模糊控制技术
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作者： 席爱民编著
出 版 社： 西安电子科技大学出版社
出版时间： 2008-6-1字数： 405000版次： 1页数： 266印刷时间： 2008/06/01开本： 16开印次： 1纸张： 胶版纸I S B N ： 9787560620152包装： 平装内容简介
本书共9章：第1章绪论，第2章模糊逻辑的数学基础，第3章模糊逻辑控制原理，第4章模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计，第5章MATLAB辅助模糊系统设计，第6章模糊控制系统的非线性分析，第7章模糊自适应控制，第8章神经模糊控制，第9章模糊控制系统的应用。
本书由浅入深地论述了模糊逻辑控制原理、模糊控制器的结构、控制规则的形式、模糊推理以及反模糊化等基本理论；从传统控制工程设计出发，将传统控制理论应用到模糊控制器的设计过程中；介绍了建立模糊控制系统仿真模型的方法及用MATLAB建立模糊推理系统和进行系统仿真的方法；此外，还论述了模糊控制系统稳定性分析方法以及稳定性准则；讲述了目前工程上较多采用的模糊控制与其他先进控制技术相结合的控制技术，分析其控制原理及控制系统设计方法。书中列举了很多模糊控制应用实例，具有一定的参考价值。
本书可作为高等学校自动化、电气工程及其自动化、测控技术以及自动控制等相关专业高年级本科生、研究生教材，也可供有关工程技术人员和教师参考。
目录
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 模糊控制的起源及发展
1.3 模糊控制理论的研究及应用
1.4 模糊控制展望
第2章 模糊逻辑的数学基础
2.1 模糊集合及其表示方法
2.1.1 经典集合
2.1.2 模糊集合
2.1.3 模糊集合的隶属函数
2.1.4 模糊集合的运算
2.1.5 模糊集合运算的基本性质
2.1.6 模糊集合与普通集合的关系
2.2 模糊语言逻辑及其算子
2.2.1 模糊语言逻辑
2.2.2 语言算子
2.3 模糊关系与模糊逻辑推理
2.3.1 模糊关系
2.3.2 模糊关系的合成
2.3.3 模糊逻辑推理
2.3.4 模糊逻辑推理方式和方法
2.4 解模糊判决方法
2.4.1 重心法
2.4.2 最大隶属度法
2.4.3 系数加权平均法
2.4.4 隶属度限幅元素平均法
2.4.5 中位数法
习题
第3章 模糊逻辑控制原理
3.1 传统控制方法
3.1.1 传统控制系统的结构与设计方法
3.1.2 传统控制的局限性
3.2 模糊逻辑控制工作原理
3.2.1 模糊控制器结构
3.2.2 选择模糊控制器的输入和输出
3.2.3 将控制知识装到模糊控制器的规则库
3.2.4 知识的模糊量化
3.2.5 匹配： 确定使用哪些规则（或激活哪些规则）
3.2.6 推理
3.2.7 将推理结果转换成实际作用
3.2.8 模糊决策的图形描述
3.3 模糊控制器的一般组成
3.3.1 模糊化
3.3.2 数据库
3.3.3 规则库
3.3.4 推理机（Inference Machine）
3.3.5 反模糊化（Defuzzification）
3.4 间接模糊推理方法
3.5 后件是函数形式的模糊推理方法
3.6 模糊控制器结构及其分类
习题
第4章 模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计
4.1 模糊控制器设计
4.1.1 模糊控制器设计要求
4.1.2 常规模糊控制器设计
4.1.3 PID模糊控制器
4.2 模糊控制器的输出形式
4.2.1 位置式输出
4.2.2 增量式输出
4.3 模糊控制器参数与系统控制性能
4.3.1 模糊控制器输入、 输出变量的论域
4.3.2 模糊控制器输入比例因子Ke及Kc的影响
4.3.3 隶属函数的分布对系统的影响
4.4 模糊控制器的非线性控制面
4.5 模糊控制器在控制系统中的实现
4.5.1 在线查表形式
4.5.2 在线推理
4.6 模糊控制规则的调整
4.7 模糊控制系统设计实例
4.7.1 温度控制系统
4.7.2 控制系统性能分析
习题
第5章 MATLAB辅助模糊系统设计
5.1 使用图形界面工具建立模糊推理系统
5.1.1 构建模糊推理系统
5.1.2 模糊推理系统的调试
5.2 MATLAB仿真环境
5.2.1 MATLAB仿真环境的建立
5.2.2 建立仿真系统
5.3 模糊控制系统仿真
5.3.1 构建模糊推理系统
5.3.2 建立Simulink仿真编辑环境
习题
第6章 模糊控制系统的非线性分析
第7章 模糊自适应控制
第8章 神经模糊控制
第9章 模糊控制系统的应用
附录
参考文献
书摘插图
第1章绪论
1.1 概述
在现实世界中，随着工业过程H益走向大型化、连续化、复杂化，很多系统极其复杂，具有高度的非线性、强耦合性、不确定性、信息不完全性和大时滞等特性，并存在苛刻的约束条件，使常规控制无法得到满意的控制效果。由此，先进的工业控制技术也就应运而生。先进控制的目标就是为了解决那些采用常规控制效果不佳甚至无法对付的复杂工业过程控制问题。先进控制的实现通常需要足够的计算能力作为支持，其主要技术内容有：过程辨识技术；过程变量的采集、处理和软测量技术；先进控制算法，如传统的串级、比值、前馈控制等和发展中的鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制等以及过程的故障检测、预报、诊断和处理。
对于过程控制的发展阶段，不同的专家和学者有着不同的见解，但大多数学者认为过程控制大致经历了以下三个发展阶段。
第一阶段，在20世纪70年代以前，由于受到控制理论和控制工具的限制，过程工业的自动化水平相对来讲较低。当时的控制理论主要是经典控制理论，所用到的控制工具主要是常规仪表，控制系统绝大多数是单变量的简单控制系统。但对于复杂的对象，即对于高维、大时滞、严重非线性、耦合及严重不确定性现象，上述简单控制系统往往无能为力。第二阶段，在20世纪70～80年代，基于现代控制理论的先进过程控制应运而生。出现先进过程控制的基础是：市场上先进控制工具的出现与完善，现代控制理论的不断发展与提高。
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