图书介绍
模糊-神经网络控制原理与工程应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 张吉礼编著 著
- 出版社： 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社
- ISBN：7560320392
- 出版时间：2004
- 标注页数：224页
- 文件大小：14MB
- 文件页数：236页
- 主题词：模糊控制(学科: 神经网络) 模糊控制 神经网络
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图书目录
目录1
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.1.1 经典控制理论1
1.1.2 现代控制理论1
1.1.3 人工智能控制理论2
1.2 模糊-神经网络控制基本概念2
1.2.1 模糊系统2
1.2.2 模糊控制3
1.2.3 神经网络4
1.3 模糊控制数学本质研究述评5
1.3.1 模糊控制系统的非线性逼近能力5
1.3.2 模糊控制器的数学本质6
1.3.3 模糊控制器的解析结构6
1.4 模糊逻辑推理方法研究述评8
1.5 模糊-神经网络控制研究与应用述评9
1.5.1 基于基本参数调整的自适应模糊控制器10
1.5.2 基于模型参考的自适应模糊控制器14
1.5.3 基于智能算法的自适应模糊控制器16
1.5.4 大滞后过程自适应模糊控制器18
1.5.5 神经网络控制模型20
第2章 动态系统数学模型24
2.1 引言24
2.2 数学模型与动态系统24
2.2.1 数学模型24
2.2.2 线性和非线性系统25
2.2.3 非线性系统的线性化26
2.3 微分方程26
2.3.1 微分方程表达式26
2.3.2 微分方程的解及其特性分析27
2.4 传递函数28
2.4.1 传递函数28
2.4.2 传递函数的方块图表示29
2.4.3 闭环系统的传递函数32
2.4.4 串并联系统的传递函数34
2.5 状态空间模型34
2.5.1 状态向量与状态空间34
2.5.2 状态空间表达式35
2.5.3 状态空间模型的求解37
2.6 数学模型的变换38
2.6.1 微分方程变换为状态空间模型39
2.6.2 状态空间模型变换为传递函数42
3.2.1 经典集合与特征函数43
3.2 模糊集合与隶属函数43
3.1 引言43
第3章 模糊控制的数学基础43
3.2.2 模糊集合与隶属函数44
3.2.3 模糊集合运算47
3.2.4 实数域上的模糊分布48
3.3 模糊关系与模糊矩阵49
3.3.1 普通关系50
3.3.2 模糊关系51
3.3.3 模糊矩阵51
3.4 模糊逻辑与模糊推理52
3.4.1 模糊命题52
3.4.2 模糊逻辑53
3.4.3 模糊蕴涵关系53
3.4.4 模糊关系的合成54
3.4.5 模糊推理56
3.4.6 模糊推理的性质59
第4章 基本模糊控制器设计与仿真61
4.1 引言61
4.2 模糊控制器基本结构61
4.2.1 模糊控制规则62
4.2.2 隶属函数63
4.2.3 反模糊化64
4.3 实测量模糊化方法64
4.3.1 单点模糊集法65
4.3.2 就近取整法65
4.3.3 隶属度线性插值法66
4.3.4 单值隶属度法66
4.3.5 模糊向量真值修正法66
4.4 模糊控制基本推理方法68
4.4.1 模糊关系合成法68
4.4.2 特征展开近似推理法69
4.4.3 真值流推理法70
4.4.4 作用模糊子集推理法71
4.4.5 不同推理方法推理效果分析73
4.5 模糊控制性能仿真75
4.5.1 模糊控制性能仿真基本方法75
4.5.2 不同模糊推理方法的模糊控制性能仿真76
4.5.3 模糊控制与PID控制性能比较77
第5章 自适应模糊控制器设计与仿真81
5.1 引言81
5.2 论域自调整模糊控制器81
5.2.1 论域伸缩和论域伸缩因子82
