模糊控制系统的结构化分析
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1．1 智能控制的产生与发展 | 第9-17页 |
| 1．1．1 智能控制的理论、技术与方法 | 第11-12页 |
| 1．1．2 智能控制的功能特点与结构 | 第12-13页 |
| 1．1．3 智能控制的基本方法 | 第13-16页 |
| 1．1．4 模糊控制和神经网络 | 第16-17页 |
| 1．2 模糊逻辑控制 | 第17-20页 |
| 1．3 研究工作及论文安排 | 第20-23页 |
| 第二章 基于TS模糊模型的研究内容 | 第23-37页 |
| 2．1 TS模糊模型的结构形式 | 第23-25页 |
| 2．2 基于TS模糊模型的模糊建模 | 第25-31页 |
| 2．3 基于TS模糊模型的模糊控制 | 第31-32页 |
| 2．4 基于TS模糊模型的稳定性分析 | 第32-35页 |
| 2．4．1 TS模糊模型的状态空间形式 | 第33-35页 |
| 2．4．2 闭环系统稳定性分析 | 第35页 |
| 2．5 小结 | 第35-37页 |
| 第三章 简化TS模糊控制器的结构分析 | 第37-47页 |
| 3．1 简化的TS模糊控制器的形式 | 第37-38页 |
| 3．2 简化的TS模糊控制器的结构性分析 | 第38-45页 |
| 3．3 仿真实例及分析 | 第45-46页 |
| 3．4 小结 | 第46-47页 |
| 第四章 模糊控制器的参数设计问题 | 第47-55页 |
| 4．1 典型模糊控制器的设计参数 | 第47-49页 |
| 4．2 典型模糊控制器的解析表达式 | 第49-51页 |
| 4．3 模糊控制系统的一种系统化设计方法 | 第51-52页 |
| 4．4 仿真结果 | 第52-54页 |
| 4．5 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 TS模型模糊推理的神经网络算法 | 第55-64页 |
| 5．1 基本的基于TS模型的模糊神经元网络 | 第55-58页 |
| 5．1．1 传统的TS模糊模型 | 第55-56页 |
| 5．1．2 模糊神经元网络的结构 | 第56-58页 |
| 5．1．3 学习算法 | 第58页 |
| 5．2 简化的TS模糊推理的引入 | 第58-60页 |
| 5．3 改进的模糊神经网络的结构 | 第60-62页 |
| 5．4 实例和仿真结果 | 第62-63页 |
| 5．5 小结 | 第63-64页 |
| 第六章 一类非线性系统的自适应模糊控制 | 第64-70页 |
| 6．1 问题的提出 | 第64-65页 |
| 6．2 自适应控制律 | 第65-68页 |
| 6．2．1 模糊逻辑推理 | 第65-67页 |
| 6．2．2 自适应控制律的设计 | 第67-68页 |
| 6．3 应用举例 | 第68-69页 |
| 6．4 小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
