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| 編輯推薦： |
作者基于对智能控制学科的深刻理解，以新近提出的智能控制学科体系思想为指导，展开全新的构架和内容，反映国内外智能控制的最新发展趋势和科技内涵。
《智能控制原理与应用（第4版）》论述系统全面：既包括智能控制的传统基础理论与技术，又涉及基于数据智能控制的基本原理与方法，全面反映智能控制的发展历史和科技精髓，能够较好地满足不同层次读者的学习需求。
《智能控制原理与应用（第4版）》理论结合实践：既有理论、技术和方法的阐述，又有许多应用实例特别是作者研究课题的实例介绍，有助于读者对智能控制理论方法的深入理解及其应用开发。
《智能控制原理与应用（第4版）》配有慕课资源、教学课件、考试试题、课程案例、实验指导、思政案例等资源。
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| 內容簡介： |
《智能控制原理与应用（第4版）》介绍涉及智能控制概述、基于知识的智能控制、基于数据的智能控制、知识与数据复合智能控制、智能控制的算法与编程、智能控制的计算能力和智能控制的应用等内容。
《智能控制原理与应用（第4版）》共15章。第1章是概论，介绍智能控制的产生、作用和发展历史，叙述智能控制的定义、特点与一般结构，探讨智能控制的学科结构理论、学科体系与系统分类。此后内容分为五篇。第一篇讲述基于知识的智能控制，包括第2~5章，分别介绍递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统和分布式控制系统。第二篇讲述基于数据的智能控制，包括第6~9章，分别介绍神经控制系统、进化控制系统、免疫控制系统和网络控制系统。第三篇讲述知识与数据复合智能控制，包括第10~13章，分别介绍学习控制系统、仿人控制、自然语言控制和复合智能控制系统。第四篇讲述智能控制的算法与编程，包括第14章，介绍智能控制算法编程实现与深度学习开源框架。第五篇讲述智能控制的计算能力，包括第15章，介绍智能控制的算力及架构。
《智能控制原理与应用（第4版）》是相关专业本科生和研究生学习智能控制的优秀教材，也是从事智能控制研究与开发人员进行相关项目研究的综合手册和实用指南。
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| 關於作者： |
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蔡自兴，中南大学自动化学院教授、博士生导师，全国高等学校首届国家级教学名师，湖南省自兴人工智能研究院首席科学家，联合国专家、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士，亚太人工智能学会会士、中国人工智能学会会士、中国计算机学会会士、中国自动化学会会士，2016年因“对进化优化和智能机器人学的突出贡献”当选美国电气与电子工程师学会会士（IEEE Fellow），2019年1月当选IEEE终身会士（Life Fellow），是宝钢优秀教师奖特等奖、徐特立教育奖和吴文俊人工智能科技奖成就奖获得者，入选2017年“科睿唯安”全球高被引科学家榜单和2021年斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家终身成就榜单。历任第八届湖南省政协副主席，全国政协第九、十届委员，第三、四届中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会建会会长，湖南省人工智能学会名誉理事长，IEEE计算智能学会奖励委员会委员和进化计算技术委员会委员，中国自动化学会理事及智能自动化专业委员会委员/顾问、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等职。受聘美国RPI大学、俄罗斯科学院圣彼得堡信息学与自动化研究所、俄罗斯圣彼得堡科技大学、丹麦技术大学、北京大学信息科学中心、中国科学院自动化研究所、国防科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学等10多家单位，任兼职教授、客座教授、客座研究员等。从事高等教育60多年，指导博士和硕士生（含留学硕士生）400多名，为上千研究生和上万本科生授课，被誉为“蔡自兴教授百千万教育工程”。从事人工智能研究40多年，涉及人工智能基础、专家系统、智能机器人、智能驾驶、智慧医疗、智能控制等研究方向，是我国人工智能、智能控制、机器人学诸学科的学术带头人之一，被誉为“中国人工智能教育第一人”“中国智能控制的奠基者”“中国智能机器人学科的创始人”。撰写出版人工智能领域中英文学术著作和教材60多部（版），在国内外发表学术论文千余篇，SCI他引千余次，Google Scholar他引超万次，CNKI他引数万次，拥有国内外百万高层读者。
