模糊自适应控制理论及其应用

syf_2010

简介：　模糊自适应控制是一门新兴的交叉学科。本书系统地介绍了模糊自适应控制理论和主要技术内容，其中包括该领域当前的研究现状、阅读本书所需的主要数学基础、模糊控制中的主要模糊模型及其辨识方法、几种主要的模糊自适应（自校正）控制方法和模糊控制系统的稳定性设计以及模糊控制在一些工业过程中的应用。本书涉及的知识面较宽，除模糊集及其控制理论外，还涉及了粗糙集理论、模糊双曲正切模型理论、模糊基函数概念、滑模软切换控制、模糊聚类分析方法、模糊神经网络辨识方法等。全书共18章。每章的内容既自成体系，又互相联系，构成了模糊自适应控制的主要理论和技术框架。目录：
第1章模糊自适应控制概述1
1.1多变量模糊控制理论1
; L2 `& y7 S0 S2 H1.1.1分层多变量模糊控制器2
+ y: u9 g/ ^8 X1.1.2自学习模糊控制器4
1.1.3基于模型的多变量模糊控制方法5
% A9 X. R. K% T' n1.1.4多变量模糊解耦8
1.1.5基于神经网络的模糊控制10
1.2模糊控制器的结构分析12
1.2.1模糊控制器是时变参数PID控制器12
! S5 }9 U( Z, |. {+ S5 M1.2.2模糊控制器作为滑模变结构控制器13
1.2.3模糊控制器与多值继电控制器的关系14
1.2.4模糊控制器的极限结构理论14
1.2.5MIMO模糊控制器的结构分解14
1.3模糊控制系统的稳定性分析15
1.4其他复合模糊控制方法17
2 B# a. r, [) J1 g2 v
第2章模糊控制理论基础18
2.1引言18
* {% V9 k" x3 ?2 K; b/ ?5 Z& ]8 ?. q2.2普通集合及其运算18
( }" f( k. _* T2 g, |& l& F2.2.1集合的概念及定义18
- M0 }3 A  x( A3 H! w8 w5 s2.2.2集合的直积19
: s8 {& H' S/ G  F2.2.3关系与映射20
2.2.4集合的运算性质20
) D2 V4 q+ r0 o+ L" E) ?4 U9 z: z; U2.2.5集合的表示法21
2.3模糊集合及其运算规则22
9 p5 k* Q) e! ?! {. V% U2.3.1模糊集合的定义22
2.3.2模糊集合的表示法23
2.3.3模糊集合的运算24
2.4隶属函数26
$ Q1 t0 H2 U* F5 |2.4.1隶属函数的确定方法27
$ s3 n8 ?, l- d3 N% q* w2.4.2常用的隶属函数27
2.5模糊矩阵与模糊关系29
# a( ~: E+ B4 b9 B4 R2.5.1模糊矩阵29
2.5.2模糊关系32
, I: N& N' g3 s0 V( _2.6模糊向量36
; J6 J7 O$ {7 j; f2.6.1模糊向量的笛卡尔乘积36
* C. R! y; `  t, V  H% ?2 O1 a$ R2.6.2模糊向量的内积与外积37
2.7模糊逻辑与模糊推理38
2.7.1模糊逻辑38
- Q5 ^7 L0 x8 E( u* a8 ~. |; T( O2.7.2模糊语言43
2.7.3模糊推理48
8 I! p" H- y. I" J' i5 i
" @) y8 b3 ~3 K, S! {8 s3 F第3章TS模型的模糊辨识方法53
# U, R  u& ]! g* O: S' `1 M: p7 W& K3.1引言53
: T! [: g. Z) E/ u3.2模糊模型的构成53
3 k; w% z' ]1 a6 i( R3.3模糊辨识方法56
3.3.1结论参数的辨识56
3.3.2前提参数的辨识57
3.3.3前提结构的辨识59
3.4辨识精度的考核70
3.5提高模糊辨识速度的一种方法73
3.5.1第2种形式的模糊模型74
4 y: }& H. D# Z' `3.5.2前提参数辨识的快速算法74
6 F5 [; b7 U' p6 Q0 {% s' b0 {, b3.5.3结论结构和结论参数的辨识79
4 |6 a! }( K# C& x% \) ~3.6采用遗传算法的广义TS模糊模型的辨识87
3.6.1问题的引出87
6 s( O1 z" D5 v9 M3 j3.6.2广义TS模糊模型及逼近性理论分析87
3.6.3几种改进型遗传算法的比较分析91
* V* S, c0 O3 [$ W& V4 m) g3.6.4一种快速综合性的遗传算法92
" _) G5 M( ?4 O9 h( j3.6.5基于快速综合性遗传算法的广义TS模型辨识方法95
4 W/ E2 N! D3 a/ t3.6.6仿真示例96
$ |4 z6 Q. M: e: V) C5 `# I3 i3.7小结98

