智能控制技术

屈晓宇、何帅

目录

  • 1 第1章 绪论
    • 1.1 1.1智能控制产生的背景
    • 1.2 1.2智能控制的概念和特点
    • 1.3 1.3智能控制的研究内容
  • 2 第2章 模糊控制的数学基础
    • 2.1 3.1 模糊集合的定义和表示
    • 2.2 3.2模糊集合的基本运算
    • 2.3 3.3隶属度和隶属函数
    • 2.4 3.4模糊关系
    • 2.5 3.5模糊推理
    • 2.6 3.6Mamdani推理法
    • 2.7 3.7应用实例
  • 3 第3章 模糊控制器的设计方法
    • 3.1 4.1模糊控制的基本原理
    • 3.2 4.2模糊控制器的组成
    • 3.3 4.3模糊控制器的设计
    • 3.4 4.4应用实例
  • 4 第4章 神经网络的基本理论
    • 4.1 5.1人工神经网络概述
    • 4.2 5.2神经元与数学模型
    • 4.3 5.3人工神经网络
    • 4.4 5.4神经网络学习概述
    • 4.5 5.5神经网络学习算法
    • 4.6 5.6BP神经网络
    • 4.7 5.7学习的类型
  • 5 第5章 神经网络在控制中的应用
    • 5.1 6.1神经网络系统辨识
    • 5.2 6.2神经网络控制
    • 5.3 6.3应用实例
  • 6 第6章 MATLAB程序设计与仿真
    • 6.1 8.1MATLAB简介
    • 6.2 8.2数据类型和运算符
    • 6.3 8.3矩阵及运算
    • 6.4 8.4MATLAB程序设计基础
    • 6.5 8.5SIMULINK仿真平台的使用
    • 6.6 8.6 MATLAB图形输出
    • 6.7 8.7 MATLAB GUI简介
  • 7 第7章 专家控制
    • 7.1 2.1专家系统
    • 7.2 2.2专家控制
    • 7.3 2.3应用实例
  • 8 第8章 遗传算法
    • 8.1 7.1遗传算法的基本原理
    • 8.2 7.2遗传算法的设计及PID参数优化
    • 8.3 7.3应用实例
  • 9 第9章 智能控制技术应用仿真实例（补充学习章节）
    • 9.1 9.1专家PID控制
    • 9.2 9.2模糊控制的信号跟踪
    • 9.3 9.3人工神经网络
    • 9.4 9.4遗传算法
  • 10 第10章 燃料电池发电系统的智能控制应用研究（补充学习章节）
    • 10.1 10.1研究背景
    • 10.2 10.2PEMFC-UPS系统的结构和设计
    • 10.3 10.3影响PEMFC输出性能因素分析
    • 10.4 10.4燃料电池发电系统建模
    • 10.5 10.5燃料电池发电系统综合智能控制
    • 10.6 10.6燃料电池发电系统温度智能控制仿真研究
7.2遗传算法的设计及PID参数优化