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事实上,模糊理论应用最有效,最广泛的领域就是模糊控制,模糊控制在各种领域出人意料的解决了传统控制理论无法解决的或难以解决的问题,并取得了一些令人信服的成效。模糊控制的基本思想:把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF(条件)THEN(作用)”形式表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程。控制作用集为一组条件语句,状态语句和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集,如“正大”、“负大”、“正小”、“负小”、零等。模糊控制的几个研究方向:·模糊控制的稳定性研究·模糊模型及辩识·模糊最优控制·模糊自组织控制·模糊自适应控制·多模态模糊控制模糊控制的主要缺陷:信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数,从而导致规则搜索范围扩大,降低决策速度,甚至不能实时控制。模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标。控制规则的选择,论域的选择,模糊集的定义,量化因子的选取多采用试凑发,这对复杂系统的控制是难以奏效的。 模糊理论发展至今已接近三十余年,应用的范围非常广泛,从工程科技到社会人文科学都可以发现模糊理论研究的踪迹与成果。我们分别由工程科技与社会人文科学的角度,了解模糊理论应用的范畴。 一、工程科技方面1、型样识别:文字识别、指纹识别、手写字体辨识、影像辨识、语音辨识2、控制工程:机器人控制、汽车控制、家电控制、工业仪表控制、电力控制3、信号及资讯处理:影像处理、语音处理、资料整理、数据库管理4、人工智能及专家系统:故障诊断、自然语言处理、自动翻译、地震预测、工业设计5、环保:废水处理、净水处理厂工程、空气污染检验、空气品质监控6、其他:建筑结构分析、化工制程控制二、 教育、社会及人文科学方面1、教育:教学成果评量、心理测验、性向测验、计算机辅助教学2、心理学:心理分析、性向测验3、决策决定:决策支援、决策分析、多目标评价、综合评价、风险分析 模糊理论是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。根据下图可将模糊理论进行大致的分类。主要有五个分支:(1)模糊数学,它用模糊集合取代经典集合从而扩展了经典数学中的概念; (2)模糊逻辑与人工智能,它引入了经典逻辑学中的近似推理,且在模糊信息和近似推理的基础上开发了专家系统;(3)模糊系统,它包含了信号处理和通信中的模糊控制和模糊方法;(4)不确定性和信息,它用于分析各种不确定性;(5)模糊决策,它用软约束来考虑优化问题。当然,这五个分支并不是完全独立的,他们之间有紧密的联系。例如,模糊控制就会用到模糊数学和模糊逻辑中的概念。从实际应用的观点来看,模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上,尤其集中在模糊控制上。也有一些模糊专家系统应用于医疗诊断和决策支持。由于模糊理论从理论和实践的角度看仍然是新生事物,所以我们期望,随着模糊领域的成熟,将会出现更多可靠的实际应用。 