1 y+ Q2 U! D0 T第4章关系模型的模糊辨识方法99
' ]* d/ S+ c& N: I4.1模糊关系模型的描述99
4.2模糊关系模型的建立方法100
' ^, D2 t' I' Y  J4.3模糊关系模型辨识的进一步改进102
4.4多变量模糊关系模型的动态辨识104
4.4.1问题的提法104
4.4.2参考模糊集合的确定105
! \# @" R' x, s' ~- e4.4.3辨识算法A1——确定R106
4.4.4使用模糊模型106
' L* n& y+ q0 T2 U4.4.5模糊模型的自学习107
" m8 b$ g2 n7 M4 P4.4.6举例109
4.5采用模糊聚类分析方法辨识关系模型110
7 Y5 J0 X' s# e+ {7 X
第5章采用神经网络技术的模糊辨识方法115
9 K# X$ }$ v3 u# W% ?6 x" K" e5 U5.1模糊神经网络115
5.1.1推理合成方法115
5.1.2学习算法120
5.2利用模糊神经网络的模糊建模121
$ T6 ~) Y! E+ V, M. o& d" ^5.3仿真122
第6章模糊双曲正切模型的建模方法127
% j) \: N7 n3 e% ]6.1引言127
+ D: N  V1 Q: k' ?7 N; c( u/ S6.2双曲正切模型及其建模过程128
6.3模糊双曲正切模型神经网络实现及模型参数辨识方法
5 q5 C; x2 `3 H9 [9 m0 f6.3.1模糊双曲正切模型神经网络实现132
6.3.2反向传播算法模糊双曲正切模型参数辨识方法132
第7章基于粗糙集的模糊模型辨识方法136
( G6 _* u7 k1 k3 @8 @8 Y7.1粗糙集理论的基本概念136
7.1.1粗糙集中对知识的理解136
9 J& U# C7 E% ?- L. F; @7.1.2粗糙集的下逼近、上逼近、边界区136
7.1.3粗糙集数据分析、不可分辨关系、依赖关系和简约
7.2模糊模型辨识139
. H# P7 z" O$ N0 Y, e! \7.3辨识步骤140
7.4仿真研究140
7.5小结143

