《智能控制系统——模糊逻辑·专家系统·神经网络控制》简评

王耀南教授所著的《智能控制系统一模糊逻辑·专家系统·神经网络控制》一书,由湖南大学出版社出版,新华书店总店科技发行所发行。 该书系统地介绍了智能控制的基本理论和设计方法及其在计算机控制系统中的应用。全书共分11章,内容包括模糊逻辑控制、专家系统和专家智能控制、神经网络基本理论、神经网络系统辨识、神经网络智能控制系统、神经网络自适应控制系统、模糊神经网络与控制、神经网络最优控制系统,遗传算法与智能控制系统、综合智能控制系统的工程应用(工业过程控制、机器人控制、伺服控制等),附有本书的部分仿真程序清单和软件。     

神经网络模糊逻辑的软硬件技术*

神经网络模糊逻辑代表着人工智能的重要研究方向,国际上已形成这两项技术应用的开发热潮,文中介绍了一些典型的神经网络和模糊逻辑芯片及板卡,并分析了专用和通用开发软件包的功能. 本文旨在促进国内这方面应用水平的提高.     

模糊神经网络技术综述

首先讨论了模糊神经网络协作体的产生和优越性，随后将模糊神经网络划分为狭义模糊神经网络、用模糊逻辑增强网络功能的神经网络和神经模糊系统，并分别介绍了各自的网络结构和学习算法，最后介绍了模糊神经网络的工业应用．     

模糊神经网络技术的新近发展

本文从模糊系统与神经网络作为自适应模型无关估计器时智能特性的研究，模糊控制器的神经网络实现技术，改善神经网络学习性能的模糊控制技术，面向对象的模糊神经网络开发平台的研究等方面介绍了模糊神经网络技术的研究现状，并针对目前的模糊逻辑，神经网络，子波变换，遗传算法等的集成化技术进行了探讨，并融入了作者关于定性与定量知识有机集成的柔性核理论的基本思想。     

神经网络模糊逻辑的软硬件技术

神经网络模糊逻辑代表着人工智能的重要研究方向，国际上已形成这两项技术应用的开发热潮。文中介绍了一些典型的神经网络和模糊逻辑芯片及板卡，并分析了专用和通用开发软件包的功能。本文旨在促进国内这方面应用水平的提高。     

模糊逻辑技术是二十一世纪的核心技术

模糊逻辑技术是一种面向未来的新技术，近年来日本人使其走向市场，给这种技术注入了省略，它的初级应用有力地说明了它所具有的强大生命力。在人工智能专家系统，模式识别和机器人控制中、模糊逻辑的应用有着令人激动的良好前景，模糊逻辑技术与神经网络的结合更是一种相得益彰的互利技术。     

基于模糊神经网络的通用模型自适应控制

自适应控制是一种提高系统鲁棒性的有效方法。模糊神经网络具有了模糊逻辑和神经网络两者的优点,结合模糊神经网络（Fuzzy Neural Network—FNN）自适应控制策略和通用模型控制（Common Model Control—CMC）方法,以此来实现被控对象的逆控制,提出了基于模糊神经网络的通用模型自适应控制（FNNC—CMAC）。此控制方法参考轨迹是一条典型二阶曲线,仿真结果验证了鲁棒性,与基于模糊神经网络的通用模型控制及基于模糊逻辑的通用模型自适应控制相比,其控制性能更好。     

现代电梯群控系统与人工智能技术

介绍用模糊逻辑、专家系统和神经网络等人工智能技术描述电梯交通系统的动态特性，讨论了人工智能技术在现代电梯群控系统中的应用。     

电梯群控系统中的智能控制方法

本文首先介绍了电梯群控系统的来源及其使用目的，简要说明群控技术在国内外的发展水平和发展趋势，然后对专家系统、模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络等智能方法在电梯群控中的应用情况作以评述，并比较各种智能方法的优势和缺陷，最后得出只有将各种智能控制方法有机的结合起来，使电梯控制向智能化方向发展的结论。     

