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内容大纲
本书为全国电力行业“十四五”规划教材。
本书理论联系实际,以火力发电过程为工程背景,结合燃煤机组智能化建设,介绍了智能控制算法在建模、仿真、优化、控制等方面的应用。首先,系统全面地介绍了自动控制理论的发展历史及智能控制理论的发展应用现状;描述了智能控制系统的一般结构,为后续各章节的理论介绍及程序设计奠定基础。然后,从工程应用角度出发,结合实例对象仿真,论述可以用于不同场合的自动控制系统数字仿真的离散相似法和数值积分法;论述了单纯形法等经典优化方法以及遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等群体智能优化算法,通过具体实例描述了优化方法在控制器参数寻优及模型辨识中的应用过程;介绍了模糊控制的数学基础——模糊数学的基础知识,分析了经典模糊控制器和TS模糊控制器的设计过程,并通过不同的实例展示了控制器设计的细节;介绍了神经网络的基本原理、学习方法和常见的浅层网络,论证了神经网络用于参数辨识、故障诊断、回路控制的方法,通过具体工程实例论证了不同类型神经网络控制系统的设计与实现过程。
为了方便读者快速掌握文中实例,本书提供MATLAB和Python两种编程环境下的代码,程序通俗易懂,便于理解;为便于教师授课,本书还配套了教学课件、电子教案。同时,本书还可以与学堂在线“智能控制”课程配合使用。
本书可作为高等院校自动化专业高年级本科生及控制科学与工程专业硕士研究生教材,亦可作为工程技术人员的参考用书。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 概述
1.1 智能控制理论的发展历史
1.2 智能控制的现状及应用
本章小结
第2章 控制系统数字仿真
2.1 计算机仿真
2.2 连续系统二次建模过程——连续系统的离散化
2.3 离散系统的差分方程求取
2.4 计算机仿真程序设计
本章小结
实验题
第3章 智能优化理论与方法
3.1 控制系统的参数优化问题
3.2 单纯形法
3.3 遗传优化算法
3.4 蚁群优化算法
3.5 粒子群优化算法
本章小结
实验题
第4章 智能建模理论与方法
4.1 建模方法概述
4.2 智能辨识原理
4.3 估计模型的选择
4.4 基于标准粒子群算法的智能辨识
4.5 应用实例
本章小结
实验题
第5章 模糊控制
5.1 模糊控制概述
5.2 模糊控制的数学基础
5.3 基本模糊控制器设计
5.4 带自调整因子的模糊控制器设计
5.5 模糊与PID复合控制
5.6 TS模糊模型控制
本章小结
实验题
第6章 神经网络及神经网络控制
6.1 生物神经元和人工神经元
6.2 神经网络的结构及学习方法
6.3 典型的浅层神经网络
6.4 神经网络故障诊断
6.5 神经网络控制
本章小结
实验题
参考文献
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