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| 目錄：
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第1章概论
1.1智能控制的产生与发展
1.1.1自动控制的机遇与挑战
1.1.2智能控制的发展和作用
1.2中国智能控制发展简史
1.2.1我国智能控制科技成果
1.2.2我国智能控制教育与人才培养
1.2.3我国智能控制存在的问题
1.3智能控制的定义、特点与一般结构
1.3.1智能控制的定义、特点与评价准则
1.3.2智能控制器的一般结构
1.4智能控制的学科结构理论
1.4.1二元交集结构理论
1.4.2三元交集结构理论
1.4.3四元交集结构理论
1.5智能控制的学科体系
1.5.1人工智能的学科体系
1.5.2智能控制的学科体系
1.6本书概要
1.7本章小结
习题1
第一篇基于知识的智能控制
第2章递阶控制系统
2.1递阶智能机器的一般理论
2.1.1递阶智能机器的一般结构
2.1.2递阶智能机器的信息论基础
2.1.3IPDI原理的解析公式
2.2递阶智能控制系统的原理与结构
2.2.1组织级原理与结构
2.2.2协调级原理与结构
2.2.3执行级原理与结构
2.3递阶智能控制系统举例
2.3.1汽车自主驾驶系统的组成
2.3.2汽车自主驾驶系统的递阶结构
2.3.3自主驾驶系统的软件结构与控制算法
2.3.4自主驾驶系统的试验结果
2.4小结
习题2
第3章专家控制系统
3.1专家系统的基本概念
3.1.1专家系统的定义与一般结构
3.1.2专家系统的建造步骤
3.2专家系统的主要类型与结构
3.2.1基于规则的专家系统
3.2.2基于框架的专家系统
3.2.3基于模型的专家系统
3.3专家控制系统的结构与设计
3.3.1专家控制系统的结构
3.3.2专家控制系统的控制要求与设计原则
3.3.3专家控制系统的设计问题
3.4专家控制系统应用举例
3.4.1实时控制系统的特点与要求
3.4.2高炉监控专家系统
3.5小结
习题3
第4章模糊控制系统
4.1模糊数学基础
4.1.1模糊集合及其运算
4.1.2模糊关系与模糊变换
4.1.3模糊逻辑语言
4.2模糊推理与模糊判决
4.2.1模糊推理
4.2.2模糊判决
4.3模糊控制系统原理与结构
4.3.1模糊控制原理
4.3.2模糊控制系统的原理结构
4.4模糊控制器的设计内容
4.4.1模糊控制器的设计内容与原则
4.4.2模糊控制器的控制规则形式
4.5模糊控制系统的设计方法
4.5.1模糊系统设计的查表法
4.5.2模糊系统设计的梯度下降法
4.5.3模糊系统设计的递推最小二乘法
4.5.4模糊系统设计的聚类法
4.6模糊控制器的设计实例与实现
4.6.1造纸机模糊控制系统的设计与实现
4.6.2直流调速系统模糊控制器的设计
4.7小结
习题4
第5章分布式控制系统
5.1分布式人工智能与真体
5.1.1分布式人工智能
5.1.2真体及其特性
5.1.3真体的结构
5.2多真体系统
5.2.1多真体系统的模型和结构
5.2.2多真体系统的协作、协商和协调
5.2.3多真体系统的学习与规划
5.3多真体控制系统的工作原理
5.3.1MAS控制系统的基本原理和结构
5.3.2MAS控制系统的信息模型
5.4MAS控制系统的设计示例
5.5小结
习题5
第二篇基于数据的智能控制
第6章神经控制系统
6.1人工神经网络概述
6.1.1神经元及其特性
6.1.2人工神经网络的基本类型和学习算法
6.1.3人工神经网络的典型模型
6.1.4基于神经网络的知识表示与推理
6.2深层神经网络与深度学习
6.2.1深层神经网络
6.2.2深度学习的定义与特点
6.2.3深度学习的常用模型
6.2.4深度学习应用举例
6.3神经控制的结构方案
6.3.1NN学习控制
6.3.2NN直接逆模控制与内模控制
6.3.3NN自适应控制
6.3.4NN预测控制
6.3.5基于CMAC的控制
6.3.6多层NN控制和深度控制
6.3.7分级NN控制
6.4神经控制系统的设计与应用示例
6.4.1石灰窑炉神经内模控制系统的设计
