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第1章 引论1

1.1 人工智能1

1.1.1 从人机大战“深蓝”胜卡斯帕罗夫谈起1

1.1.2 人工智能的起源与发展2

1.1.3 人工智能的研究途径4

1.2 智能工程5

1.2.1 智能工程的提出6

1.2.2 智能工程与人工智能7

1.2.3 智能制造系统8

1.3 智能控制8

1.3.1 智能控制与自动控制8

1.3.2 智能控制系统结构9

1.3.3 智能控制研究的数学工具10

1.3.4 智能控制涉及的主要内容11

第2章 知识工程基础14

2.1 知识表示14

2.1.1 规则式(产生式)表示法14

2.1.2 语义网络表示法15

2.1.3 框架表示法17

2.2 知识利用21

2.2.1 推理21

2.2.2 搜索24

2.2.3 搜索示例25

2.3 知识获取27

2.3.1 机器学习27

2.3.2 机械学习30

2.3.3 示例学习31

第3章 专家系统及专家控制系统36

3.1 专家系统原理与结构36

3.1.1 专家系统原理36

3.1.2 专家系统基本结构39

3.1.3 黑板模型41

3.2 专家系统的实现43

3.2.1 专家系统建立原则43

3.2.2 专家系统建立步骤45

3.2.3 专家系统评价46

3.2.4 专家系统在机械设备故障诊断中的应用48

3.3 专家控制系统50

3.3.1 专家控制系统基础50

3.3.2 直接专家控制系统53

3.3.3 间接专家控制系统60

第4章 模糊控制65

4.1 概述65

4.1.1 模糊集合及其表示方法65

4.1.2 模糊集合的运算67

4.1.3 隶属函数的确定方法69

4.1.4 模糊语言变量及模糊推理74

4.2 模糊控制原理78

4.2.1 模糊控制系统的组成78

4.2.2 输入模糊化80

4.2.3 模糊推理决策80

4.2.4 逆模糊化83

4.3.1 倒单摆平衡的模糊控制84

4.3 模糊控制器的设计与实现84

4.3.2 模糊控制器设计的一些问题87

4.3.3 模糊控制芯片及模糊控制软件开发工具94

4.4 模糊控制应用实例107

4.4.1 模糊控制全自动洗衣机107

4.4.2 模糊控制在磨削加工中的应用113

第5章 人工神经网络118

5.1 概述118

5.1.1 神经网络简介118

5.1.2 脑神经网络及人工神经网络119

5.1.3 M-P神经元模型与人工神经网络的构成122

5.2 神经网络的学习方法123

5.2.1 基本的学习机理123

5.2.3 学习规则125

5.2.2 学习方式125

5.3 神经网络的模型与算法127

5.3.1 感知器(Perceptron)网络127

5.3.2 多阶层网络与误差逆传播算法128

5.3.3 Hoofield神经网络131

5.3.4 脑模型控制器135

5.4 基于神经网络的智能控制138

5.4.1 引言138

5.4.2 用作控制器的神经网络结构138

5.4.3 用作对象模型的神经网络控制结构139

5.5 神经网络控制实例141

5.5.1 复杂曲面车削精度的神经网络控制141

5.5.2 冰柜温度智能控制系统143

第6章 智能机器人147

6.1 多传感器集成和信息融合147

6.1.1 引言147

6.1.2 多传感器集成与信息融合的概念148

6.1.3 发历史及研究现状149

6.1.4 在机器人中的应用实例151

6.1.5 多传感器集成系统153

6.1.6 信息融合的结构156

6.1.7 信息融合的方法162

6.1.8 典型的多传感器信息融合167

6.2 智能机器人的体系结构169

6.2.1 控制精度与智能能力分解原则170

6.2.2 时间功能原则171

6.2.3 行为响应173

6.2.4 行为原则174

6.2.5 OSMOR系统176

6.2.6 小结181

6.3 机器人装配181

6.3.1 引言181

6.3.2 柔顺控制原理183

6.3.3 被动柔顺和主被动复合柔顺185

6.3.4 机器人的力/位置混合控制189

6.3.5 阻抗控制194

6.3.6 装配作业过程中主动柔顺控制方法198

参考文献202