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第1章 绪论 1

1.1 控制理论的发展概况 1

1.2 智能控制发展的认识论与方法论 4

1.2.1 智能控制发展的背景 4

1.2.2 关于人工科学 13

1.3 智能与人工智能 27

1.3.1 智能与人体智能的“多种智能结构” 27

1.3.2 人工智能与智能系统 33

1.3.3 智能自动化 35

1.4 智能控制 36

1.4.1 智能控制的产生与发展 36

1.4.2 智能控制的定义 39

1.4.3 智能控制的基本要素 40

1.4.4 智能控制的学科结构 41

1.4.5 智能控制的主要研究内容 43

1.4.6 智能控制研究的基本方法 48

1.4.7 智能控制的发展趋势 51

第2章 人体运动控制系统与身体-动觉智能 54

2.1 神经分区运动控制的多级递阶结构 56

2.1.1 高级神经控制中枢——脑 56

2.1.2 低级神经控制中枢——脊髓 59

2.1.3 外周神经系统、感受器和效应器 61

2.1.4 神经系统的基本单元——神经元 62

2.1.5 人体控制系统中的反射弧与反射控制 65

2.2 人体动觉控制体系的构造与功能 66

2.2.1 人体感觉与运动控制系统的结构 66

2.2.2 运动控制的执行及其参数的校正或调节 73

2.2.3 小脑模型及其控制回路 84

2.3 人的身体动觉智能 90

2.3.1 人对自身身体运动的控制能力 91

2.3.2 人熟练操作对象的控制能力 92

2.3.3 身体运动中大脑的智能控制作用 94

3.1 引言 96

第3章 仿人智能控制的基本原理 96

3.2 仿人智能控制器的原型 98

3.2.1 基本算法和静特性 98

3.2.2 动态特性分析 102

3.2.3 仿人智能控制器原型中的智能属性 104

3.3 特征模型、特征辨识与特征记忆 105

3.3.1 特征信息与特征模型 105

3.3.2 特征辨识、特征记忆与模式识别 119

3.4 多模态控制与多目标决策 121

3.4.1 多模态控制 121

3.4.2 典型的仿人智能控制模态基元 123

3.4.3 多模态控制与多指标的兼顾 131

3.5 启发式搜索与直觉推理 134

3.5.1 使用启发式搜索的必要性 135

3.5.2 基本搜索策略 136

3.5.3 启发性搜索策略 143

3.5.4 直觉推理 144

3.6 分层递阶的信息处理和决策机构 145

3.6.1 产生式系统 146

3.6.2 高阶产生式系统 148

3.6.3 仿人智能控制器的高阶产生式系统结构 149

第4章 仿人智能控制的设计理论 152

4.1 仿人智能控制的瞬态性能指标——理想的误差时相轨迹 152

4.2 仿人智能控制系统的设计方法 157

4.2.1 被控对象的“类等效”简化模型 157

4.2.2 被控对象的模型处理 158

4.2.3 仿人智能控制器设计的基本步骤 159

4.3 一类伺服对象的仿人智能控制器算法设计 161

4.3.1 运行控制级设计 162

4.3.2 参数校正级设计 164

4.3.3 任务适应级设计 170

4.3.4 仿真示例 176

4.4.1 引言 179

4.4 计算机辅助设计 179

4.4.2 辅助设计的思想 180

4.4.3 辅助设计的方法 181

4.4.4 总体结构和功能 185

4.4.5 知识库的组织及其管理 189

第5章 仿人智能控制的稳定性监控 198

5.1 引言 198

5.2 智能控制系统稳定性分析基础 199

5.2.1 智能控制系统的智能性 199

5.2.2 智能控制系统的能控性 202

5.2.3 智能控制规律的一般描述形式 203

5.2.4 智能控制系统稳定性的定性分析 204

5.3 智能控制系统稳定性分析研究概况 205

5.3.1 基于李雅普诺夫函数的智能控制系统稳定性分析 205

5.3.2 基于信息处理结构模式的智能控制系统稳定性分析 208

5.3.3 专家控制系统的稳定性分析 212

5.3.4 模糊控制系统的稳定性分析 217

5.4 智能控制系统的稳定性监控 224

5.4.1 系统不稳定的实质 224

5.4.2 仿人智能控制稳定性监控思想 227

5.4.3 动态系统输出的稳定性等价 230

5.4.4 线性定常系统的稳定性特征 233

5.4.5 仿人智能控制系统稳定性监控条件 237

5.4.6 仿人智能控制系统稳定性监控级设计 240

第6章 仿人智能控制在多变量系统中的应用 246

6.1 多变量系统的传统解耦控制 246

6.2 多变量系统耦合和不确定性的描述与分析 249

6.3 仿人智能协调控制的基本思路与算法 253

6.4 带纯滞后多变量系统的仿人智能控制 259

6.5 多变量液压伺服系统的仿人智能控制 266

第7章 仿人智能控制在过程及大滞后过程控制中的应用 276

7.1 过程控制的特点与描述 276

7.2 温度过程的仿人智能控制 277

7.2.1 仿人智能温度控制算法 278

7.2.2 FWK型仿人智能温度控制器产品简介 281

7.2.3 控制性能的对比实验与结论 282

7.3 pH过程的仿人智能控制 284

7.3.1 pH仿人智能控制器的设计 284

7.3.2 仿真实验及结果 288

7.4 纯滞后过程的仿人智能控制 293

7.4.1 典型的纯滞后过程及其对系统动态特性的影响 294

7.4.2 传统控制理论中几种控制大纯滞后过程的方案 298

7.4.3 具有纯滞后过程的仿人智能控制方案 305

7.5 具有超大纯滞后过程的仿人智能控制 313

第8章 仿人智能控制在非线性系统中的应用 318

8.1 典型非线性环节及其传统分析方法 318

8.2 具有典型非线性环节系统的仿人智能控制 324

8.2.1 仿人智能控制在含饱和非线性环节系统中的应用 324

8.2.2 仿人智能控制在死区与滞环非线性系统中的应用 328

8.3.1 力矩受限单摆的物理与数学模型 335

8.3 力矩受限单摆的摆起倒立控制 335

8.3.2 力矩受限单摆摆起倒立的仿人智能控制器设计 336

8.3.3 仿人智能控制器特征模型与控制模态参数的CAD 337

8.3.4 仿真和实时实验 338

8.4 小车-单摆的摆起倒立控制 341

8.4.1 小车-单摆系统的物理数学模型 341

8.4.2 小车-单摆系统摆起倒立仿人智能控制器的设计 343

8.4.3 确定仿人智能控制器参数初值的原则 348

8.4.4 仿真研究 349

8.5 小车-二级摆的摆起倒立控制 351

8.5.1 小车-二级摆系统的物理与数学模型 351

8.5.2 小车-二级摆系统分析 354

8.5.3 小车-二级摆系统内部模型的建立 356

8.5.4 动觉智能控制图式的确定 362

8.5.5 系统总体控制方案 371

8.5.6 仿真研究 371

参考文献 377