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Technologie de contrôle intelligente



introduction

Intelligentcontrolisanemergingsubjectdevelopedinthepasttwodecades.Thisbooksummarizestheresearchresultsofintelligentcontrolinrecentyears, andelaboratesthebasicconcepts, workingprinciples, designmethodsandpracticalapplicationsofintelligentcontrolindetail.Themaincontentofthisbookincludes: thebasicconceptsofenergycontrol, thetheoreticalbasisoffuzzycontrol, fuzzycontrolsystems, artificialneuralnetworkmodels, neuralnetworkcyberneticsandintegratedintelligentcontrolsystems.Whileintroducingthedesigntheoryandrealizationmethodofintelligentcontrolsystemindepth, thisbookalsogivesalargenumberofdesignexamples.

Thebookisnovelinmaterialselection, stronginsystem, andemphasizestheintegrationoftheorywithpractice, andthenarrativeissimpleandprofound.Itisespeciallysuitableforbeginnerstolearnintelligentcontroltechnology.Thisbookisequippedwithacertainnumberofexercisesandhands-onexercises.Itcanbeusedasatextbookforgraduatestudentsandseniorundergraduatesmajoringinindustrialautomation, computerapplication, informationandelectronicengineeringincollegesanduniversities, anditisalsosuitableforreadingandreferencebyengineeringandtechnicalpersonnelengagedinthefieldofindustrialautomation.

LivreCatalogue

Avant-propos

ChapitreUnIntroduction

SectionUnProcessusdeDéveloppementduContrôleIntelligent

1.Laprésentationdesproblèmesdecontrôleintelligent

Ledéveloppementducontrôleintelligent

Section2Plusieursbranchesimportantesducontrôleintelligent

Unsystèmeexpertetuncontrôleexpert

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TwoFuzzyControl

ThreeNeuronNetworkControl

FourLearningControl

SectionTroisprincipesdusystèmedecontrôleintelligent

Une structure de système de contrôle intelligent

Deuxcaractéristiquesdusystèmedecontrôleintelligent

Trois outils mathématiques pour la recherche sur les systèmes de contrôle intelligents

Exercicesetquestionsderéflexion

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Chapitre DeuxBases théoriques du contrôle flou

SectionOneIntroduction

OneFuzzyControlDéveloppement

TwoFuzzyControlFeatures

Section2Principes de base de la théorie des ensembles flous

Leconceptdefuzzyset

Lefonctionnementdedeuxensemblesflous

L'établissementdetroisfonctionsmembres

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FourFuzzyRelations

SectionIIILogique floueLogique floueRaisonnement

etSynthèse

Logique un-deux

Deux logiques floues et ses opérations de base

ThreeFuzzyLanguageLogique

FourFuzzyLogicReasoning

LaSolutionDeCinqÉquationsRelationnellesFloues

Exercices et questions

ChapitreTroisFuzzyControlSystem

SectionOneCompositionofFuzzyControlSystem

OneFuzzyProcess

TwoKnowledgeLibrary

TroisRaisonnementDécisionLogique

FourPrecisionProcess

Section deuxConception du système de contrôle flou

AFuzzyControllerConception structurelle

Leprincipedeconceptiondedeuxcontrôleursflous

Laméthodedeconceptionconventionnelledetroiscontrôleursflous

Sectiontroisexemplesdeconceptiondescontrôleursuzzy

La conception d'un contrôleur flou pour le contrôle de flux

La conception d'un contrôleur flou pour le deuxième système de contrôle de vitesse CC

Laquatrièmesectionconceptiond'uncontrôleur PID flou

Une structure hybride de contrôleur bourdonnant et de PID conventionnel

Technologie d'autoréglage flou à deux paramètres PID conventionnels

Exercicesetquestionsderéflexion

Questions d'expérimentation informatique

Chapitre4Modèle de réseau neuronal artificiel

Section1Introduction

OneNeuronModèle

Modèle de classification de deux réseaux de neurones

Algorithme d'apprentissage de trois réseaux de neurones

Capacité de généralisation de nos réseaux de neurones

Section2ForwardNeuralNetworkModel

Un seul dieu artificiel Jingyuan

Structure de réseau de neurones à deux couches

Structure de réseau de neurones à trois couches

L'algorithme d'apprentissage du réseau de propagation à quatre couches

Section3DynamicNeuralNetworkModel

Unréseauperceptronmulticoucheavecretard

Deux réseaux de neurones de Hopfield

Exercicesetquestionsderéflexion

Questions d'expérimentation informatique

Chapitre 5Réseau de neuronesCybernétique

SectionOneIntroduction

La supériorité du contrôle des réseaux de neurones

Classification de deux contrôleurs de réseaux neuronaux

Approximation de trois réseaux de neurones

Section2RéseauxNeurauxDeSystèmesDynamiqueNonlinéaires

Identification du réseau

Base d'identification d'un réseau neuronal

Modèle d'identification de la structure de deux réseaux de neurones

Identificationdesréseauxneurauxdetroissystèmesdynamiquesnonlinéaires

Section3Mécanismesd'apprentissageducontrôledesréseauxneuraux

Une méthode d'apprentissage hors ligne

Deux méthodes d'apprentissage en ligne

Trois méthodes d'apprentissage des erreurs de rétroaction

FourmorenetworksMéthode d'apprentissage

Section IVConception du contrôleur de réseau neuronal

OneNeuralNetworkDirectInverseModelControlMethod

TwoDirectNetworkControlDesignMethod

Section5*Adaptationbaséesurleréseauneuronal

Contrôler

Référence du modèlecontrôle adaptatif d'un réseau de neurones

AutoréglagededeuxréseauxneurauxContrôle

Exercicesetquestionsderéflexion

ChapitreVISystème de contrôle intelligent intégré

Première sectionIntroductionausystèmedecontrôleintelligentintégré

OneFuzzyNeuralNetworkSystem

TwoNeuralNetworkExpertSystem

SectionDeuxFuzzyNeuralNetworkControl

OneFuzzyNeuralNetworkStructure

TwoLearningalgorithmoffuzzyneuralnetwork

Section3Perspectivesducontrôleintelligent

OneLearningControl

TwoHumanSimulationControl

TroisChaosControl

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