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  • 智能非线性控制技术的应用研究 韩霞 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 韩霞 著著
    • 出版社: 江苏大学出版社
    • 出版时间:2017-12-01 13:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 韩霞 著著
    • 出版社:江苏大学出版社
    • 出版时间:2017-12-01 13:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-12-01
    • 字数:158千字
    • 页数:127
    • 开本:32开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787568406987
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:江苏大学出版社

    智能非线性控制技术的应用研究

    作  者:韩霞 著
    定  价:28
    出 版 社:江苏大学出版社
    出版日期:2017年12月01日
    页  数:127
    装  帧:平装
    ISBN:9787568406987
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    内容简介

    随着科学技术的发展,现代工业系统变得越来越复杂,传统的控制方法已经远远不能满足高标准的性能要求。模糊逻辑控制和神经网络是智能控制理论中十分活跃的分支,由两者有机结合的模糊神经网络(FNN)是一种能处理抽象信息的网络结构,具有强大的自学习和自整定功能。在此背景下,本书对模糊逻辑控制和神经网络在非线性对象中的应用展开了研究。

    作者简介

    韩霞,1978年生,常州工学院电气与光电工程学院讲师。1997-2001年在西安理工大学自动控制专业学习并获得学士学位;2001―2004年在西安理工大学获得硕士学位。主要研究方向为智能控制理论的研究及应用。

    精彩内容

    目录
    第1章 绪论
    1.1 模糊逻辑控制和人工神经网络
    1.1.1 模糊逻辑控制的国内外研究概况
    1.1.2 人工神经网络的国内外研究概况
    1.2 模糊神经网络
    1.2.1 模糊神经网络的发展和现状
    1.2.2 模糊神经网络的应用及存在的问题
    1.3 本书的研究内容
    第2章 模糊控制系统的工作原理
    2.1 概述
    2.2 模糊控制系统的组成
    2.3 模糊控制器的基本结构和组成
    2.4 论域为离散时模糊控制的离线计算
    第3章 神经网络控制器简介
    3.1 神经网络的概述和结构
    3.1.1 神经网络简介
    3.1.2 神经网络研究的发展历史
    3.2 神经网络的建模
    3.2.1 神经网络特征
    3.2.2 神经网络模型
    3.3 神经网络的BP学习算法
    3.4 神经网络控制系统的结构
    第4章 智能非线性控制技术在药剂温控系统中的应用
    4.1 温度控制系统概述
    4.1.1 系统描述
    4.1.2 控制要求
    4.1.3 数学模型分析
    4.2 自适应模糊控制器在药剂温控系统中的应用
    4.2.1 常规模糊控制器性能分析
    4.2.2 自适应模糊控制器的设计
    4.2.3 利用梯度下降法对.自寻优
    4.2.4 自适应模糊控制器系统仿真分析
    4.3 神经网络BP-PID控制器在药剂温控系统中的应用
    4.3.1 经典PID控制器的设计
    4.3.2 神经网络PlD控制器的系统结构
    4.3.3 基于BP算法的神经网络.PII)控制器
    4.3.4 被控对象神经网络辨识器
    4.3.5 BP-PID控制器算法的步骤
    4.3.6 归一化的方法
    4.4 仿真结果
    4.4.1 经典PID控制仿真结果
    4.4.2 BP-PID控制仿真结果
    4.4.3 仿真结果比较
    第5章 模糊神经网络控制器的优化设计
    5.1 模糊神经网络控制系统
    5.1.1 复杂过程的模糊神经网络控制结构
    5.1.2 模糊神经网络控制器的结构
    5.1.3 模糊神经网络控制器参数的学习算法
    5.2 模糊神经网络控制器的优化
    5.2.1 FNN权值修正计算的优化
    5.2.2 基于T-S模型的FNC修正步长的动态优化
    5.3 仿真研究
    5.3.1 控制对象及控制目标
    5.3.2 基于数值优化计算的FNC仿真
    5.3.3 基于T-S模型修正步长动态优化的FNC仿真
    第6章 智能非线性控制技术在倒立摆系统中的应用
    6.1 基于模糊基函数网络的间接型稳定自适应控制器
    6.1.1 自适应模糊控制
    6.1.2 李亚普诺夫方法
    6.1.3 模糊基函数
    6.1.4 基于模糊基函数网络的间接型稳定自适应控制器的设计
    6.1.5 系统结构
    6.1.6 设计步骤和稳定性分析
    6.1.7 仿真研究——倒立摆跟踪控制问题
    6.2 基于模糊T-S神经网络的直接型稳定自适应控制器
    6.2.1 T-S模糊神经网络
    6.2.2 基于T-S模糊神经网络的直接型稳定自适应控制器的设计
    6.2.3 系统结构
    6.2.4 设计步骤和稳定性分析
    6.2.5 仿真研究
    6.3 小结
    第7章 结论与展望
    参考文献
    附录

    售后保障

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