第1章　緒論 1
1.1 智能控制的起源 2
1.1.1 智能控制的提出 3
1.1.2 智能控制的概念 4
1.1.3 智能控制的發(fā)展 5
1.1.4 智能控制的特點 6
1.2 工業(yè)控制對智能控制技術(shù)的需求 6
1.3 智能控制技術(shù)要求與實施方案 7
1.4 智能控制的主要內(nèi)容 9
1.4.1 控制系統(tǒng)建模與分析 9
1.4.2 智能控制算法基礎(chǔ) 9
1.4.3 智能控制算法在工業(yè)控制中的應(yīng)用 9
1.5 本章小結(jié) 10
課后習(xí)題 10

第2章 控制系統(tǒng)建模的理論基礎(chǔ) 11
2.1 基本定義與概念 12
2.1.1 控制系統(tǒng)的基本控制方式 13
2.1.2 控制系統(tǒng)的類型 15
2.1.3 控制系統(tǒng)的性能要求 16
2.1.4 典型輸入信號 17
2.2 控制系統(tǒng)的微分方程 19
2.2.1 列寫微分方程的一般方法 19
2.2.2 線性系統(tǒng)的基本特性 21
2.2.3 線性微分方程的求解 21
2.3 拉氏變換及其應(yīng)用 21
2.3.1 拉氏變換的定義 22
2.3.2 常見拉氏變換 22
2.3.3 拉氏變換定理 23
2.3.4 拉氏反變換 26
2.3.5 用拉氏變換求解微分方程 29
2.4 控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù) 30
2.4.1 傳遞函數(shù)的定義 30
2.4.2 傳遞函數(shù)的性質(zhì)和含義 31
2.4.3 典型環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù) 32
2.5 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖與信號流圖 37
2.5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖的組成和繪制 37
2.5.2 結(jié)構(gòu)圖的等效變換和簡化 40
2.5.3 信號流圖的組成及性質(zhì) 42
2.5.4 信號流圖的繪制 43
2.5.5 梅森增益公式 44
2.6 控制系統(tǒng)建模實例 46
2.7 本章小結(jié) 53
課后習(xí)題 55

第3章 控制系統(tǒng)的信號與性能分析基礎(chǔ) 57
3.1 控制系統(tǒng)的信號分析基礎(chǔ) 58
3.2 控制系統(tǒng)的時域分析 59
3.2.1 定義與概念 59
3.2.2 一階時域系統(tǒng)分析 60
3.2.3 二階時域系統(tǒng)分析 63
3.2.4 高階時域系統(tǒng)分析 70
3.2.5 基于Matlab的機床多軸運動控制系統(tǒng)時域分析 73
3.3 控制系統(tǒng)的頻域分析 74
3.3.1 定義與概念 74
3.3.2 開環(huán)輻相頻率特性曲線（極坐標圖）繪制 81
3.3.3 開環(huán)對數(shù)頻率特性曲線（Bode圖）繪制 86
3.3.4 基于Matlab的機床振動信號頻域分析 93
3.3.5 閉環(huán)系統(tǒng)的頻域分析 94
3.4 控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與誤差分析 96
3.4.1 控制系統(tǒng)的性能分析基礎(chǔ) 96
3.4.2 控制系統(tǒng)的勞斯穩(wěn)定判據(jù) 99
3.4.3 控制系統(tǒng)的奈奎斯特穩(wěn)定判據(jù) 105
3.4.4 控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差分析 115
3.4.5 控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析實例 124
3.5 本章小結(jié) 132
課后習(xí)題 133

第4章 智能控制算法基礎(chǔ) 138
4.1 PID控制 139
4.2 模糊控制 141
4.2.1 模糊控制原理 141
4.2.2 模糊控制系統(tǒng)的工作原理 144
4.2.3 模糊規(guī)則的描述 145
4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 148
4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的歷史 148
4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)及原理 149
4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類 151
4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 152
4.3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點 154
4.3.6 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 155
4.4 仿生智能算法 161
4.4.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 162
4.4.2 仿人智能算法 166
4.4.3 仿動物群智能算法 176
4.4.4 仿植物智能算法 185
4.4.5 仿自然智能算法 190
4.4.6 進化算法 200
4.5 Hough變換與傅里葉變換 208
4.5.1 變換思維意識概述 208
4.5.2 Hough變換 209
4.5.3 傅里葉變換 217
4.6 PWM電機控制算法 222
4.6.1 概述 222
4.6.2 PWM控制的基本原理 224
4.6.3 PWM逆變電路及其控制算法 226
4.6.4 直流電機的PWM控制 230
4.7 本章小結(jié) 234
課后習(xí)題 236

第5章 機械臂的智能控制應(yīng)用案例分析 237
5.1 機械臂控制器單元智能控制算法應(yīng)用 238
5.1.1 速度輸入下的位置控制 239
5.1.2 轉(zhuǎn)矩輸入下的位置控制 241
5.2 機械臂末端圖像處理單元智能控制算法應(yīng)用 245
5.2.1 圖像處理 245
5.2.2 位姿獲取 248
5.3 機械臂用伺服電機智能控制算法應(yīng)用 250
5.3.1 線性伺服系統(tǒng)理論 250
5.3.2 穩(wěn)定裕度與靈敏度 252
5.3.3 基于位置的視覺伺服 253
5.3.4 基于圖像的視覺伺服 255
5.3.5 復(fù)合視覺伺服 256
5.4 機械臂整機簡單智能控制算法應(yīng)用 257
5.4.1 機械臂獨立PD控制 257
5.4.2 基于模糊補償?shù)臋C械臂模糊自適應(yīng)滑�？刂� 259
5.5 本章小結(jié) 263
課后習(xí)題 264

第6章 AGV小車的智能應(yīng)用案例分析 265
6.1 AGV基本概述 266
6.1.1 AGV的發(fā)展現(xiàn)狀 266
6.1.2 AGV的系統(tǒng)構(gòu)成 267
6.2 AGV控制器單元智能控制算法應(yīng)用 271
6.2.1 AGV動力電池控制單元 271
6.2.2 AGV電機與電機控制單元 274
6.3 ROS系統(tǒng) 281
6.4 視覺導(dǎo)引的AGV智能控制 282
6.5 AGV定位系統(tǒng) 284
6.5.1 室內(nèi)定位技術(shù)概述 284
6.5.2 UWB定位技術(shù)的歷史 285
6.5.3 UWB技術(shù)優(yōu)勢 285
6.6 本章小結(jié) 286
課后習(xí)題 286

第7章 未來與展望 287
7.1 機遇與問題 288
7.1.1 機遇 288
7.1.2 問題 288
7.2 智能控制技術(shù)目前的應(yīng)用 289
7.2.1 5G技術(shù) 289
7.2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù) 292
7.3 展望 293
7.4 本章小結(jié) 294

附錄 295
附錄1 295
附錄2 298
附錄3 299
附錄4 301
附錄5 302
附錄6 303

參考文獻 304