第8章基于TS模型的多变量模糊
自校正控制方法144
8.1多变量自校正控制系统的设计思想144
8.2单元机组负荷系统的辨识145
% w6 S0 {1 }1 _+ I4 Q' v8.3模糊模型的等价转换150
8.4多变量模糊自校正控制系统及性能分析152
) d! G# ]0 ^/ t8.4.1多变量过程的最优输出预测152
8.4.2多变量广义预测控制规律153
: R$ R2 o! w' n: \( o3 T9 d8.4.3多变量模糊自校正控制系统的闭环稳态分析154
8.4.4多变量模糊自校正控制系统的闭环稳定性分析156
& k/ m% d, c0 M; G$ T: D8.5单元机组负荷系统的模糊自校正控制156
4 T( u& [- o' L8 h0 Y6 t1 s. H8.5.1模糊自校正控制系统及其动态响应156
1 I) v- X$ P7 E3 A, F* z8.5.2模糊自校正控制系统与常规的锅炉跟随系统的比较158
8.5.3模糊自校正控制系统的鲁棒性160
9 r- ?/ b+ ]" R, [: `3 z/ H  T( W8.6模糊广义预测控制系统的稳定性分析161
8.7基于手动控制数据的自适应控制方法162
8.7.1基于控制作用模型的单元机组负荷系统的控制163
' U3 d" y- v4 f( w8 i8.7.2仿真研究165
  i5 r4 S* k8 ]: r3 C
第9章单变量模糊自校正控制方法167
# U) }6 I% `9 B2 D4 X" A0 P6 |8 N9.1简单模糊控制器的设计167
7 r+ g' }& {& U! y9.1.1精确量的模糊化167
. x: ^' K0 T! `9.1.2模糊推理算法169
9.1.3输出信息的模糊判决172
8 P6 a. ^' L% Z6 g! D3 t9.2简单模糊控制器参数与控制系统响应特性关系172
9.2.1EK对系统性能的影响173
9.2.2CEK对系统性能的影响173
9.2.3UK对系统性能的影响173
8 T% R7 }  T2 F5 x$ A7 |. b9.3模糊自校正控制方法174
9.3.1一组模糊子集的隶属函数的定义175
' Q+ c& n$ s* I  V0 \3 r9.3.2模糊自校正控制器的粗调部分177
9.3.3模糊自校正控制器的微调部分178
9.4仿真研究179
9.4.1系统抗扰动Ⅱ性能比较180
+ f/ n3 e$ B2 r. n  l9.4.2系统抗扰动Ⅰ性能比较180
: V7 S% O# |: z: ?0 f9.4.3扰动Ⅰ和扰动Ⅱ同时作用时性能比较181
9.5模糊自校正控制系统的鲁棒性181
! W6 |1 h5 ~+ k4 k9.6模糊状态作用表或查询表的自动生成183

! \! e9 M& N8 z3 _第8章同步串行口
8.1同步串行口概述193
' `" w" j+ U: m! e1 P, y' U; w8.2部件与基本操作193
/ W7 y. X6 D7 b1 r" {, y+ ~8.2.1信号193
7 \  G1 O8 q2 w3 G8.2.2FIFO缓存器与寄存器195
2 L0 m- y% \# M7 J8.2.3中断195
4 E% R9 J" T8 h7 Z' W! n- u8 U9 `8.2.4基本操作196
! w- e# _* ?! J# h4 X8.3端口的控制与复位196
+ U( @/ ?( N6 O1 X( ^3 c' q( Q6 h1 |8.4FIFO缓存器内容的管理199
8.5发送部分的操作200
8.6接收部分的操作203
8.7查错205

8 \, b" u1 \5 X. s3 e第9章异步串行口
5 S( P& L' Y7 I7 p; o9.1异步串行口概述208
9.2部件与基本操作208
9.2.1信号209
9.2.2波特率发生器209
9.2.3寄存器209
9.2.4中断210
9.2.5基本操作210
9.3端口的控制与复位211
9.3.1异步串行口控制寄存器(ASPCR)211
1 {: w8 Q' k5 o' I( D5 l9.3.2I／O状态寄存器(IOSR)212
9.3.3波特率除数寄存器(BRD)213
9.3.4利用自动波特率检测214
9.3.5IO3，IO2，IO1，IO0引脚的使用214
9.3.6中断的使用215
5 u. }* l9 H# @( b3 z9.4发送部分的操作216
9.5接收部分的操作216

