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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 主要研究内容3

1.3 本书的结构4

第2章 最经济控制理论与低成本自动化6

2.1 最经济控制问题的提出6

2.1.1 一般提法6

2.1.2 最经济结构综合7

2.2 最经济结构综合方法8

2.2.1 可控分型法和可观分型法8

2.2.2 利用系统的极点及某些矩阵的秩求解16

2.2.3 利用Jordan标准形的满秩相似变换阵寻找综合解的代数方法21

2.2.4 有向图解算法23

2.2.5 用结构经济控制求最经济控制阵26

2.2.6 最经济结构综合解的适定性27

2.3 分散控制系统的最经济控制31

2.4 闭环控制系统的最经济控制33

2.4.1 静态的状态反馈和输出反馈的最经济结构综合33

2.4.2 镇定系统和配置系统极点的经济信息结构综合34

2.5 广义系统的最经济控制结构综合35

2.5.1 最经济控制阵B*和最经济观测阵C*的存在性35

2.5.2 B1*的结构与性质36

2.5.3 B2*的结构与性质38

2.5.4 最经济控制阵B*的结构与性质39

2.6 最经济结构综合的应用研究39

2.6.1 不需要改进生产设备的综合40

2.6.2 指定最经济结构的综合40

2.7 最经济控制问题在管理系统中的拓展41

2.7.1 定义的拓展41

2.7.2 对象与模型的拓展42

2.7.3 求解思路与方法的拓展44

2.8 低成本自动化46

2.8.1 低成本自动化概述46

2.8.2 低成本自动化内容46

2.8.3 低成本自动化实现49

参考文献51

第3章 智能控制研究与应用53

3.1 智能控制的发展53

3.2 智能控制系统研究54

3.2.1 智能控制系统的研究对象54

3.2.2 智能控制系统的定义55

3.2.3 智能控制系统的特点56

3.2.4 智能控制系统研究的数学工具56

3.3 智能控制的类型57

3.3.1 学习控制系统57

3.3.2 分级递阶智能控制系统60

3.3.3 专家控制系统62

3.3.4 神经控制67

3.3.5 模糊控制78

3.3.6 基于多Agent的智能控制82

3.3.7 组合智能控制82

3.4 智能控制的模型研究84

3.4.1 广义模型84

3.4.2 八元组结构模型84

3.4.3 特征模型85

3.5 智能控制系统的性能研究86

3.6 智能控制待研究的问题87

3.7 粗糙集理论在控制系统中的应用88

3.7.1 粗糙集理论的相关基本概念88

3.7.2 基于粗糙集理论的吊车摆控制系统设计94

3.7.3 基于粗糙集规则编码的神经网络控制器设计109

3.7.4 粗糙控制器的几种实现形式120

3.8 基于遗传算法的PID控制器设计125

3.8.1 引入模拟退火机制的遗传算法125

3.8.2 基于遗传算法的PID控制器设计126

参考文献131

第4章 最经济智能控制系统的结构方案135

4.1 控制系统的发展135

4.2 集散控制系统136

4.2.1 DCS概述136

4.2.2 DCS组成139

4.2.3 DCS实例140

4.2.4 DCS的技术特点与优点142

4.3 现场总线技术144

4.3.1 现场总线技术概述144

4.3.2 FCS组成147

4.3.3 FCS实例148

4.3.4 现场总线的技术特点与优点155

4.4 基于网络的控制系统156

4.4.1 NCS概述156

4.4.2 NCS的研究内容157

4.5 基于现场总线技术的MEICS161

参考文献162

第5章 最经济智能控制系统的经济性分析164

5.1 MEICS的经济目标函数构成164

5.2 MEICS的硬件投入分析166

5.3 MEICS的开发和维护费用分析167

5.4 MEICS的经济效益分析167

参考文献169

第6章 最经济智能控制系统的优化方法——广义自适应遗传算法170

6.1 进化的基本理论170

6.1.1 达尔文生物进化论170

6.1.2 孟德尔自然遗传学说170

6.1.3 遗传算法的生物学基础171

6.1.4 遗传算法的特点173

6.1.5 遗传算法的应用174

6.2 遗传算法研究175

6.2.1 常规优化方法与遗传算法的比较175

6.2.2 遗传算法的基本原理176

6.2.3 遗传算法的实现181

6.2.4 遗传算法的改进185

6.2.5 免疫遗传算法186

6.2.6 量子遗传算法190

6.3 广义自适应遗传算法193

6.3.1 初始种群的产生193

6.3.2 适应度函数f194

6.3.3 复制算子194

6.3.4 “高品质”移民194

6.3.5 自适应交换算子195

6.3.6 自适应变异算子195

6.3.7 停止条件196

6.4 广义自适应遗传算法的仿真检验196

6.4.1 实际问题196

6.4.2 算法实现196

6.4.3 结果分析198

6.4.4 结论200

参考文献201

第7章 最经济智能控制系统的信息结构能通性分析与优化研究203

7.1 MEICS的信息结构模型203

7.1.1 信息结构能通性的概念203

7.1.2　MEICS的信息结构模型203

7.1.3 信息结构阵的逻辑运算208

7.2 MEICS的信息结构能通性分析209

7.2.1 MEICS信息结构阵的分解209

7.2.2 MEICS信息结构能通性判据210

7.2.3 MEICS信息结构能通性分析211

7.3 MEICS的信息结构可靠性与经济性分析214

7.3.1 信息通道结构可靠性指标214

7.3.2 MEICS信息通道结构可靠性分析215

7.3.3 MEICS信息通道结构经济性分析217

7.4 MEICS信息结构的优化研究218

7.4.1 GSAGA编码的确定218

7.4.2 适应度函数选择218

7.4.3 约束条件及其处理219

参考文献219

第8章 最经济智能控制系统的参数优化220

8.1 MEICS参数的优化目标函数220

8.1.1 控制系统描述220

8.1.2 优化目标函数J的选择221

8.1.3 优化目标函数J的计算222

8.2 MEICS控制参数优化的实现226

8.2.1 PID控制器参数范围的选择226

8.2.2 广义自适应遗传算法参数的选择226

8.2.3 优化结果分析227

参考文献230

第9章 MR-100/150M3混凝土搅拌设备最经济智能控制系统231

9.1 系统控制对象概述231

9.1.1 部件简介231

9.1.2 工艺流程过程概述233

9.2 MEICS设计234

9.2.1 控制系统硬件设计234

9.2.2 控制系统软件设计239

9.2.3 控制系统控制参数的设计240

9.3 MR-100/150M3混凝土搅拌设备MEICS的信息通道结构分析241

9.3.1 系统信息通道结构模型241

9.3.2 系统信息通道结构可靠性分析242

9.4 MR-100/150M3混凝土搅拌设备MEICS的经济性分析242

9.4.1 设备投资243

9.4.2 开发周期与系统性能243

9.4.3 经济效益243

第10章 展望245