科研工作；主讲“智能控制”“先进控制系统设计”和“系统辨识”等课程；研究方向为控制理论与应用。自从事研究工作以来，主持国家自然科学基金等科研项目10余项，发表学术论文100余篇。曾出版《先进PID控制MATLAB仿真》《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》《滑模变结构控制MATLAB仿真》《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》《系统辨识》和《微分器设计与应用——信号滤波与求导》等著作。

内容简介

本书较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共分17章，主要内容为模糊控制的基本原理和应用、神经网络控制的基本原理和应用、智能优化算法及其应用。

本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。书中给出了一些智能算法的仿真实例和MATLAB仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题，可作为高等院校工业自动化、计算机应用、电子工程等专业的高年级本科生和硕士研究生的教材，也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读和参考。

前言　PREFACE

智能控制是自动控制领域的前沿学科之一。它是一门综合性很强的多学科交叉的新兴学科，被称为自动控制理论发展的第三阶段。智能控制的发展为解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题开辟了新的途径。

有关智能控制理论及其工程应用，近年来已有大量的论文发表。作者多年来一直从事控制理论及应用方面的教学和研究工作，为了促进智能控制和自动化技术的进步，反映智能控制设计与应用中的最新研究成果，并使广大研究人员和工程技术人员能了解、掌握和应用这一领域的最新技术，学会用MATLAB语言进行各种智能控制算法的分析和设计，作者编写了本书，供广大读者学习和参考。

本书共分为17章，第1章绪论，着重介绍智能控制的产生和发展以及智能控制的基本概念；第2章介绍模糊控制的理论基础；第3章介绍模糊逻辑控制的基本原理及模糊控制器的设计方法；第4章介绍模糊逼近的基本原理及自适应模糊控制器的设计方法；第5章介绍T-S模糊建模方法和T-S型模糊控制器的设计方法；第6章以机械手为被控对象，介绍模糊自适应控制算法的设计和分析方法；第7章介绍神经网络控制的理论基础；第8章介绍几种典型的神经网络，包括单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络和Hopfield神经网络；第9章介绍基于RBF神经网络的自适应控制算法和分析方法；第10章介绍基于RBF网络的输入输出受限控制设计方法；第11章介绍基于RBF神经网络的执行器自适应容错控制算法设计和分析方法；第12章以机械手为例，介绍神经网络自适应控制设计方法；第13章介绍基于RBF网络的反演自适应控制设计方法；第14章介绍基于LMI的神经网络自适应控制设计方法；第15章介绍几种智能优化算法；第16章介绍智能优化算法在参数辨识中的应用；第17章介绍基于神经网络的主辅电机的协调控制。

本书是在总结作者多年研究成果的基础上，进一步理论化、系统化、规范化、实用化而成，其特点如下：

（1）控制算法取材新颖，内容先进，重点放在了学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法和新技术，取材着重于基本概念、基本理论和基本方法。

（2）针对每种控制算法给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。

（3）着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。例如，书中为了介绍一些智能控制算法的设计和分析方法，以机械系统、电机、倒立摆、飞行器等为被控对象来辅助说明。

（4）所给出的各种控制算法完整，程序设计、结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。

本书是在电子工业出版社出版的北京航空航天大学本科生教材《智能控制》（第四版）的基础上改编而成的。为了适合相关专业高年级本科生和研究生的教学需要，本书的选材更加着重于基础性和实用性。为了更好地介绍智能控制理论和应用的发展，书中增加了一些新的智能控制理论和实际应用内容，主要包括T-S模糊控制器设计与分析、单参数模糊自适应控制、单参数神经网络自适应控制、RBF网络输入输出受限控制、RBF网络执行器自适应容错控制、RBF网络反演自适应控制和基于LMI的神经网络自适应控制及参数辨识的智能优化算法。

由于篇幅所限，书中有些程序未列出，读者可从所提供的网站上下载。由于作者水平有限，书中难免有一些不足和疏漏之处，欢迎广大读者批评指正。

编者

2019年10月于北京航空航天大学

仿真程序使用说明

1. 所有仿真算法按章归类，下载的程序名与书中一一对应。

2. 将下载的仿真程序复制到硬盘MATLAB运行的路径中，便可仿真运行。

3. 本书算法在当前MATLAB高级版本下运行成功，并适用于其他更高级版本。

（扫码下载源程序与课件）

注：本书的示例采用英文版MATLAB软件仿真，所以书中仿真图形中的文字为英文，不区分物理量正体与斜体，与代码中的物理量一致。

第1章　绪论

智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。

我国是制造业大国，国家的“中国制造2025”行动纲要的提出，使制造业需要大量具备智能化控制技术的各类人才。

1.1　智能控制的发展过程

1.1.1　智能控制的提出

传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适用于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题。传统控制方法在实际应用中遇到很多难以解决的问题，主要表现在以下几点。

（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型。

（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。

（3）针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。

（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如智能机器人控制、CIMS和社会经济管理系统等复杂任务无能为力。

在生产实践中，复杂控制问题可通过熟练操作人员的经验和控制理论相结合的方法去解决，因此，产生了智能控制。智能控制采取的是全新的思路，它用人的思维方式建立逻辑模型，使用类似人脑的控制方法来进行控制。智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，这种方法适应于对象的复杂性和不确定性。

智能控制是控制理论发展的高级阶段，它主要用来解决那些用传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象具备以下一些特点。

（1）不确定性的模型。

智能控制适合于不确定性对象的控制，其不确定性包括两层意思，一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

（2）高度的非线性。

采用智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题。

（3）复杂的任务要求。

例如，智能机器人要求控制系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍运动到期望目标位置的能力。再如，在复杂的工业过程控制系统中，除了要求对各被控物理量实现定值调节外，还要求能实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况下的自动处理等功能。

1.1.2　智能控制的概念

智能控制是一门交叉学科，著名美籍华人傅京逊教授于1971年首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二元论。美国学者G. N. Saridis于1977年在二元论基础上引入运筹学，提出了三元论的智能控制概念，即

IC=AC∩AI∩OR

式中，IC——智能控制（Intelligent Control）；AI——人工智能（Artificial Intelligence）；AC——自动控制（Automatic Control）；OR——运筹学（Operational Research）。

基于三元论的智能控制如图1.1所示。

图1.1　基于三元论的智能控制

人工智能（AI）是一个用来模拟人的思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言和启发推理等功能。

自动控制（AC）描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。

运筹学（OR）是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。

三元论除了“智能”与“控制”外，还强调了更高层次控制中调度、规划和管理的作用，为递阶智能控制提供了理论依据。

所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理和决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化做出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。

1.1.3　智能控制的发展

智能控制是自动控制发展的最新阶段，主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。控制科学的发展过程如图1.2所示。

图1.2　控制科学的发展过程

从20世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制中。

1966年，J. M. Mendal首先提出将人工智能技术应用于飞船控制系统的设计；1971年，傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了如下3种类型的智能控制系统。

（1）人作为控制器的控制系统——具有自学习、自适应和自组织的功能。

（2）人机结合作为控制器的控制系统——机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策和监控等任务。

（3）无人参与的自主控制系统——为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务，如自主机器人。

1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会；1987年1月，在美国举行第一次国际智能控制大会，标志智能控制领域的形成。

近年来，神经网络、模糊数学、专家系统和进化论等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，由此产生了各种智能控制方法。

1.1.4　智能控制的技术基础

智能控制以控制理论、计算

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