第10章?F206的调试环境
10.1概述218
5 h3 p7 y* j7 S10.2仿真电路设计219
10.3代码的生成220
4 m  z8 g* B6 [2 I+ _# s* {$ p10.3.1代码生成工具简介221
10.3.2代码生成及管理工具的使用221
10.4调试软件的使用224
' K0 S# r  P* [. m8 f10.4.1调试器简介224
10.4.2调试器各窗口功能说明224
10.4.3常用调试器命令225
, p) Q* ?: _- n0 D2 _' |10.5程序下载228

+ T9 n# E4 Y% d- ^第11章?F206开发应用实例
" f: d) j7 R+ `  ]- @6 J1 E# f11.1系统简介230
11.2系统硬件设计231
. v  N/ q. d& r9 A0 j& ^& j11.2.1系统硬件结构231
9 c1 ?' B/ r& T: T; I11.2.2通用I/O口扩展231
4 \" B5 H5 i! X% m11.2.3数据采集部分232
11.2.4打印驱动234
11.2.5时钟电路234
% F& Y; f1 \5 {" b6 [11.2.6液晶显示器235
, }( u; N. p% |( K' m5 m0 A& L11.2.7其他电路237
11.3系统软件设计与调试237
& C4 X7 w. `! y* _
第10章两种不确定性的模糊推理及控制方法189
10.1问题的提出189
: w) ]* J4 F# I- ^% L10.2几个基本概念的定义和计算方法190
10.2.1贴近测度SM190
7 n: c" q$ x' G' ^& T6 n9 G, R2 b10.2.2知识表示的模式匹配191
10.2.3修正函数MF193
10.3置信度CF的作用和整体推理方法193
10.4合成规则的模糊推理195
10.5THFDP的应用示例195
8 }- h/ h9 ~2 i2 M10.6考虑两种不确定性的模糊控制方法197

8 V6 F  m" S0 b( [3 o6 Q# ]( v) s第11章基于模糊双曲正切模型的稳定控制器的设计
11.1引言202
11.2控制器的设计202
8 w/ {; `( G% B- t3 S7 Z; l' l$ D  O11.2.1极点配置法202
$ m* [9 d& R& U2 P) g; l11.2.2H2控制器的设计205
11.2.3鲁棒控制器的设计208
11.3模糊Lyapunov分析211
11.4小结213
% _0 T6 t: t8 s4 C1 Z+ }
第12章基于模糊基函数的多变量鲁棒自适应控制器
12.1引言214
1 m: h2 _. S0 l7 C12.2一种MIMO非线性系统模型及控制问题214
- B3 t3 w" T$ V: ^* w6 i1 y) Q12.3模糊系统描述216
- l- S& l  Z9 r* {* c) `12.4鲁棒控制器的设计及稳定性分析218
12.5仿真研究220
  @. I) l2 v3 b$ F! k12.6热泵空调系统中的应用222
12.6.1热泵空调控制的现状分析222
12.6.2热泵空调控制模型描述222
12.6.3热泵空调系统的控制研究227
12.7小结231
# ^5 B: u" Z4 Y0 m) m- M
第13章改进的模糊滑模软切换控制及其应用232
13.1引言232
% J# h7 a! n# r+ q4 y. E7 \# p# a) _13.2模糊切换控制232
8 ]. A" \" l0 b" \3 D0 u# b$ C13.2.1利用模糊规则表的切换控制232
13.2.2自适应模糊切换控制234
; ~. A2 s$ d" f5 I3 U, L; R$ z13.3自适应模糊增益调节的等效控制235
$ `' s2 n6 |$ {% i# s! J( c% }13.3.1基于系统在线信息的模糊增益调节236
13.3.2基于ACEN和ΔACEN的模糊增益调节237
13.3.3基于GA的模糊增益调节238
: ~) O" C7 g3 g( Z  W# D13.4软切换控制239
& z# c7 F- v: Y  \+ ]13.5仿真实验及结果分析240
* [) l8 x6 U7 \6 d/ i$ A13.6小结243

