教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

差值控制细胞神经网能够实现灰度图像滤波等复杂运算.针对原有差值控制细胞神经网中值滤波器在稳定性和可实现性上存在的不足,提出了一种伪中值滤波器(CNN PM-filter),进而引入Mask图构造了选点式伪中值滤波器.从实验结果和相关度分析可以看出,本文提出的两种滤波器在改善稳定性与实现性的同时,没有影响到滤波器的性能,而选点式伪中值滤波器能有效降低滤波造成的模糊图像,取得更佳处理效果

为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型,分析得出屈服强度随卷取温度的上升而下降的变化规律,进而可以对组织性能进行在线调整,实现在线应用

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好

为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

提出了板坯连铸二冷区全智能控制系统的构想，并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真.结果表明，该系统不但能完成二冷各区段铸坯表面温度的动态控制，而且具有良好的自适应性和自学习功能

根据交流伺服电机数学模型和矢量控制理论以及模糊控制理论,实现了以DSP为控制器、IPM为主回路,以模糊控制器为速度环,以矢量控制滞环比较器为电流环的交流伺服系统.在此基础上,进行了模糊神经网络控制的仿真.通过仿真及实验结果,证明了该系统具有一定的理论意义和实用价值

针对板带热连轧机活套的高度和张力系统,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立了对象的动态数学模型。采用基于BP神经网络整定的PID控制策略以减弱系统的耦合影响,并给出了其控制算法在FPGA上实现的方法,包括脉动阵列算法映射、数据表示及精度和运算部件设计。仿真结果验证了本算法的有效性和控制策略的适用性

◼ 智能控制的基本概念 ◼ 智能控制系统的特点 ◼ 智能控制系统的结构理论 ◼ 智能控制与传统控制的关系 ◼ 智能控制的研究对象 ◼ 智能控制的类型 ◼ 智能控制的发展概述 Chapter 2 Fuzzy Control Chapter 4 Adaptive Fuzzy Control Chapter 5 Perspectives on Fuzzy Control 第6章 神经网络控制 第7章 专家控制系统 第8章 智能控制在过程控制中的应用