第2版前言
自《智能控制》出版5年以來，恰逢人工智能在世界范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展。人工智能已成為引領(lǐng)新一輪科技革命、產(chǎn)業(yè)變革、社會變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，它對一個國家的科學(xué)技術(shù)、經(jīng)濟發(fā)展、國防實力、社會進(jìn)步等方面將產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。因此，世界各國都在加大投入，加速擴大人工智能領(lǐng)域研究生等高層次人才的培養(yǎng)。
現(xiàn)在，幾乎到處可以看到、聽到智能這個詞，它已經(jīng)成為當(dāng)代出現(xiàn)頻次越來越高、為時髦的詞匯。21世紀(jì)，人類社會已經(jīng)進(jìn)入飛速發(fā)展的智能時代，人工智能技術(shù)已經(jīng)融入科技創(chuàng)新、經(jīng)濟建設(shè)、社會生產(chǎn)、生活、管理等方方面面，信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化正在加速邁向智能化。
人們期望用計算機系統(tǒng)去代替或部分取代人的工作，限度地提高勞動生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量； 期望計算機能在更廣闊的領(lǐng)域向人類專家全面學(xué)習(xí)，使其趕上甚至超過領(lǐng)域?qū)＜业乃�平，這些美好的愿望正在變?yōu)楝F(xiàn)實。
深度學(xué)習(xí)已成為人工智能領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的焦點，AlphaGo 和AlphaGo Zero是谷歌公司Deep Mind團(tuán)隊基于深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)研究開發(fā)的計算機圍棋，自2016年以來，連續(xù)戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍，顯示了人工智能技術(shù)的強大威力。
智能科學(xué)是一個新興的多學(xué)科交叉融合的前沿科學(xué)，其中人工智能是智能科學(xué)的一個重要研究領(lǐng)域。智能控制是人工智能、智能優(yōu)化與自動控制相結(jié)合的交叉學(xué)科，在智能自動化領(lǐng)域不僅占有重要地位，而且發(fā)揮著越來越大的作用。
主要修訂內(nèi)容
本書對第1版中語言表述不夠確切、不夠完整的地方進(jìn)行了修改和完善，并在保留第1版結(jié)構(gòu)、體系和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，更新和增加了以下內(nèi)容。
(1) 第1章，重新撰寫了1.4.2節(jié)； 對圖1.2進(jìn)行了補充說明。
(2) 第2章，補充了有關(guān)語言算子的內(nèi)容。
(3) 第3章，重新撰寫了3.1.1節(jié)； 增加了強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)； 增加了深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(4) 第4章和第5章內(nèi)容沒有增減，只是對部分文字表達(dá)進(jìn)行了修改和完善。
(5) 第6章，更新了6.1節(jié)，智能優(yōu)化算法中增加了4種快速智能優(yōu)化算法： 教學(xué)優(yōu)化算法、正弦余弦算法、渦流搜索算法、陰�碴枌�優(yōu)化算法。
(6) 第7章，標(biāo)題修改為智能控制原理與設(shè)計，并重新撰寫了7.1節(jié)和7.2節(jié)。
(7) 第8章，增加了8.5節(jié)和8.6節(jié)。
(8) 對第1版教材中各章啟迪思考題進(jìn)行了部分修改，增加了涉及新內(nèi)容的相應(yīng)題目。
本書的主要特色
國內(nèi)外有關(guān)智能控制方面的書籍已經(jīng)出版了許多，與這些書籍相比，本書的特色鮮明，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。
（1） 本書將智能控制視為控制論與系統(tǒng)論、信息論、人工智能、計算智能5個學(xué)科的交叉融合，這一觀點繼承并發(fā)展了智能控制的開拓者傅京孫、薩里迪斯等提出的多學(xué)科交叉觀點，更有利于深刻揭示智能控制學(xué)科的本質(zhì)屬性。
（2） 本書將智能控制器對缺乏精確數(shù)學(xué)模型、非線性復(fù)雜對象的控制過程，看作對被控對象逆模型的逼近過程，有利于在控制原理上正確認(rèn)識智能控制與依賴于對象精確模型的傳統(tǒng)控制的區(qū)別，有利于深刻認(rèn)識智能控制的本質(zhì)特征。