第1章绪论1模糊理论的产生 2模糊控制理论的创立、现状和发展趋势 1模糊控制理论的创立 2模糊控制理论的研究和应用状况 3模糊控制理论的发展趋势 3本书的基本结构和内容安排第1篇模糊控制理论的数学基础第2章模糊数学基础知识 1模糊现象及模糊概念 2模糊集合论基础 1经典集合论概述 2模糊集合的定义及表示方法 3模糊集合的运算 4隶属函数的确定原则及基本确定方法 5λ—截集 3模糊集合的基本定理 1模糊集合的分解定理 2模糊集合的扩展原理 4模糊关系、模糊矩阵和模糊变换 1模糊关系及运算 2模糊矩阵 3模糊关系的合成运算及性质 4模糊变换 5模糊逻辑 1模糊逻辑概述 2模糊命题 3模糊逻辑公式 6模糊语言 1模糊语言的组成要素及语法规则 2语言值及其运算法则 3语言变量 7模糊推理 1模糊语句概述 2模糊条件语句 3模糊推理第2篇模糊控制理论第3章模糊控制系统与模糊控制器概论 1模糊控制系统的基本结构及控制原理 1一般模糊控制系统的基本结构 2一般模糊控制系统的工作原理- 2一般模糊控制器的基本结构 1一般模糊控制器的基本结构 2一般模糊控制器各主要环节的功能 3模糊控制器的基本类型 1按输入、输出量分 2按模糊控制器的本质分 3按模糊控制器的控制功能分 4按模糊控制器的智能化程度分 4一般模糊控制器设计中的几个突出问题1模糊化 2数据库 3规则库 4清晰化基本算法第4章基本模糊控制器设计 1精确量的模糊化处理 1模糊控制器的语言变量 2语言变量值的选取 3语言变量论域上的模糊子集的确定原则 4语言变量的赋值表 5一个确定精确量的模糊化 2基本模糊控制器的模糊规则设计 1双输入单输出模糊控制器的基本规则 2基于手动控制策略的模糊控制规则集 3模糊控制状态表及模糊关系 1模糊控制状态表 2反应控制规则的模糊关系 4模糊推理方法 5输出信息的模糊判决 1模糊判决方法 2待判决模糊集合形状的分析 6建立查询表 7基本模糊控制器设计举例 1被控对象的特点和控制任务 2模糊控制器设计第5章模糊一PID控制器设计 1模糊一PI(比例积分)控制器 1模糊一PI双模控制 2比例一模糊一PI控制 3模糊积分引入方式 2模糊一比例微分(PD)控制器 1模糊一PD控制结构 2模糊一PD控制器的设计 3数值仿真 3模糊一比例积分微分(PID)控制器 1自整定模糊一PID控制器的结构 2自整定设计思想 3模糊一PID参数控制算法 4仿真结果 4模糊一PID控制系统实例 1模糊一PID控制器的结构组成 2模糊自整定PID参数控制算法 3模糊自整定PID参数控制系统软件实现 4实验结果分析 5常规PID与模糊一PID控制器的比较分析 1控制系统结构 2,控制器设计和参数整定 3模糊切换方法设计 4仿真实例第6章多变量模糊控制1多变量模糊控制基本理论概述 1分层多变量模糊控制 2自学习模糊控制器 3基于模型的多变量模糊控制方法 4多变量模糊解耦 2双输入双输出模糊控制器的结构 3递阶多变量模糊控制器的设计 4多变量模糊控制器的应用实例 1多变量温度模糊控制 2板球系统的T—S模糊多变量控制第7章自适应模糊控制 1自适应模糊控制系统 2直接型和间接型自适应模糊控制器 1直接型和间接型自适应模糊控制器的区别 2第一类和第二类自适应模糊控制器 3直接型自适应模糊控制器的结构 3基于模型参考的自适应模糊控制器 1基于模型参考的自适应模糊控制器 2基于模型参考的自适应模糊控制器的设计 4自校正模糊控制器 5基于监督控制的自适应模糊控制器的设计 1间接型自适应模糊监督控制器设计 2直接型自适应模糊监督控制器设计 6基于基本参数调整的自适应模糊控制器 1基于基本参数调整的自适应模糊控制器概述 2论域自调整模糊控制器 7基于智能算法的自适应模糊控制器第8章神经网络模糊控制 1神经网络基础 1神经元 2人工神经网络 3向后传播网络 2传统的神经网络控制概述 1神经网络的逼近能力 2神经控制的基本思想 3神经网络在控制中的作用 4传统的神经网络控制 3神经网络模糊控制 1神经网络和模糊逻辑相结合的方式 2结构等价的神经网络模糊控制器 4基于神经网络的自适应模糊控制器 1控制器结构 2学习算法 3仿真实验 5基于单层神经网络的多变量自适应模糊控制器 6模糊逻辑、神经网络与混沌控制概述 1混沌及混沌控制简介 2混沌系统的模糊控制 3混沌系统的神经网络控制第9章模糊控制系统的稳定性分析1连续模糊控制系统的稳定性分析 1连续模糊控制系统 2连续模糊控制系统的稳定性定理 3仿真实例 2离散模糊控制系统的稳定性分析 1离散模糊控制系统 2离散模糊控制系统的稳定性定理 3基于模糊动态线性模型T—S的稳定性分析