6.4.2神经模糊自适应控制器的设计
6.4.3神经控制系统应用举例
6.5小结
习题6
第7章进化控制系统
7.1遗传算法简介
7.1.1遗传算法的基本原理
7.1.2遗传算法的求解步骤
7.2进化控制基本原理
7.2.1进化控制原理与系统结构
7.2.2进化控制的形式化描述
7.3进化控制系统示例
7.3.1一种在线混合进化伺服控制器
7.3.2一个移动机器人进化控制系统
7.4小结
习题7
第8章免疫控制系统
8.1免疫算法和人工免疫系统原理
8.1.1免疫算法的提出和定义
8.1.2免疫算法的步骤和框图
8.1.3人工免疫系统的结构
8.1.4免疫算法的设计方法和参数选择
8.2免疫控制基本原理
8.2.1免疫控制的系统结构
8.2.2免疫控制的自然计算体系和系统计算框图
8.3免疫控制系统示例
8.3.1扰动抑制和最优控制器的性能指标
8.3.2基于免疫算法的扰动抑制问题
8.3.3选择最优参数的计算步骤
8.3.4免疫反馈规则与免疫反馈控制器的设计
8.4小结
习题8
第9章网络控制系统
9.1网络控制系统的结构与特点
9.1.1网络控制系统的一般原理与结构
9.1.2网络控制系统的特点与影响因素
9.2网络控制系统的建模与性能评价标准
9.2.1网络控制系统的建模
9.2.2网络控制系统的性能评价标准
9.3网络控制系统稳定性与控制器设计方法
9.3.1网络控制系统的稳定性
9.3.2网络控制系统的控制器设计方法
9.4网络控制系统的调度
9.4.1网络控制系统的调度方法
9.4.2网络控制系统调度的时间参数
9.5网络控制系统的仿真与工程实现
9.5.1网络控制系统的仿真平台
9.5.2网络控制系统的工程实现
9.6网络控制系统的应用举例
9.6.1烟草包装的网络测控系统
9.6.2热电厂集散控制系统
9.7小结
习题9
第三篇知识与数据复合智能控制
第10章学习控制系统
10.1学习控制概述
10.1.1学习控制的定义与研究意义
10.1.2学习控制的发展及其与自适应控制的关系
10.1.3控制律映射及对学习控制的要求
10.2学习控制方案
10.2.1基于模式识别的学习控制
10.2.2迭代学习控制
10.2.3重复学习控制
10.2.4增强学习控制
10.2.5基于神经网络的学习控制
10.3学习控制系统应用举例
10.3.1无缝钢管张力减径过程壁厚控制迭代学习控制算法
10.3.2钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果
10.4小结
习题10
第11章仿人控制
11.1仿人控制基本原理与原型算法
11.1.1仿人控制的基本原理
11.1.2仿人控制的原型算法和智能属性
11.2仿人控制的特征模型和决策模态
11.2.1仿人控制的特征模式与特征辨识
11.2.2仿人控制的多模态控制
11.3仿人控制器的设计与实现
11.3.1仿人控制系统的设计依据
11.3.2仿人智能控制器设计与实现的一般步骤
11.4仿人控制器的设计与实现示例
11.4.1小车单摆系统仿人控制器的设计
11.4.2小车单摆系统仿人控制器的实现
11.5小结
习题11
第12章自然语言控制
12.1自然语言控制的发展和定义
12.1.1自然语言处理的发展和文本表示方式
12.1.2自然语言控制的定义
12.2自然语言控制的步骤及流程框图
12.3自然语言控制系统的设计
12.4自然语言控制系统示例
12.4.1基于ChatGPT的机器人控制系统
12.4.2基于自然语言处理的工业机器人自动编程
12.5小结
习题12
第13章复合智能控制
13.1复合智能控制概述
13.2模糊神经复合控制原理
13.3自学习模糊神经控制系统
13.3.1自学习模糊神经控制模型
13.3.2自学习模糊神经控制算法
13.3.3弧焊过程自学习模糊神经控制系统
13.4专家模糊复合控制器
13.4.1专家模糊控制系统的结构
13.4.2专家模糊控制系统示例
13.5进化模糊复合控制器
13.5.1控制器设计步骤和参数优化方法
13.5.2解释(编码)函数的设计
13.5.3规则编码
13.5.4初始种群和适应度函数的计算
13.5.5直流电动机GA优化模糊速度控制系统
13.5.6进化、模糊和神经复合的故障诊断系统设计
13.6小结
习题13
第四篇智能控制的算法与编程
第14章智能控制算法编程实现与深度学习开源框架
14.1智能控制算法的定义、特点与分类
14.1.1智能控制算法的定义与特点
14.1.2智能控制算法的分类
14.2智能控制算法的MATLAB仿真设计与实现
14.2.1MATLAB模糊控制工具箱