（3） 本書提出將傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中信息、反饋、決策三要素加以智能化，并把智能信息、智能反饋、智能決策作為智能控制的三要素，這樣有利于提高設(shè)計智能控制系統(tǒng)的智能水平，也有利于人們正確認(rèn)識智能控制與傳統(tǒng)控制之間的區(qū)別與聯(lián)系。
（4） 本書提出智能控制的新概念，認(rèn)為一個性能的智能控制器，對于非線性復(fù)雜對象的控制，其結(jié)構(gòu)和控制參數(shù)必須能夠自適應(yīng)調(diào)整，而這種調(diào)整必須采用可以在線實現(xiàn)的快速智能優(yōu)化算法，從而成為集智能控制器和智能優(yōu)化算法于一體的智能控制。
（5） 本書以智能控制中的智能來源于模擬人左腦模糊邏輯思維、右腦形象思維、人的控制行為作為主線，從而形成了基于符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義的模糊控制、神經(jīng)控制、專家控制3種智能控制的主要形式。
對于上述3種智能控制形式的認(rèn)識，作者特別強調(diào)以下思想觀點。
模糊控制不是要把控制理論變得模模糊糊，而是要通過引入模糊語言變量及其同語言變量之間構(gòu)成的模糊關(guān)系進(jìn)行模糊邏輯推理，從而使微機控制進(jìn)入那些基于被控對象精確模型無法控制的禁區(qū)，以便獲得基于精確模型控制無法達(dá)到的控制精度。
神經(jīng)控制不是要把控制理論變得神乎其神，而是要利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的信息分布存儲、并行處理與推理、自組織與自學(xué)習(xí)的功能，以及強大的非線性映射的逼近功能，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能對難以精確描述的非線性復(fù)雜對象進(jìn)行建模、優(yōu)化參數(shù)、智能控制等。
專家控制的目的不是要把控制理論退回到只憑人的經(jīng)驗控制的境地，而是利用微機模擬專家或人工控制的經(jīng)驗、規(guī)則、知識以及直覺推理、智能決策行為等，自動地從復(fù)雜被控動態(tài)過程中獲取有用的信息，進(jìn)行定性信息和定量信息的綜合集成推理決策，從而實現(xiàn)對復(fù)雜對象的有效控制。
推薦研究型學(xué)習(xí)方法
作者近40年的教學(xué)實踐、教學(xué)督導(dǎo)和教學(xué)研究的經(jīng)驗表明，無論是教師教學(xué)，還是學(xué)生自學(xué)智能控制課程，都應(yīng)該深入地鉆研教材及相關(guān)文獻(xiàn)，掌握其中的重要概念、原理和方法，并能通過MATLAB工具箱對模糊控制、神經(jīng)控制系統(tǒng)等進(jìn)行仿真實踐，做到理論聯(lián)系實際。
學(xué)習(xí)本書要采用研究型的學(xué)習(xí)方法，把學(xué)習(xí)過程當(dāng)作一項課題來研究，在研究過程中學(xué)習(xí)，又在學(xué)習(xí)中研究。研的本意指細(xì)磨、研墨，釋義指反復(fù)深入地探求、考慮、思索； 究的本意指仔細(xì)推求、追查，釋義指到底、究竟。研究就是指探求事物、問題的真相、性質(zhì)、產(chǎn)生的根源、發(fā)展的來龍去脈及其規(guī)律等。
具體地講，在學(xué)習(xí)本書的過程中，要不斷地自我提問： 為什么要研究這個問題？用什么方法解決的？這種方法對我有什么啟發(fā)？在解決問題過程中提出了什么新概念？要用打破砂鍋問到底的精神去讀書、學(xué)習(xí)和實踐，這樣才能真正學(xué)到一些知識，為有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所成就打下堅實的基礎(chǔ)。
在對新概念的學(xué)習(xí)、理解和掌握上必須狠下功夫！因為學(xué)習(xí)掌握新概念是學(xué)好新知識的首要關(guān)口。須知，概念是科學(xué)的細(xì)胞，概念是人們刻畫客觀事物本質(zhì)屬性的一種思維形式。
一個新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)或一項技術(shù)發(fā)明，往往伴隨著提出新的概念，來刻畫過去沒被人們認(rèn)識的事物的本質(zhì)特征�？梢�，概念對于學(xué)習(xí)掌握知識及發(fā)明創(chuàng)造都具有舉足輕重的作用。
學(xué)好一門課程必須從學(xué)好、掌握一個新概念開始。例如，在學(xué)習(xí)模糊控制時，模糊概念、模糊集合、模糊邏輯等都是新概念。扎德為什么提出模糊集合新概念？扎德是用什么樣的思想方法創(chuàng)立了模糊集合？什么是模糊概念？如何用一個模糊集合描述一個模糊概念？模糊邏輯、二值邏輯（布爾邏輯）和模糊集合、經(jīng)典集合之間有什么區(qū)別與聯(lián)系？這一連串的問題都摳明白了，再往后學(xué)就容易了。緊接著，就是學(xué)習(xí)兩個模糊集合之間構(gòu)成的模糊關(guān)系，以及由模糊關(guān)系進(jìn)而再實現(xiàn)模糊邏輯推理。模糊集合、模糊關(guān)系和模糊推理就構(gòu)成了模糊系統(tǒng)。用模糊集合表示語言變量，用模糊關(guān)系描述模糊控制規(guī)則，用模糊推理給出模糊控制決策，就構(gòu)成了模糊邏輯控制的核心內(nèi)容。
