智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用（第2版）

     目 錄
   《電氣自動化新技術(shù)叢書》序言
   前 言
   第1章 概論
    1.1智能控制系統(tǒng)國內(nèi)外發(fā)展概況
    1.1.1控制理論應(yīng)用面臨著新的挑戰(zhàn)
    1.1.2智能控制系統(tǒng)的引入
    1.1.3智能控制系統(tǒng)的定義
    1.1.4智能控制系統(tǒng)的特點
    1.1.5智能控制系統(tǒng)國內(nèi)外進展概況
    1.2智能控制系統(tǒng)的研究課題
    1.2.1智能控制系統(tǒng)的理論研究
    1.2.2智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用研究
   第2章 智能控制系統(tǒng)的構(gòu)成原理
    2.1簡單的智能控制系統(tǒng)
    2.1.1般自動控制系統(tǒng)的構(gòu)成
    2.1.2簡單的智能控制系統(tǒng)的構(gòu)成
    2.2多級遞階智能控制系統(tǒng)
    2.3智能控制系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）
    2.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
    2.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出之間的關(guān)系模型
    2.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動控制中的應(yīng)用
    2.3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和智能控制的關(guān)系
   第3章 智能控制系統(tǒng)的設(shè)計理論
    3.1知識表達
    3.1.1知識的含義
    3.1.2知識的分類
    3.1.3產(chǎn)生式知識表示
    3.1.4框架知識表示
    3.1.5謂詞邏輯知識表示
    3.1.6狀態(tài)空間知識表示
    3.1.7語義網(wǎng)絡(luò)知識表示
    3.1.8不精確知識表示
    3.1.9知識的發(fā)展
    3.2知識獲取
    3.2.1知識獲取過程
    3.2.2人工方式知識獲取
    3.2.3半自動知識獲取
    3.2.4自動知識獲取
    3.2.5動態(tài)特征辨識和模式識別
    3.3智能控制器一般結(jié)構(gòu)的設(shè)計理論
    3.3.1知識庫
    3.3.2數(shù)據(jù)庫（上下文）
    3.3.3黑板問題
    3.3.4自學習環(huán)節(jié)
    3.3.5推理和決策機構(gòu)
    3.4智能決策和控制理論的結(jié)合問題
    3.4.1問題的引入
    3.4.2智能自適應(yīng)控制系統(tǒng)
    3.4.3帶知識庫的高爐煉鐵過程終點鐵水含硅量和溫度
    自適應(yīng)預報
    3.5智能控制系統(tǒng)的魯棒性
    3.5.1問題的提出
    3.5.2自動控制系統(tǒng)的穩(wěn)定魯棒性問題
    3.5.3智能控制系統(tǒng)的魯棒性問題
   第4章 隨動系統(tǒng)的智能控制
    4.1旋轉(zhuǎn)變壓器式的精粗測隨動系統(tǒng)
    4.1.1概述
    4.1.2自整角機在變壓器工作狀態(tài)下的隨動系統(tǒng)
    4.1.3旋轉(zhuǎn)變壓器式隨動系統(tǒng)
    4.1.4旋轉(zhuǎn)變壓器式精粗測隨動系統(tǒng)
    4.2用微機控制的旋轉(zhuǎn)變壓器式精粗測隨動系統(tǒng)
    4.2.1隨動系統(tǒng)計算機控制的特點
    4.2.2微機化隨動系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)
    4.2.3被控對象數(shù)學模型的建立
    4.2.4常用控制算法
    4.2.5系統(tǒng)軟件設(shè)計
    4.3隨動系統(tǒng)智能控制
    4.3.1隨動系統(tǒng)智能控制框圖
    4.3.2智能控制器的設(shè)計
    4.4實時控制結(jié)果的分析
    4.4.1數(shù)字全波整流波形
    4.4.2系統(tǒng)各種指標測試比較
   第5章 非晶制帶鋼水液位智能控制
    5.1非晶制帶生產(chǎn)工藝及對自動控制提出的要求
    5.1.1非晶態(tài)合金薄帶生產(chǎn)工藝
    5.1.2對自動控制提出的要求
    5.1.3控制方案
    5.2非晶制帶生產(chǎn)被控對象的特性分析和數(shù)學模型
    5.2.1電液伺服驅(qū)動裝置
    5.2.2差動變壓器
    5.3非晶制帶鋼水液位計算機控制
    5.3.1硬件結(jié)構(gòu)
    5.3.2常用控制算法和軟件設(shè)計
    5.4非晶制帶鋼水液位智能控制
    5.4.1智能控制器的設(shè)計
    5.4.2系統(tǒng)軟件的設(shè)計
    5.5系統(tǒng)實時控制的結(jié)果
   第6章 罩式退火爐自適應(yīng)預測智能控制
    6.1概述
    6.2罩式退火爐計算機溫控系統(tǒng)的設(shè)計與構(gòu)成