第14章
) Z; M: D7 T9 J* b基于TS模糊模型的分散控制器设计244
6 M7 F% b- g  i% U9 e1 @3 q9 V14.1引言244
14.2连续非线性系统的模糊控制系统的结构与稳定性244
14.2.1平衡态244
: f+ _8 i( d+ e14.2.2平衡态的稳定性245
14.2.3模糊控制器设计247
14.3非线性离散系统的模糊控制器设计与稳定性248
# p. p: }  r3 M* {+ y1 x14.4仿真研究250

第15章一类多变量模糊系统全局稳定性分析254
15.1引言254
. S& L- c5 M) T9 j% J: j8 q# p15.2TS模糊系统的一种定性分析方法255
15.2.1模糊控制系统描述255
& l$ l' v1 h# n5 ^15.2.2控制器设计255
) u8 Z* e! P4 n5 Q15.2.3稳定性分析256
9 g- [2 ~8 l6 n, ]7 L: e& K/ z15.2.4仿真研究257
4 M! t+ E$ o! z7 E! q9 @$ U15.3多变量离散模糊控制系统描述与控制器设计260
15.3.1多变量离散模糊控制系统描述260
1 m$ d1 T0 z) U3 R9 q3 c; t% T15.3.2控制器设计260
15.3.3稳定性分析261
1 e) }* U3 _6 d: V* J  U15.3.4多变量离散模糊控制系统D稳定性分析264
15.3.5仿真研究266
15.4小结267

第16章模糊直接自适应控制及其应用268
16.1问题的描述268
16.2基于模糊逻辑的直接自适应控制器的设计270
  c' o4 O. e( B1 i9 i+ e16.3鲁棒性和稳定性分析273
16.4新风机组空调控制的仿真研究275
$ }8 d% B* f' g  A# V16.4.1新风机组空调控制问题及系统模型描述275
. u" |9 t' J" ]. f, }: N! r16.4.2某游泳馆的新风机组模糊自适应控制277
7 o8 d% O$ C  I5 N
/ G* z# N4 k6 V" O! k8 \第17章基于PMV的空调系统模糊自适应控制283
17.1引言283
9 _1 Y! Y7 T7 }0 _' g; V5 _' k: m17.2人体舒适度指标PMV及其室内温度设定283
17.3基于PMV的空调模糊自适应控制286
17.3.1空调控制系统描述286
17.3.2空调系统模糊模型的建立288
17.3.3空调控制系统的模糊控制模型的建立291
! F# }# G, B1 l2 f17.3.4基于模糊模型的空调系统自适应控制及仿真研究292
+ }$ D$ l+ J3 w1 Y* q9 X17.4小结296

第18章电加热炉FuzzyPID控制器设计297
18.1引言297
( l, ]* I4 h- ^1 F. B7 U, }6 n18.2PID和Fuzzy控制策略剖析与方案选择297
6 |! a5 L9 t5 D. P: d18.2.1PID控制的特点297
2 x6 w& q7 [) J% a6 r! q18.2.2模糊控制的特点298
18.2.3电加热炉温度FuzzyPID控制算法298
2 n& c8 I3 m* ~2 v" [2 _18.3FuzzyPID控制器的设计298
18.3.1模糊自整定PID参数控制器的结构及工作原理
18.3.2模糊自整定PID参数控制算法299
18.3.3PID控制算法302
18.4控制算法仿真及在温度控制系统中的应用303
18.5电加热炉模型辨识与Smith预估306
18.5.1Smith预估器的设计思想307
18.5.2模糊辨识308
# t9 j; y1 e5 {6 i9 j18.5.3仿真研究311
; f3 u) R0 p3 j* q' _  w7 j' V参 考 文 献312

( y* p( h' o0 _% w5 o: N0 C

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zhonghang

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qingwu

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gl1990119

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