倡導(dǎo)學(xué)點思維科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、科學(xué)方法論
為了更好地從事教學(xué)、學(xué)習(xí)、研究和創(chuàng)新性工作，作者向廣大教師、研究生和科技人員強烈推薦學(xué)習(xí)一些有關(guān)思維科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、科學(xué)方法論的基本概念和基礎(chǔ)知識。為此，先給大家開個頭，作為引子。
思維科學(xué)是研究人們認(rèn)識客觀世界的思維規(guī)律和思維方法的科學(xué)，又稱為邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)。思維是指人們對客觀事物的間接反映，它反映事物的本質(zhì)屬性和事物之間的聯(lián)系。思維具有3種類型抽象思維（邏輯思維）、形象思維（直覺思維）、靈感思維（頓悟思維）； 思維有3種形式概念、判斷、推理。
系統(tǒng)科學(xué)是以系統(tǒng)為研究對象的基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用學(xué)科群組成的科學(xué)。系統(tǒng)是由相互聯(lián)系、相互作用的組件（元素）組成的具有一定結(jié)構(gòu)和功能的有機整體。系統(tǒng)科學(xué)的基本概念包括系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)、層次、行為、功能、演化、涌現(xiàn)、自組織、環(huán)境等。系統(tǒng)類型包括線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)、復(fù)雜系統(tǒng)、開放系統(tǒng)、封閉系統(tǒng)、孤立系統(tǒng)等。
科學(xué)方法論是指導(dǎo)人們從事科學(xué)研究工作中普遍使用和特殊使用的思想方法或哲學(xué)思想�？茖W(xué)方法論內(nèi)容很豐富，作者認(rèn)為重要的是掌握自然辯證法中的對立統(tǒng)一規(guī)律。矛盾是辯證法的核心概念，矛盾就是對立統(tǒng)一。對立統(tǒng)一規(guī)律是指任何事物都包含著矛盾，矛盾分主要矛盾和非主要矛盾，且二者在一定條件下可轉(zhuǎn)化，矛盾雙方既對立又統(tǒng)一，由此推動著事物發(fā)展。
下面綜合一下思維科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和科學(xué)方法論的有關(guān)概念和思想在前面所列舉學(xué)習(xí)模糊控制例子中的具體體現(xiàn)。
經(jīng)典集合使用1和0 兩個值表示某事物具有或不具有某種屬性。這種二值邏輯不能描述大量客觀事物屬性不分明、具有模糊性的情況。人的思維具有模糊性，可以用語言描述屬性不分明的事物。扎德認(rèn)為，讓計算機以一種接近人類行為的方式解決問題，就必須解決經(jīng)典集合中取值1和0矛盾雙方的對立統(tǒng)一問題。扎德創(chuàng)造性地提出，用一條隸屬函數(shù)曲線把二值邏輯的值0、1適當(dāng)?shù)剡B接起來，從而解決了1和0對立的矛盾雙方統(tǒng)一問題，創(chuàng)立了模糊集合。用模糊集合可以描述模糊概念、表示語言變量。這樣就把傳統(tǒng)的概念、判斷和推理推廣為模糊概念、模糊判斷和模糊推理，構(gòu)成了模糊系統(tǒng)。
在上述模糊集合論創(chuàng)立過程中，一是用到了系統(tǒng)科學(xué)中的概念，如模糊概念、模糊判斷和模糊推理就構(gòu)成了模糊系統(tǒng)； 二是用到了思維科學(xué)中的概念、判斷、推理等基本概念； 三是用到了對立統(tǒng)一的科學(xué)方法論，通過創(chuàng)立隸屬函數(shù)新概念使二值邏輯中矛盾對立的雙方做到統(tǒng)一。
思維科學(xué)和科學(xué)方法論在系統(tǒng)的范疇內(nèi)都是相通的。系統(tǒng)的辯證的思維方法論為我們正確認(rèn)識事物、解決問題、科學(xué)研究、發(fā)明創(chuàng)造等提供了強有力的思想武器。所以，我們必須在教學(xué)、學(xué)習(xí)、科研等一切工作中采用系統(tǒng)的辯證思維的科學(xué)方法作指導(dǎo)，才能收到事半功倍的效果。
結(jié)束語
在此，引用控制界和科學(xué)界大師們有關(guān)控制論和方法論的語錄作為本前言的結(jié)束語。
智能控制的早期開拓者美國薩里迪斯（G.N.Saridis）教授在《論智能控制的實現(xiàn)》中指出： 向人腦（生物腦）學(xué)習(xí)是捷徑。
美國喬治（F.H.George）教授在《控制論基礎(chǔ)》中指出： 控制論的焦點就是模擬和綜合人類智能問題。