14.2.2基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器
14.2.3模糊控制系统的Simulink仿真
14.2.4MATLAB神经网络工具箱及其仿真
14.2.5神经控制算法的MATLAB仿真程序设计与实现
14.2.6模糊控制与神经网络控制的实验
14.3Python语言
14.3.1Python简介
14.3.2Python的基本语法与功能
14.4基于Python的深度学习框架设计
14.4.1深度学习框架的发展
14.4.2深度学习开源框架的比较
14.4.3深度学习框架基本功能
14.4.4基于Python的深度学习算法应用实例分析
14.5小结
习题14
第五篇智能控制的计算能力
第15章智能控制的算力及架构
15.1智能算力的定义与分类
15.1.1智能算力的定义
15.1.2智能算力和芯片的分类
15.2智能芯片的发展
15.2.1智能芯片的发展简史
15.2.2智能芯片的发展态势
15.3智能控制算力网络
15.3.1智能算力网络的定义和特征
15.3.2智能算力网络的基本架构和工作机制
15.3.3智能算力网络的关键技术
15.3.4智能算力网络的应用示例
15.4普适智能算力网络
15.4.1普适智能算力网络的基本架构
15.4.2普适智能算力网络的应用示例
15.5智能控制算力的研究与应用概况
15.6小结
习题15
参考文献
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| 內容試閱：
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国内外人工智能及其产业化浪潮正汹涌澎湃地向前推进，推动科学技术的创新发展、国民经济的转型升级和人民生活的全面提高。人工智能科技已成为时代的宠儿，备受关注和呵护，也令人充满期待。我们能够投身并感受这场人工智能热潮，是一种难逢的机遇和莫大的荣幸。
作为人工智能的一个重要研究与应用领域，智能控制乘着人工智能的强劲东风加速发展。修订后的《智能控制原理与应用》（第4版）以新的面貌与读者见面，正适应智能控制新发展的需要，希望能够为我国智能控制的人才培养和研究应用做出新的积极贡献。
《智能控制原理与应用》（第4版）构建了崭新的系统组成。受人工智能的核心要素和体系启发，提出了智能控制的体系，认为智能控制由基于知识的智能控制、基于数据的智能控制、知识与数据复合智能控制、智能控制的算法与编程、
智能控制的算力及架构，以及智能控制应用构成。全书围绕这个新架构展开讨论。
《智能控制原理与应用》（第4版）介绍智能控制的基本原理及其应用，分5篇共15章进行阐述。本书是本科生和研究生学习智能控制不可多得的优秀教材，也是从事智能控制研究与开发人员进行相关项目研究的综合手册和实用指南。
本次修订对全书内容进行了较大的更新，增加了一些新内容，如
智能控制的学科体系、
免疫算法和人工免疫系统原理及示例、仿人控制、自然语言控制、智能控制算法编程实现与深度学习开源框架、基于Python的深度学习算法和应用、智能控制的算力及架构等。其中，
智能控制的学科体系、
智能控制算法编程和智能控制的算力是国内外智能控制教材所没有的。此外，较多地增补了国内外智能控制的最新参考文献，供广大师生和其他研究人员学习参考。
本书第1版由蔡自兴编著，第2版由蔡自兴、余伶俐、肖晓明等修订，第3版由蔡自兴修订。第4版由蔡自兴、余伶俐、肖晓明等修订。我要诚挚地感谢张钟俊、吴宏鑫、冯纯伯等院士和许多智能控制专家长期以来对本书编著与出版工作的关心与指导，衷心感谢对我主持的国家级精品课程和国家级精品资源共享课程“智能控制”的立项与支持，感谢全国控制类国家级教学团队合作联盟的关爱和建议，感谢中国科学技术协会《科技导报》编辑部、中南大学智能系统与智能控制研究所和湖南省自兴人工智能研究院的厚爱与帮助，感谢王晶、蔡竞峰、任孝平、刘芬等提供了许多富有参考价值的国内外智能控制文献，特别感谢清华大学出版社曾珊等编辑出版人员为本书付出的辛勤劳动。他们的鼓励、支持与帮助是本书第4版高质量出版的重要保证。
本书是国家级精品课程和国家级精品资源共享课程“智能控制”的配套教材，适合作为全国高等院校自动化、智能科学与技术、人工智能、机器人、电气工程与自动化、测控工程、机电工程和电子工程等专业的本科生智能控制类课程教材以及硕士生、博士生的学习参考教材，还可供从事智能控制和智能系统研究、设计、开发与应用的科技人员借鉴。