心电图的智能识别技术

模糊逻辑、神经网络是人工智能的重要分支,它们从不同角度、在一定程度上模拟了人类智能。本文先后将模糊逻辑、神经网络以及模糊神经网络技术用于心电图识别,获得了良好的效果。在模糊识别方面,从模糊识别矩阵的建立到模糊输入向量的确定,是针对此类具体问题的多传感器模糊信息融合算法,既综合考虑了各输入变量的作用,又突出了识别的主要依据。本文还给出了神经网络识别的三种试验结果及其与模糊神经网络识别的对比。模糊神经网络既充分发挥了神经网络的学习功能,又充分发挥了模糊逻辑的推理功能,因此具有很高的识别精度。     

遗传算法及模糊、神经网络融合技术的研究

介绍了遗传算法与神经网络、遗传算法与模糊逻辑系统的融合方式及结构，并通过遗传算法、模糊、神经网络三者的融合技术对倒立摆进行控制，介绍了参数优化方法，说明了这种融合技术的可行性、实用性和通用性。     

智能控制发展过程综述

本主要介绍了模糊逻辑控制,专家系统,神经网络三种典型的智能控制方法的发展史,对他们的优缺点进行了对比并阐述了这些系统目前的应用情况。     

通用模型模糊神经网络控制

针对通用模型控制要求被控对象有显式解的局限性,提出一种基于模糊神经网络的通用模型控制方法。该方法是在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证了通用模型控制策略的可实现性。通用模型模糊神经网络控制与基于模糊逻辑的通用模型控制相比,其控制性能更好。仿真实验验证了该控制策略的有效性和鲁棒性。     

压电自适应桁架结构智能振动控制

介绍了采用模糊神经网络模型进行振动主动控制的压电自适应桁架结构设计、应用及实验结果. 设计了一种具有自适应结构技术的压电主动构件结构, 并提出了具有5层结构能够自调整隶属函数的模糊神经网络控制模型. 为了验证控制模型的有效性, 搭建了配置压电主动构件的双跨桁架结构试验平台, 通过检测误差信号, 由模糊神经网络控制模型确定主动构件的驱动输出. 试验结果证实了模糊神经网络控制模型在振动抑制方面的有效性.     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

基于模糊神经网络的发酵过程溶解氧预估控制

采用模糊逻辑学习算法建立Ｌ－异亮氨酸发酵溶解氧的模糊间接预估规则,并利用模糊神经网络实现这些规则。该网络经过学习能对模糊规则的隶属函数进行调整。仿真结果表明,按该模糊神经网络预估器进行预估控制,可节约发酵供氧能量,防止出现氧限制的情况,从而解决了常规控制难以解决的溶解氧控制问题。     

泛模糊逻辑控制器研究

文章在总结模糊逻辑控制器一般结构的基础上,采用泛逻辑算子簇柔化了模糊推理操作,从而提出了一种新型的变结构模糊逻辑控制器———泛模糊逻辑控制器,同时使用具有自适应学习率的模糊神经网络BP算法进行训练,可据不同控制对象来确定合适的控制结构。仿真结果表明,该方法是有效的。     

基于数据挖掘的煤矿安全信息管理模型的研究

基于对数据挖掘技术、粗糙集理论、模糊逻辑与神经网络算法的分析,文章提出了一种基于数据挖掘的煤矿安全信息管理模型的设计方案。该模型应用Web服务器注册技术和XML数据合成技术形成终端数据库,采用数据挖掘技术中的粗糙集理论和模糊逻辑与神经网络算法形成终端数据仓库,并对终端数据仓库进行统一分析、管理和维护,有效地提高了煤矿安全信息管理的效率。     

单区域负荷频率的神经模糊自适应PID控制

利用神经网络辨识单区域电力系统的动态模型,并结合模糊逻辑技术具体设计了一种单区域负荷频率的模糊自适应ＰＩＤ控制器,通过动态寻优确定最优性能指标下的ＰＩＤ控制器参数,使单区域负荷频率控制既有非线性控制作用和自学习自适应能力,又有ＰＩＤ控制的广泛适应性。     

基于模糊神经网络的导弹故障诊断专家系统

为了实现对导弹测发控系统的故障诊断,研究了模糊神经网络理论与算法,以及和专家系统的结合方式;综合神经网络、专家系统和模糊逻辑的各自优点和特点,提出了构建基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的基本原则,并给出了一种构建方法;通过将传统的专家系统技术与模糊神经网络技术相融合,文中构造了某型导弹测发控系统智能故障诊断系统,验证了方案的可行性,为类似系统的进一步实现进行了有益的探索。