5.2.2 论域自调整模糊控制器及其性能仿真83
5.3 基于相平面轨迹特征的自适应模糊控制器设计方法86
5.3.1 控制系统相平面即时特征向量86
5.3.3 规则后件模糊修正方法88
5.3.2 相平面即时特征向量夹角特性分析88
5.3.4 基于相平面轨迹特征的自适应模糊控制方法89
5.4 规则双阶段获取自组织模糊控制器设计方法90
5.4.1 规则双阶段获取自组织模糊控制基本原理91
5.4.2 模糊控制规则双阶段获取自组织实现方法91
5.4.3 控制仿真与结果分析93
5.4.4 基于模型参考的模糊控制规则在线获取方法95
第6章 神经网络模型辨识基本原理99
6.1 引言99
6.2 神经网络基本原理99
6.2.1 神经网络的逼近能力99
6.2.2 神经元的基本组成要素100
6.3 BP网络模型102
6.3.1 BP网络模型102
6.3.2 BP网络学习算法103
6.4.1 Elman网络的基本结构105
6.4 Elman网络模型及其算法105
6.4.2 Elman网络的学习算法106
6.4.3 改进的Elman网络学习算法108
6.5 神经网络前馈建模基本原理与方法109
6.5.1 神经网络前馈建模基本原理109
6.5.2 基于神经网络的系统模型辨识方法110
6.5.3 神经网络模型辨识算例分析111
第7章 时滞系统神经网络多步预测模糊控制方法114
7.1 引言114
7.2 神经网络辨识模型动态特性分析114
7.2.1 时滞系统动态响应特性分析114
7.2.2 辨识模型的动态响应特性分析116
7.3 时滞系统神经网络多步预测方法118
7.3.1 多步预测模型及其算法118
7.3.2 动态模型及BP网络辨识结果119
7.3.3 多步预测仿真分析120
7.3.4 神经网络多步预测误差放大问题125
7.4 时滞系统神经网络多步预测模糊控制方法125
7.4.1 多步预测模糊控制模型126
7.4.2 多步预测模糊控制方法127
7.5 时滞系统BP网络多步预测模糊控制仿真127
7.5.1 定义动态时滞系统模型和模糊控制器127
7.5.2 定设定值BP网络多步预测模糊控制仿真128
7.5.3 变设定值BP网络多步预测模糊控制仿真130
7.6 时滞系统Elman网络多步预测模糊控制仿真132
7.6.1 定设定值Elman网络多步预测模糊控制仿真132
7.6.2 变设定值Elman网络多步预测模糊控制仿真133
7.6.3 Elman网络多步预测模糊控制仿真结果分析135
8.2 单片机模糊控制器系统功能及组成136
8.2.1 单片机模糊控制器的系统功能136
8.1 引言136
第8章 单片机模糊控制器硬件系统设计方法136
8.2.2 80C552单片机性能138
8.2.3 单片机模糊控制器的硬件系统组成139
8.3 单片机模糊控制器系统扩展设计方法140
8.3.1 80C552型单片机的系统扩展能力140
8.3.2 外部程序存储器扩展设计140
8.3.3 外部数据存储器扩展设计140
8.3.4 键盘中断及显示I/O口扩展设计141
8.3.5 系统扩展时应注意的问题142
8.4 单片机模糊控制器前向通道设计方法143
8.4.1 信号采集和I/V转换设计143
8.4.2 A/D转换设计143
8.5.1 后向通道144
8.5 单片机模糊控制器后向通道设计方法144
8.5.2 开关量控制通道设计145
8.5.3 模拟量控制通道设计146
8.5.4 D/A转换146
8.6 单片机模糊控制器人机交互功能设计方法147
8.6.1 键盘与显示器接口芯片8279工作原理147
8.6.2 键盘接口电路设计149
8.6.3 显示器接口电路设计149
8.7 单片机模糊控制器串行通讯功能设计149
8.7.1 SIO0串行通讯逻辑电平转换及接口电路149
8.7.2 单片机模糊控制器串行通讯方式及波特率的确定150
9.2 基于二进制数的作用模糊子集推理方法152
9.2.1 定义变量的论域152
9.1 引言152