本书相关网址包括： ①国家级精品课程“智能控制”https://www.icourses.cn/sCourse/course_6696.html； ②智能控制26讲https://www.bilibili.com/video/av91865493/。可与本书配套使用。
随着人工智能的快速发展，智能控制也得到了前所未有的发展机遇，许多新思想和新方法正在出现并将逐渐成熟。我们尚来不及将一些正在发展中的新理论和新技术收入本书，只好留到下一版增补。此外，由于修订比较匆忙，加上笔者的知识和能力所限，致使本书仍然存在一些不足之处，热诚欢迎广大专家、师生和其他读者批评指正。
蔡自兴
2024年6月16日
于长沙德怡园
国内外人工智能及其产业化浪潮正汹涌澎湃向前推进，推动科学技术的创新发展、国民经济的转型升级和人民生活水平的全面提高。我们能够投身并感受这股新时代的智能化热潮，既是一种难逢的机遇，也是莫大的荣幸。
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《智能控制原理与应用》（第3版）介绍智能控制的基本原理及其应用，着重讨论了递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制、分布式控制、进化控制、网络控制和复合控制等系统的原理与应用。本次修订注意“瘦身”与“强体”结合，对全书内容进行了较大更新。首先，为了减少篇幅，做到“瘦身”，割爱删去了人工智能的学派理论与计算方法、专家系统的建模、重复学习控制、分布式控制系统的通信、免疫算法和人工免疫系统原理、免疫控制系统举例、模糊专家复合控制器以及仿人控制等内容，在保留主要内容的同时使全书篇幅得到控制。然后，做了“强身”处理，增加了一些新内容，如中国智能控制的发展简史、模糊推理与模糊判决、深层神经网络与深度学习以及计算机网络的发展等。此外，较多地增补了国内外智能控制的最新参考文献，供广大师生和其他研究人员学习参考。
本书第1版由蔡自兴编著，第2版由蔡自兴、余伶俐、肖晓明等修订，第3版由蔡自兴修订。我要诚挚感谢许多智能控制和人工智能专家长期以来对本书的关心与指教，衷心感谢国家对我主持的国家级精品课程和精品资源共享课“智能控制”的立项与支持，感谢中国科学技术协会《科技导报》编辑部、中南大学智能系统与智能控制研究所和湖南省自兴人工智能研究院的厚爱与帮助，感谢王晶、蔡竞峰、任孝平等提供了许多富有参考价值的国内外智能控制文献，特别感谢清华大学出版社王一玲等编辑出版人员为本书付出的辛勤劳动。他们的鼓励、支持与帮助是本书第3版顺利出版的重要保证。
本书是国家级精品课程和国家级精品资源共享课“智能控制”的配套教材，作为全国高等院校自动化、智能科学与技术、人工智能、机器人、电气工程与自动化、测控工程、机电工程和电子工程等专业的本科生智能控制类课程教材以及硕士生、博士生学习参考书，还可供从事智能控制和智能系统研究、设计、开发与应用的科技人员借鉴。
随着人工智能的快速发展，智能控制也得到前所未有的发展机遇，许多新思想和新方法正在出现并将逐渐成熟。我们尚来不及将一些正在发展中的新理论和新技术收入本书，只好留到下一版增补。特别说明一下，按照国际上一些学术著作和教材的编写习惯，本书中矢量和矩阵没有排成黑斜体，而是和其他变量一样采用白斜体。此外，由于修订比较匆忙，加上笔者的知识和能力所限，致使本书仍然存在一些不足之处，热诚欢迎广大专家、师生和其他读者批评指正。
蔡自兴2019年7月于长沙德怡园
《智能控制原理与应用》第1版于2007年在清华大学出版社出版，至今已有6个年头了。为了反映国内外智能控制的最新进展，满足国内科学研究和课程教学的需要，有必要对该书进行修订并出版第2版。
《智能控制原理与应用》（第2版）介绍智能控制的基本原理及其应用，着重讨论智能控制几个主要系统的原理、方法及应用。所涉及智能控制系统依次包括递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、学习控制系统、多真体(MAS)控制系统、进化控制系统、免疫控制系统、网络控制系统以及复合智能控制系统等。本书相当大一部分内容是作者及其研究团队近年来的研究成果，反映出国内外智能控制研究和应用最新进展。特别是作为国家级精品课程、国家级精品资源共享课程，作者把教学团队的智能控制课程教学改革成果融入本教材。本次修订，对全书进行了较大更新，特别突出了计算智能（软计算），加强了模糊控制系统和神经控制系统的计算和MATLAB工具的应用指导，充实了网络控制系统内容等。在内容编排上也做了一些调整与增删，例如删除“仿人控制”和“展望”两章，把“仿人控制”的部分内容并入“复合控制”，把“展望”的部分内容调入第1章“概论”，把“集散控制系统”从第1章调至第9章“网络控制”等。此外，为了把本书主要读者对象从研究生转换为本科生，删除了第1版中一些比较深奥的内容，如系统建模、决策模型、稳定性和鲁棒性分析等。这样，在保持本书固有特色的基础上，精炼了内容，增加了训练，吸收了新知识，更加适合作为本科生教材，有利于提高课程教学质量和本科生培养质量。
