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1.1引言1

1.2模糊控制与人工神经网络1

第1章 绪论1

1.3变结构控制理论2

1.3.1滑模面设计3

1.3.2滑模条件4

1.3.3抖动问题4

1.3.4离散变结构控制5

1.3.5状态观测6

1.3.6自适应变结构7

1.3.7变结构控制的应用8

1.4交流传动系统控制策略8

1.5.1研究意义9

1.5本书的研究意义及研究内容9

1.5.2研究内容10

参考文献11

第2章 电流源变频调速的滑模变结构控制17

2.1引言17

2.2电流源变频调速的数学模型17

2.3电流源变频调速的滑模变结构控制系统设计21

2.4电流源控制系统数字仿真24

2.5电流源变频调速滑模变结构控制系统的微机实现29

2.6实验33

2.7小结38

参考文献38

3.2三相感应电动机数学模型40

3.1引言40

第3章 基于模糊神经网络的滑模变结构控制40

3.3基于模糊神经网络的滑模控制系统43

3.3.1一般滑模控制器的设计44

3.3.2模糊神经网络控制器的设计45

3.3.3模糊神经网络的收敛性分析48

3.3.4在三相交流异步电动机中的应用51

3.4全参数调节的模糊神经网络滑模控制52

3.4.1滑模变结构控制器的设计52

3.4.2全参数调节的模糊神经网络滑模控制器的设计53

3.4.3实验研究56

3.4.4小结57

3.5神经网络滑模鲁棒控制器的设计57

3.5.1基于神经网络的滑模面设计58

3.5.2控制器参数设计60

3.5.3仿真实验研究61

3.5.4在伺服系统中的应用62

3.5.5小结64

参考文献64

第4章 神经网络自适应变结构控制66

4.1引言66

4.2一种非线性系统的滑模变结构综合设计方法和应用67

4.2.1引言67

4.2.2非线性系统的滑模变结构控制68

4.2.3基于系统辨识的变结构控制系统68

4.2.4仿真研究72

4.2.5小结72

4.3.2问题的描述73

4.3.3神经网络自适应变结构控制器的设计73

4.3.1引言73

4.3神经网络自适应变结构控制的研究73

4.3.4仿真研究76

4.3.5小结77

4.4基于神经网络的自学习滑模变结构控制78

4.4.1引言78

4.4.2系统的描述78

4.4.3SMC的设计79

4.4.4三层自适应神经网络结构79

4.4.5学习算法80

4.4.6小结81

参考文献82

5.1引言83

第5章 基于观测器的变结构智能控制83

5.2智能Luenberger观测器的研究84

5.2.1系统的描述84

5.2.2神经网络控制器的设计85

5.2.3动态补偿神经网络NNM的学习算法86

5.2.4参数调整神经网络NNC的学习算法87

5.2.5应用举例87

5.2.6小结90

5.3智能变结构状态观测器的研究91

5.3.1滑模观测器的设计91

5.3.2智能变结构状态观测器的设计92

5.3.3应用实例95

5.3.4结论96

参考文献97

6.1.1现场总线的发展99

6.1引言99

第6章 应用实例99

6.1.2本章研究的主要内容101

6.2系统的集成与应用软件开发101

6.2.1引言101

6.2.2铅烧结工艺流程102

6.2.3几种典型的现场总线103

6.2.4现场总线的选择及集成方案105

6.2.5系统软件的设计106

6.2.6小结107

6.3铅配料控制系统的设计107

6.3.1引言107

6.3.2系统的组成及工作原理107

6.3.3核子秤称量控制器的设计108

6.4.1引言114

6.4.2系统的描述114

6.4混合料湿度控制114

6.3.4小结114

6.4.3基于现场总线的湿度控制方案115

6.4.4湿度控制器的设计117

6.4.5小结118

6.5烧结机点火炉温度控制118

6.5.1引言118

6.5.2系统工艺流程119

6.5.3现场控制总线的实现119

6.5.4模型跟踪控制的设计122

6.5.5实验结果124

6.5.6小结126

参考文献126

第7章 结论与展望128