第1章引言

1.1自動控制理論的發展歷程

1.2智能控制概況

1.2.1智能控制的發展簡況

1.2.2智能控制的幾個重要分支

1.3模糊控制

1.3.1模糊控制解決的問題

1.3.2模糊控制的發展簡史

1.3.3模糊控制的特點及展望

思考與練習題

第2章模糊控制的數學基礎

2.1模糊集合

2.1.1經典集合

2.1.2模糊集合

2.2隸屬函數

2.2.1確定隸屬函數的基本方法

2.2.2常用隸屬函數

2.3模糊集合的運算

2.3.1模糊集合的基本運算

2.3.2模糊集合的基本運算規律

2.3.3模糊集合運算的其他定義

2.4模糊關繫及其運算

2.4.1經典關繫

2.4.2模糊關繫

2.4.3模糊關繫的運算

2.4.4模糊關繫的合成

2.5模糊向清晰的轉換

2.5.1模糊集合的截集

2.5.2模糊關繫矩陣的截矩陣

2.5.3模糊集合轉化為數值的常用方法

思考與練習題

第3章模糊控制的邏輯學基礎

3.1二值邏輯簡介

3.1.1判斷

3.1.2推理

3.2自然語言的模糊集合表示

3.2.1一些自然詞語的F集合表示

3.2.2模糊算子

3.3模糊邏輯和近似推理

3.3.1模糊命題

3.3.2常用的兩種基本模糊條件語句

3.3.3近似推理及其合成法則

3.4TS型模糊推理

3.4.1雙輸入、單輸出繫統的TS型模糊推理

3.4.2MISO繫統的TS模糊推理

思考與練習題

第4章模糊控制器的設計

4.1模糊控制繫統的基本組成

4.1.1從傳統控制繫統到模糊控制繫統

4.1.2模糊控制器的結構

4.2Mamdani型模糊控制器的設計

4.2.1Mamdani型模糊控制器的基本組成

4.2.2量化因子和比例因子

4.2.3模糊化和清晰化

4.2.4模糊控制規則

4.2.5模糊自動洗衣機的設計

4.3TS型模糊控制器的設計

4.3.1TS型模糊模型

4.3.2TS型模糊繫統設計要點

4.4F控制器和PID控制器的結合

4.4.1FPID復合控制器基本原理

4.4.2FPID復合控制器的其他形式

4.4.3用模糊控制器調節PID控制器的參數

思考與練習題

第5章模糊控制繫統的MATLAB仿真

5.1Simulink仿真入門

5.1.1MATLAB中的仿真模塊庫

5.1.2仿真模型圖的構建

5.1.3動態繫統的Simulink仿真

5.2模糊推理繫統的設計與仿真

5.2.1模糊推理繫統的圖形用戶界面簡介

5.2.2模糊推理繫統編輯器

5.2.3隸屬函數編輯器

5.2.4模糊規則編輯器

5.2.5模糊規則觀測窗

5.2.6FIS輸出量曲面觀測窗

5.2.7用GUI設計Mamdani型模糊繫統舉例

5.2.8用GUI設計Sugeno型模糊繫統舉例

5.3模糊控制繫統的設計與仿真

5.3.1FIS與Simulink的連接

5.3.2構建模糊控制繫統的仿真模型圖

5.3.3通過仿真對繫統進行分析

思考與練習題

第6章神經網絡在模糊控制中的應用

6.1神經網絡的基本原理

6.1.1神經網絡發展歷史

6.1.的生理結構

6.1.的數學模型

6.1.4人工神經網絡模型

6.1.5神經網絡模型的學習方法

6.1.6BP型神經網絡原理簡介

6.2神經模糊控制

6.3用自適應神經模糊繫統建立FIS

6.3.1ANFIS圖形用戶界面簡介

6.3.2用Anfis建立FIS的步驟

6.3.3用Anfis建立FIS舉例

思考與練習題

參考文獻

自動控制理論經歷了經典控制和現代控制兩個重大發展階段，已經相當完善。然而，對於許多復雜龐大的被控對像及其外界環境，有時難以建立有效的數學模型，因而無法采用常規的控制理論做定量分析計算和進行控制，這時就要借助於新興的智能控制。智能控制是人工智能、控制論和運籌學相互交叉滲透形成的新興學科，它具有定量和定性相結合的分析方法，融合了人類特有的推理、學習和聯想等智能。模糊控制是智能控制中適用面寬廣、比較活躍且容易普及的一個分支。