本书第1版由蔡自兴编著。第2版由蔡自兴负责修订与统稿，其中，第4章（模糊控制系统）由肖晓明修订，第5章（神经控制系统）由余伶俐修订。他们两人还负责本书附录的编写工作。谷明琴、郭璠和李昭协助本书“网络控制系统”一章的修订。吴冰璐、马超等协助部分文字输入和插图绘制工作。
本书可作为高等院校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、机电工程、电子工程等专业本科生智能控制类课程教材，也可供从事智能控制和智能系统研究、设计、应用的科技工作者阅读与参考，还可作为硕士和博士学位课程智能控制、智能系统等课程的教学参考书以及博士生和硕士生入学课程考试参考书。
值此新版著作出版之际，想向广大读者汇报我的智能控制著作编著与出版情况，展现这些著作的来龙去脉。实际上，本书是我在国内外出版的智能控制著作的第8个版本： ①《智能控制》，电子工业出版社，1990； ②Intelligent Control： Principles，Techniques and Applications，World Scientific Publishers，1997； ③《智能控制——基础及应用》，国防工业出版社，1998； ④《智能控制》（第2版），电子工业出版社，2004； ⑤
《人工智能控制（研究生用书）》，化学工业出版社，2005； ⑥
《智能控制原理与应用》，清华大学出版社，2007； ⑦
《智能控制导论》，中国水利水电出版社，2007； ⑧
《智能控制原理与应用》（第2版），清华大学出版社，2013。这些智能控制著作的编著与出版，得到众多专家、学者和相关部门领导、同人的支持与帮助，受到高校广大师生和其他读者的热情欢迎和普遍使用，为我国智能控制学科建设、课程建设和人才培养做出了应有的贡献。谨对各位专家、领导、编辑、师生和其他读者致以衷心感谢！
在本书第2版修订出版过程中，得到许多专家和同仁的有力帮助。我国航天智能控制的先行者和奠基人、中国科学院院士、北京控制工程研究所吴宏鑫研究员在百忙中为本书热情作序； 清华大学出版社王一玲编审等为本书的编辑和出版付出辛勤劳动； 国内外许多智能控制专著、教材和论文的作者为本书提供了丰富的营养，使我们受益匪浅。我们对所有这些支持与帮助表示诚挚感谢！
本书第2版的修订与出版，也是献给龙年九、十月先后问世的我的小孙女和小孙子的一份礼物。他们的平安诞生和健康成长，使我们感到生活更加美满与温馨。
由于修订比较匆忙，一些新资料未能及时收集与消化，因此本书一定存在一些不足之处，诚恳地欢迎广大专家、高校师生和其他读者提出宝贵意见，供下次修订时参考与借鉴。
蔡自兴
2013年7月
于长沙岳麓山
近代科学技术的许多重大进展都是人类智慧、思维、幻想和拼搏的成果； 同时，这些科技进步反过来又促进人们思想的解放，或者称为思想革命。人类历史上从来没有出现过像今天这样的思想大解放，关于宇宙、地球、生命、人类、时空、进化、智能的论点和著作，如雨后春笋破土而出，似百花争艳迎春怒放。
作为智能科学领域的一位探索者，我对自然界的生命、进化与智能深感兴趣。据研究结果称： 大约6亿年前，地球上发生过一次异乎寻常的大爆炸，生物学家把它称为寒武纪爆炸。这次爆炸的最重要意义在于发现了数量颇大和种类繁多的生物，这是地球生态史上任何一个时期都无法比拟的。
大脑是衡量进化水平的最重要标志。有了人类的大脑，我们就能够有思想、思维和规划，有发明、创造和革新，有艺术、音乐和诗歌，也才可能有“上天揽月”、火星探测、“下海捉鳖”以及基因和克隆研究之壮举。
地球上的早期生物是比较低级的，它们经历了长期的和不断的进化历程，并最终得到进化的最新高级产品——人类。人类经过长期进化，通过自然竞争和自然选择，成为当今最有智慧的高级生物种群。人类智能是这种自然过程的创造物，用控制的术语来说，人类智能具有传感性能的分布特性和控制机制的鲁棒特性。人类的认知能力是保藏在以大脑为中心的“碳素计算机”中。大脑通过诸如视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等各种自然传感机制来获取环境信息，借助智能而集成这些信息并对信息提供适当的解释。然后，认知过程进一步提升这类特性为学习、记忆和推理能力，并通过分布在中枢神经系统内的复杂神经网络产生适当的肌肉控制，产生相应的行为或动作。正是这种认知过程和智能特性，使人类在许多方面成为有别于其他生灵的高级动物。