第9章 单片机模糊控制器软件系统设计方法152
9.2.2 隶属函数的确定153
9.2.3 模糊子集编码及模糊控制规则编码154
9.2.4 实测量的预处理及其隶属度计算154
9.2.5 基于二进制数的FFSI法推理过程155
9.2.6 模糊推理程序的编制156
9.3 单片机模糊控制器主程序结构157
9.3.1 系统初始化程序设计158
9.3.2 键功能程序设计158
9.3.3 系统内存规划158
9.3.4 系统主程序设计有关说明159
9.4 单片机模糊控制器数据采集与显示程序设计159
9.4.1 数据采集子程序设计160
9.4.2 线性标度变换子程序设计160
9.5 单片机模糊控制器串行通讯程序设计161
9.5.1 命令字节和通讯协议161
9.4.3 数据显示子程序设计161
9.5.2 串行通讯中数据交换控制方式163
9.5.3 波特率对串行通讯的影响163
9.6 单片机模糊控制器可靠性设计164
9.6.1 硬件措施164
9.6.2 软件措施165
9.7 单片机模糊控制器仿真与调试165
9.7.1 单片机仿真器165
9.7.2 单片机模糊控制器硬件系统检测与调试166
9.7.3 单片机模糊控制器软件系统调试167
9.7.4 单片机模糊控制器连机运行调试168
9.7.5 单片机模糊控制器脱机运行调试169
10.2.1 传统控制在暖通空调中的应用171
10.2 暖通空调系统控制研究与应用评述171
10.1 引言171
第10章 暖通空调系统模糊控制仿真与试验171
10.2.2 模糊-神经网络控制在暖通空调中的应用172
10.3 测试室动态热工系统试验模型173
10.3.1 散热器热工性能试验台简介173
10.3.2 测试室动态热工系统试验模型174
10.4 测试室动态热工系统仿真模型175
10.4.1 试验模型的简化175
10.4.2 仿真模型的建立176
10.4.3 仿真模型的求解180
10.5 测试室动态热工系统仿真模型特性分析181
10.5.1 不同调节方式下测试室动态热工系统模型特性分析181
10.5.2 仿真模型动态响应特性分析182
10.6 测试室动态热工系统模糊控制仿真183
10.6.1 模糊控制仿真原理183
10.6.2 变水量调节时模糊控制仿真184
10.6.3 变风量调节时模糊控制仿真185
10.7 测试室动态热工系统测控仪表的标定186
10.7.1 铂电阻温度传感器的标定187
10.7.2 转子流量计的标定187
10.7.2 电动调节阀工作流量特性的标定188
10.8 测试室室内温度动态响应特性试验189
10.8.1 调节阀开度的变化对室内温度的影响试验189
10.8.2 送风参数的变化对室内温度的影响试验190
10.9 测试室动态热工系统模糊控制试验191
10.9.1 基本FFSI的模糊控制试验191
10.9.2 论域自调整FFSI模糊控制试验193
10.9.3 PID控制试验193
10.9.4 试验结果与影响因素分析194
11.1 引言196
11.2 粮食干燥过程自动控制研究与应用述评196
第11章 粮食干燥过程模糊-神经网络控制仿真与工程应用196
11.2.1 传统控制在粮食干燥过程中的应用197
11.2.2 模糊-神经网络控制在粮食干燥过程中的应用198
11.3 粮食干燥过程模糊-神经网络控制仿真199
11.3.1 粮食干燥塔信号系统分析与简化199
11.3.2 粮食干燥热力过程神经网络模型辨识202
11.3.3 粮食干燥过程模糊-神经网络控制仿真202
11.4 粮食干燥过程计算机模糊控制系统开发204
11.4.1 计算机模糊控制系统原理204
11.4.2 计算机测控系统构成204
11.4.3 计算机模糊控制软件系统206
11.5 粮食干燥过程模糊控制工程应用208
11.5.1 传感器测量范围现场校核208
11.5.2 变频器输入／输出频率信号现场校核209
11.5.3 模糊控制工程应用与分析210
参考文献213