人類在感知世界、獲取知識、思維推理、相互交流及決策和實施控制等諸多的實踐環節中，對知識的表述往往帶有“模糊性”的特點，這使得其中所包含的信息容量有時比“清晰性”的更大，內涵更豐富，也更符合客觀世界。1965年美國的控制論專家LAZadeh教授創立了模糊集合論，從而為描述、研究和處理模糊性事物提供了一種新的數學工具。模糊控制就是利用模糊集合理論，把人的模糊控制策略轉化為計算機所能接受的控制算法，進而實施控制的一種理論和技術。它能夠模擬人的思維方式，因而對一些無法構建數學模型的繫統可以進行有效的描述和控制，除了用於工業，也適用於社會學、經濟學、環境學、生物學及醫學等各類復雜繫統。

由於模糊控制應用廣泛、便於普及，不僅許多高等學校開設了模糊控制課程，而且不少工程技術人員也渴望了解和學習這方面的知識。集作者多年從事“模糊信息處理”“模糊控制”方面的科研和教學經驗，編寫了這本模糊控制方面的入門書。本書在選材、安排上均遵從“入門”和“實用”的原則，著重介紹模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。本著“重視實用性和可操作性”的工程教育思想，內容選取和敘述形式不追求“理論的高深和數學推導的嚴謹”，在學術性和實用性發生衝突時，學術性服從實用性。

本書主要內容包括模糊控制的數學和邏輯學基礎、模糊控制器的設計、模糊控制繫統的仿真及神經網絡在模糊控制中的應用。

在介紹模糊控制的理論時，按照模糊控制的需要介紹必要的基礎理論和基本知識，而不是把模糊控制僅僅看作模糊理論的一種應用，片面追求模糊理論的繫統性和完整性，致使讀者在模糊數學和模糊邏輯的演算上花費很多精力。

在介紹模糊規則的生成方法時，不僅介紹了根據操作經驗建立規則的常用方法，而且通過實例介紹了從繫統的輸入、輸出數據中獲取模糊規則的方法。

在介紹模糊控制器時，集中介紹了適用範圍較廣的兩種類型模糊控制器：Mamdani型和Sugeno型。前一種模糊控制器的輸入量和輸出量都是模糊子集，輸出量需要經過清晰化纔能用於執行機構；而後一種模糊控制器的輸入量是模糊子集，輸出量為精確量，可以直接用於推動執行機構。

考慮到科技工作者學習模糊控制理論時需要實踐的需求，把模糊控制理論和計算機仿真進行了有機融合，較詳細地介紹了MATLAB仿真技術及其在模糊控制方面的應用。通過仿真練習，彌補了學習理論過程中難以實踐的缺陷，加深對模糊控制的理解，也使在解決實際問題時有所借鋻，為進一步深入學習和應用模糊控制理論打下良好的基礎。

神經網絡是智能控制的一個重要分支，本書簡要介紹了它在模糊控制中的應用，著重舉例介紹了MATLAB中“自適應神經模糊繫統”的使用方法。

本書配有教學課件，可發郵件至cbswce@jg.bjtu.edu.cn索取。

吳嫦娥編輯對本書的出版起了極大的推動作用，在此深表謝意！

    由於模糊控制領域的理論目前尚不成熟，還存在許多未解難題，雖然作者在“模糊領域”有十餘年的科研教學經驗，但畢竟水平有限，懇請廣大讀者不吝賜教！