伴随着人类的进化，人类智慧逐步提高。人类正从大自然学习并力图通过机器来模仿自身的认知过程和智能。人类已经发明了目前称之为计算机和自动机的高级机器，创建了能够为人类的进化和发展服务的智能系统，并应用机器智能来模仿人类智能，扩展了人脑的功能。在这一领域，形形色色的“智能制品”大放异彩，为经济、科技、教育、文化和人民生活服务。CAD、CAM、CAI、CAP、CIMS、互联网、数据挖掘、智能体（agent）、机器人、自动机器和智能软件包等，已成为我们学习、工作和生活的组成部分。可以把智能控制系统这个主题看作智能机器这个广阔领域的一个子集。智能自动化技术已成为高级决策的必不可少的得力工具。
生命的进化也出现新的挑战。智能机器人与人工生命的结合，可能创造出具有生命现象的生物机器人。一个拟人机器人能够用它的眼睛跟踪人群通过人行横道； 一台自主机器人车能够辨识道路的边缘，绕过障碍物，在探索中前进。机器人打乒乓球和机器人辅助外科手术等例子，早已众所周知。另外，某些不负责任的人或犯罪分子利用智能技术进行罪恶活动，如制造计算机病毒和盗取银行存款等“智能犯罪”活动。面对机器的进化，我们切不可怠慢。作为机器的主人，我们要以新的成就和实力，继续赢得机器对人类的尊敬，使智能机器和智能系统永远听从人类的指挥，忠诚地为人类服务。
人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进一步进化服务。我们学习与研究智能系统、人工智能、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统为人类进步服务。因此，可以说，对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然。
控制科学和技术在20世纪经历了最重要的发展过程，发生了许多重要事件。20世纪40年代至60年代，控制学科研究线性和非线性控制机理。这类控制器的设计主要建立在频域模型基础上。60年代至80年代，控制系统领域获得迅速发展，引入了许多新的理论创新。这些创新包括状态空间模型的应用、可控性和可观性概念的开发以及最优和随机控制理论的演化等。其中某些成果被应用于过程控制和航空航天制导。在此期间，还提出了一些新的概念，如自适应、自学习、最优性和鲁棒性等。然而，受控装置和随机环境的模型是根据其物理特性通过离线和在线参数估计而建立的，所有控制方法仍然严重地依赖数学模型。
从1980年起，控制学科获得快速发展，提出许多创新理论，包含了老策略与新技术(如应用知识库、模糊逻辑和神经网络等)的融合。可以把这些新出现的理论归类于智能控制领域。实际上，现在智能控制已成为一个很有名的术语，并被控制系统科学家们广为研究和接受。尽管这些理论发展的某些方面仍然采用基于模型控制的老概念，但出现在该领域的许多新观念正导致非模型控制。在设计基于模型的控制器时，设计者采用了受控装置及其环境的先验知识，这类知识通过装置及其环境的物理特征，或通过实验、辨识和估计来积累。非模型控制方法与在线学习机制相结合。神经网络和模糊逻辑领域出现的技术创新，有助于促进自主机器人系统向智能控制领域发展。近年来智能控制的某些技术由生物学所固有的控制机理激发而产生的，其中，进化控制和免疫控制是基于生物机理激发的控制的代表。
智能控制系统表现出许多系统科学家和应用数学家所积累的知识，特别是从20世纪60年代起这些科学家首次提出学习和适应这类术语，对一般研究领域和智能系统做出了贡献。细心的读者可能会发现，在智能控制的背后是反馈这一传统概念。反馈一直为我们所用，而且是所有人工控制机制的固有基础。实际上，反馈不仅对包括智能控制在内的自动控制起到重大作用，而且在发展和推进人类现代物质文明和精神文明方面正在起到日益重要的作用。可以预言，具有复杂反馈机制的智能控制必将对21世纪高文明和高技术的社会起到举足轻重的作用。
我有幸亲历了智能控制的研究和发展进程，深为珍惜。这是一种缘分，也是一种机遇。借此机会，略向大家汇报一二。1983—1985年，我在美国普渡（Purdue）大学等校留学期间，绝大部分时间是在美国国家工程科学院院士、国际智能控制的奠基者和开拓者傅京孙（K.S.Fu）教授的指导和合作下，研究机器人规划专家系统——一种基于知识工程的智能机器人高层控制技术和方法，受到国际大师的熏陶和指点，开始踏上研究智能系统的征程。当我结束首次访美后不久，我们的《人工智能及其应用》于1987年在清华大学出版社出版发行了。该书为智能控制建立了重要基础。1985年和1987年国际智能控制研讨会（ISIC）之后，智能控制作为一门新学科在国际上建立起来，
