智能控制技术应用作业指导书.docVIP

智能控制技术应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u13810第1章智能控制技术概述 4

62261.1智能控制技术发展背景 4

1971.2智能控制技术的定义与特点 4

241021.3智能控制技术的研究领域与应用 4

29064第2章模糊控制技术 5

96602.1模糊控制基本原理 5

110752.1.1模糊化 5

114442.1.2规则库 5

186882.1.3推理机 5

200172.1.4反模糊化 5

155022.2模糊控制器的结构与设计 5

48882.2.1结构 6

62202.2.2设计 6

259012.3模糊控制应用案例分析 6

174752.3.1汽车自动驾驶系统 6

10942.3.2空调温度控制系统 6

248592.3.3路径规划 6

56152.3.4智能家居控制系统 6

285912.3.5医疗诊断系统 7

11045第3章神经网络控制技术 7

190233.1神经网络基本概念 7

136023.1.1神经元模型 7

94473.1.2神经网络结构 7

269553.1.3学习算法 7

132333.2神经网络控制器设计方法 7

219483.2.1控制器结构设计 7

215253.2.2控制器参数整定 7

130643.2.3模型参考自适应控制 7

127713.3神经网络控制应用实例 7

95113.3.1电机转速控制 7

294573.3.2路径跟踪 7

278153.3.3智能交通信号灯控制 8

16873.3.4温室环境控制 8

211513.3.5化工过程控制 8

223213.3.6无人机姿态控制 8

11504第4章遗传算法及其在控制中的应用 8

268794.1遗传算法基本原理 8

14994.1.1编码 8

249294.1.2适应度函数 8

22904.1.3遗传操作 8

129324.1.4算法流程 8

104794.2遗传算法在控制器优化中的应用 9

124064.2.1参数优化 9

197114.2.2结构优化 9

173394.2.3模型参考自适应控制 9

24174.3遗传算法应用案例分析 9

199034.3.1问题描述 9

181674.3.2编码方式 9

137174.3.3适应度函数 9

53384.3.4遗传操作 9

20134.3.5结果与分析 10

1482第5章机器学习与控制 10

109665.1机器学习基本概念与方法 10

133605.1.1基本概念 10

286295.1.2主要方法 10

128565.2基于机器学习的控制策略 10

219605.2.1模型预测控制 10

27865.2.2强化学习控制 10

113645.2.3深度学习控制 10

258195.3机器学习在控制领域的应用案例 11

15845.3.1控制 11

74125.3.2电力系统控制 11

60355.3.3交通控制 11

75285.3.4工业过程控制 11

21377第6章智能优化算法及其在控制中的应用 11

82836.1智能优化算法概述 11

231786.2几种常见智能优化算法 11

161786.2.1遗传算法 11

141606.2.2粒子群优化算法 12

321716.2.3模拟退火算法 12

316576.2.4蚁群算法 12

140636.3智能优化算法在控制中的应用 12

112726.3.1控制器参数优化 12

173916.3.2系统建模与辨识 12

48216.3.3控制策略设计 12

117116.3.4优化控制问题求解 12

91836.3.5故障诊断与容错控制 13

5080第7章智能控制系统设计方法 13

61607.1智能控制系统设计流程 13

280107.1.1需求分析 13

276567.1.2系统建模 13

179477.1.3控制策略选择 13

777.1.4控制器设计 13

230177.1.5系统集成与测试 13

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