introduction
Intelligentcontrolisanemergingsubjectdevelopedinthepasttwodecades.Thisbooksummarizestheresearchresultsofintelligentcontrolinrecentyears, andelaboratesthebasicconcepts, workingprinciples, designmethodsandpracticalapplicationsofintelligentcontrolindetail.Themaincontentofthisbookincludes: thebasicconceptsofenergycontrol, thetheoreticalbasisoffuzzycontrol, fuzzycontrolsystems, artificialneuralnetworkmodels, neuralnetworkcyberneticsandintegratedintelligentcontrolsystems.Whileintroducingthedesigntheoryandrealizationmethodofintelligentcontrolsystemindepth, thisbookalsogivesalargenumberofdesignexamples.
Thebookisnovelinmaterialselection, stronginsystem, andemphasizestheintegrationoftheorywithpractice, andthenarrativeissimpleandprofound.Itisespeciallysuitableforbeginnerstolearnintelligentcontroltechnology.Thisbookisequippedwithacertainnumberofexercisesandhands-onexercises.Itcanbeusedasatextbookforgraduatestudentsandseniorundergraduatesmajoringinindustrialautomation, computerapplication, informationandelectronicengineeringincollegesanduniversities, anditisalsosuitableforreadingandreferencebyengineeringandtechnicalpersonnelengagedinthefieldofindustrialautomation.
LivreCatalogue
Avant-propos
ChapitreUnIntroduction
SectionUnProcessusdeDéveloppementduContrôleIntelligent
1.Laprésentationdesproblèmesdecontrôleintelligent
Ledéveloppementducontrôleintelligent
Section2Plusieursbranchesimportantesducontrôleintelligent
Unsystèmeexpertetuncontrôleexpert
p>TwoFuzzyControl
ThreeNeuronNetworkControl
FourLearningControl
SectionTroisprincipesdusystèmedecontrôleintelligent
Une structure de système de contrôle intelligent
Deuxcaractéristiquesdusystèmedecontrôleintelligent
Trois outils mathématiques pour la recherche sur les systèmes de contrôle intelligents
Exercicesetquestionsderéflexion
p>Chapitre DeuxBases théoriques du contrôle flou
SectionOneIntroduction
OneFuzzyControlDéveloppement
TwoFuzzyControlFeatures
Section2Principes de base de la théorie des ensembles flous
Leconceptdefuzzyset
Lefonctionnementdedeuxensemblesflous
L'établissementdetroisfonctionsmembres
>FourFuzzyRelations
SectionIIILogique floueLogique floueRaisonnement
etSynthèse
Logique un-deux
Deux logiques floues et ses opérations de base
ThreeFuzzyLanguageLogique
FourFuzzyLogicReasoning
LaSolutionDeCinqÉquationsRelationnellesFloues
Exercices et questions
ChapitreTroisFuzzyControlSystem
SectionOneCompositionofFuzzyControlSystem
OneFuzzyProcess
TwoKnowledgeLibrary
TroisRaisonnementDécisionLogique
FourPrecisionProcess
Section deuxConception du système de contrôle flou
AFuzzyControllerConception structurelle
Leprincipedeconceptiondedeuxcontrôleursflous
Laméthodedeconceptionconventionnelledetroiscontrôleursflous
Sectiontroisexemplesdeconceptiondescontrôleursuzzy
La conception d'un contrôleur flou pour le contrôle de flux
La conception d'un contrôleur flou pour le deuxième système de contrôle de vitesse CC
Laquatrièmesectionconceptiond'uncontrôleur PID flou
Une structure hybride de contrôleur bourdonnant et de PID conventionnel
Technologie d'autoréglage flou à deux paramètres PID conventionnels
Exercicesetquestionsderéflexion
Questions d'expérimentation informatique
Chapitre4Modèle de réseau neuronal artificiel
Section1Introduction
OneNeuronModèle
Modèle de classification de deux réseaux de neurones
Algorithme d'apprentissage de trois réseaux de neurones
Capacité de généralisation de nos réseaux de neurones
Section2ForwardNeuralNetworkModel
Un seul dieu artificiel Jingyuan
Structure de réseau de neurones à deux couches
Structure de réseau de neurones à trois couches
L'algorithme d'apprentissage du réseau de propagation à quatre couches
Section3DynamicNeuralNetworkModel
Unréseauperceptronmulticoucheavecretard
Deux réseaux de neurones de Hopfield
Exercicesetquestionsderéflexion
Questions d'expérimentation informatique
Chapitre 5Réseau de neuronesCybernétique
SectionOneIntroduction
La supériorité du contrôle des réseaux de neurones
Classification de deux contrôleurs de réseaux neuronaux
Approximation de trois réseaux de neurones
Section2RéseauxNeurauxDeSystèmesDynamiqueNonlinéaires
Identification du réseau
Base d'identification d'un réseau neuronal
Modèle d'identification de la structure de deux réseaux de neurones
Identificationdesréseauxneurauxdetroissystèmesdynamiquesnonlinéaires
Section3Mécanismesd'apprentissageducontrôledesréseauxneuraux
Une méthode d'apprentissage hors ligne
Deux méthodes d'apprentissage en ligne
Trois méthodes d'apprentissage des erreurs de rétroaction
FourmorenetworksMéthode d'apprentissage
Section IVConception du contrôleur de réseau neuronal
OneNeuralNetworkDirectInverseModelControlMethod
TwoDirectNetworkControlDesignMethod
Section5*Adaptationbaséesurleréseauneuronal
Contrôler
Référence du modèlecontrôle adaptatif d'un réseau de neurones
AutoréglagededeuxréseauxneurauxContrôle
Exercicesetquestionsderéflexion
ChapitreVISystème de contrôle intelligent intégré
Première sectionIntroductionausystèmedecontrôleintelligentintégré
OneFuzzyNeuralNetworkSystem
TwoNeuralNetworkExpertSystem
SectionDeuxFuzzyNeuralNetworkControl
OneFuzzyNeuralNetworkStructure
TwoLearningalgorithmoffuzzyneuralnetwork
Section3Perspectivesducontrôleintelligent
OneLearningControl
TwoHumanSimulationControl
TroisChaosControl