智能控制的教学问题开始得到关注
。中国的智能控制研究差不多是与国际同步起动的。为适应自动控制学科发展和教学改革的需要，瞄准国际前沿学科，全国自动控制与计算机教材编审委员会和电子工业部教材办于1987年向全国发出《智能控制》等统编教材公开征稿的通知。尽管编写时间紧迫和参考资料奇缺，我还是大胆应征。我想，自己有自动控制的基础，又在美国研究过人工智能，二者在我身上的结合使我具有一定优势，因而满怀信心地进行准备，全力以赴地投入写作。经过一年多的艰苦努力，我于1988年写出书稿，呈交教材编审委员会评审。在教材编审委员会主任委员张钟俊院士、副主任委员兼该教材责任编委胡保生教授及全体委员的关怀和支持下，我编写的《智能控制》教材通过了教材编审委员会的审评，中标为全国统编教材，并于1990年由电子工业出版社出版，成为国内外公开出版的关于智能控制的教材和专著。该书于1996年获得第三届全国优秀教材（电子类）一等奖，并与其他著作一起于2001年获得全国高校自然科学奖二等奖。
1992—1993年，我第二次留学美国，到纽约州伦塞勒大学(RPI)的太空探索智能机器人系统研究中心(CIRSSE)，同国际著名智能控制专家萨里迪斯(G.N.Saridis)和桑德森(A.C.Sanderson)教授合作研究机器人的智能控制问题，得到不少启发，受益匪浅，为撰写智能控制新著打下基础。
随着智能控制研究的进一步发展，到20世纪90年代中期，智能控制学科和课程内容有了进一步充实的基础和更新的必要。我的另外两部著作Intelligent Control： Principles，Techniques and Applications和《智能控制——基础与应用》于1997年年底和1998年年初分别在国外和国内问世。这些智能控制著作已具有比较充实的基础理论以及比较明确的研究和应用方向。
进入21世纪以来，智能控制学科又有了新的发展。为了及时反映智能控制研究和学科的最新发展，在电子工业出版社的大力支持下，我们修订了“智能控制”课程的教学大纲，进一步优化和更新教学内容。我们确定的内容是： 介绍智能控制的基本概念、工作原理、控制方法与应用，涉及人类的认知观和认知过程，智能控制的发展过程、定义和结构原理，知识表示方法和推理技术，计算智能的基本知识，各种智能控制系统的作用机理、结构和应用，一些新的智能控制简介以及智能控制的研究与应用展望等。我们的期望目标是： 编写出反映新世纪智能控制学科发展水平和发展趋向的新一代智能控制课程研究生教材，争取为我国智能控制课程建设、教材建设以至学科建设做出新的贡献。
为了编好本教材，这两年来作者进行了深入的调研和充分的准备，其中包括2004年夏赴俄罗斯访问研究和2005年夏赴美国访问研究。特别是在俄罗斯科学院圣彼得堡信息学与自动化研究所和美国CASE大学（CWRU）的研究，为本教材的编写提供了大量的第一手宝贵资料。
本书介绍智能控制的基本概念、工作原理、技术方法与应用。全书共12章。第1章介绍智能控制的概况，包括智能控制的起源与发展、智能控制的定义、特点、结构和分类，尤其是智能控制的学科结构理论。第2章至第10章逐一研究递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、学习控制系统、仿人控制、基于MAS的控制、进化控制与免疫控制以及基于Web的控制的作用机理、类型结构、设计方法、控制特性和应用示例。第11章讨论复合智能控制。第12章探讨智能控制进一步研究的问题，并展望智能控制的发展方向。书中很
多章的内容是十分新颖的，反映出国内外智能控制研究和应用的最新进展，是国内外内容最新的一部智能控制教材。
综上所述，智能控制已颇具学科体系，包括基础理论、技术方法和实际应用诸方面。在基础理论方面，涉及传统人工智能的知识表示和推理、计算智能(如模糊计算、神经计算、进化计算和免疫计算等)和机器学习等。在技术方法方面，从递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制、仿人控制、进化控制、免疫控制、基于Web的控制和基于MAS的控制等系统加以研究。在实际应用方面，则从十分广泛的领域举例剖析。各种不同人工智能学派的观点在智能控制学科上得到很好的包涵与融合，为不同学术派别的合作树立了和谐发展的典范。
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