    6.3罩式退火爐數(shù)學模型的建立
    6.3.1系統(tǒng)建模的基本步驟
    6.3.2罩式退火爐的模型類型與結(jié)構(gòu)
    6.3.3實驗信號的設(shè)計與產(chǎn)生
    6.3.4實驗過程、數(shù)據(jù)濾波及預處理
    6.3.5參數(shù)估計
    6.3.6模型的校驗和確認
    6.4離散系統(tǒng)模型與連續(xù)系統(tǒng)模型間的轉(zhuǎn)換
    6.4.1離散系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)換為連續(xù)系統(tǒng)模型
    6.4.2連續(xù)系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)換為離散系統(tǒng)模型
    6.5罩式退火爐的前饋補償零極點配置自適應(yīng)PID預測智能控制
    6.5.1零極點配置PID預測控制
    6.5.2前饋補償零極點配置自適應(yīng)PID預測控制
    6.5.3智能控制器的設(shè)計
    6.5.4實時控制結(jié)果
   第7章 電加熱爐爐溫智能控制
    7.1電加熱爐結(jié)構(gòu)及對自動控制系統(tǒng)提出的要求
    7.1.1電加熱爐結(jié)構(gòu)
    7.1.2對自動控制提出的要求
    7.2電加熱爐對象模型及控制策略的研究
    7.2.1電加熱爐對象模型
    7.2.2電加熱爐控制策略的研究
    7.3電加熱爐爐溫計算機控制
    7.3.1硬件結(jié)構(gòu)框圖
    7.3.2常用控制算法
    7.3.3系統(tǒng)軟件設(shè)計
    7.4電加熱爐爐溫智能控制
    7.4.1智能控制器的設(shè)計
    7.4.2智能控制器的學習環(huán)節(jié)和修正環(huán)節(jié)
    7.5電加熱爐爐溫實時控制結(jié)果
    7.5.1隨機最優(yōu)控制結(jié)果
    7.5.2非線性PID控制結(jié)果
    7.5.3智能控制結(jié)果
   第8章 電弧爐煉鋼過程智能控制
    8.1電弧爐煉鋼工藝過程及對自動控制提出的要求
    8.1.1電弧爐結(jié)構(gòu)
    8.1.2工藝特點
    8.1.3對自動控制提出的特殊要求
    8.2電弧爐煉鋼過程電極升降智能復合控制系統(tǒng)
    8.2.1快速最優(yōu)（BangBang）控制
    8.2.2模糊控制
    8.2.3PID控制
    8.2.4智能復合控制問題
    8.2.5電極升降控制系統(tǒng)平衡問題
    8.2.6電極升降控制系統(tǒng)實驗結(jié)果
    8.3電弧爐煉鋼過程的數(shù)學模型及終點自適應(yīng)預報系統(tǒng)
    8.3.1氧化期數(shù)學模型的建立與終點預報方程
    8.3.2氧化期鋼液溫度、含碳量和含磷量終點預報系統(tǒng)程序
    流程圖
    8.3.3氧化期預報系統(tǒng)運行結(jié)果
    8.3.4還原期操作
    8.4電弧爐煉鋼過程智能自適應(yīng)預測操作指導系統(tǒng)的設(shè)計
    8.4.1問題的引入
    8.4.2IPOGS總結(jié)構(gòu)流程圖及設(shè)計
    8.4.3系統(tǒng)運行結(jié)果
    8.5電弧爐煉鋼過程閉環(huán)控制研究
    8.5.1組織級
    8.5.2協(xié)調(diào)級
    8.5.3知識庫構(gòu)成
    8.5.4電弧爐煉鋼過程自動控制程序總流程圖
    8.5.5結(jié)束語
   第9章 高溫力學試驗機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)智能控制
    9.1概述
    9.2高溫力學試驗機電加熱爐的結(jié)構(gòu)及計算機控制系統(tǒng)構(gòu)成
    9.3電加熱爐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
    9.3.1反向傳播學習算法原理
    9.3.2電加熱爐的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    9.4使用單神經(jīng)元的電加熱爐自適應(yīng)智能控制
    9.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習規(guī)則
    9.4.2單神經(jīng)元自適應(yīng)PID智能控制器
    9.4.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PSD智能控制器
    9.4.4電加熱爐單神經(jīng)元自適應(yīng)智能控制
    9.5使用多神經(jīng)元的電加熱爐前饋補償內(nèi)模控制
    9.5.1內(nèi)?？刂破鞯脑O(shè)計
    9.5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋補償內(nèi)模控制
    9.5.3電加熱爐的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋補償內(nèi)?？刂?br />    附錄A 隨動系統(tǒng)智能控制程序清單
   附錄B 電弧爐煉鋼過程終點含碳量、含磷量及溫度的預報
    結(jié)果與實測結(jié)果比較表
   參考文獻