國際控制界享有盛譽的瑞典奧斯特隆姆（K.J.�@str�塵）教授指出： 控制論是維納在研究動物（包括人）和機器內(nèi)部的通信與控制時創(chuàng)立的，當(dāng)時提出了許多新概念，目前，這一領(lǐng)域似乎又回到了發(fā)現(xiàn)新概念的時代。
美國麻省理工學(xué)院著名數(shù)學(xué)家維納（N.Wiener）在《控制論》第二版前言中指出： 控制論學(xué)家應(yīng)該繼續(xù)走向新的領(lǐng)域，應(yīng)該把他的大部分注意力轉(zhuǎn)到近十年的發(fā)展中新興的思想上去。
耗散結(jié)構(gòu)論的創(chuàng)始人諾貝爾獎得主普利高津（I.Prigogine）教授指出： 當(dāng)代科學(xué)正迅速發(fā)展，一方面是人對物理世界的認(rèn)識在廣度和深度上的擴展； 另一方面是研究越來越復(fù)雜的對象引起科學(xué)方法上質(zhì)的變化，后一方面更為重要。
后，作者對清華大學(xué)出版社對本書出版工作的支持表示衷心感謝！對本書所引用的國內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)的作者深表謝意！

編者
2021年6月
于哈爾濱工業(yè)大學(xué)

Foreword
第1版前言

智能控制對許多人來說，既熟悉又陌生。說熟悉是因為當(dāng)代智能這個詞很時髦，說陌生是因為即使從事控制的專業(yè)人員也未必對智能控制的內(nèi)涵理解得很深刻。
自動控制的產(chǎn)生來源于人們對生產(chǎn)過程自動化的需求，既可以減輕人們的勞動強度，又可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，被控對象變得日益復(fù)雜，以至于人們難以用精確的數(shù)學(xué)模型加以描述，即使建立了非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，也難以用于實際的控制系統(tǒng)設(shè)計。因此，對于具有不確定性復(fù)雜對象的控制難題，基于被控對象精確數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制經(jīng)典控制理論及現(xiàn)代控制理論都面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
面對難以用傳統(tǒng)控制理論控制的復(fù)雜對象，具有一定操作經(jīng)驗的人員采用人工控制方法往往能夠取得滿意的控制效果。這些操作人員既不需要對象的數(shù)學(xué)模型，也不需要控制專家的指導(dǎo)，而是憑借他的操作經(jīng)驗，借助于儀器、儀表等傳感器對被控對象隱含在輸入輸出數(shù)據(jù)中的動態(tài)行為不斷觀測與分析，并根據(jù)控制過程的要求，不斷通過執(zhí)行機構(gòu)對被控過程加以調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)對復(fù)雜對象的有效控制。
隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和性能的不斷提高，使得用機器模擬人的智能決策行為對復(fù)雜對象進(jìn)行控制變得易于實現(xiàn)，這樣的控制形式被稱為智能控制。因此，智能控制是借助于計算機模擬人（包括操作人員及控制專家）對難以建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜對象的智能控制決策行為，基于控制系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)的因果關(guān)系推理，實現(xiàn)對復(fù)雜對象計算機閉環(huán)數(shù)字控制的形式。
本書作者李士勇教授早在20世紀(jì)80年代就開始了模糊控制、智能控制的教學(xué)和科研工作，編著《模糊控制和智能控制理論與應(yīng)用》（1990）； 《模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論》（第1版1996，第2版1998）榮獲1999年全國優(yōu)秀科技圖書獎暨科技進(jìn)步獎（科技著作）三等獎。本書躋身于十大領(lǐng)域中國科技論文被引頻次的前50部專著與譯著排行榜（見《中國科學(xué)計量指標(biāo)： 論文與引文統(tǒng)計》2000卷、2001卷，中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報中心出版）； 據(jù)中國知網(wǎng)中國期刊全文數(shù)據(jù)庫中國博士碩士論文全文數(shù)據(jù)庫中國重要會議全文數(shù)據(jù)庫檢索結(jié)果， 截至2015年11月，該書已被十大領(lǐng)域6232篇論文引用。美國IEEE Fellow、田納西大學(xué)J.H.Hung （洪箴）教授1997年看過作者上述兩本著作后曾指出： 李教授在模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)（絡(luò)）控制和智能控制方面有深入的理論研究以及特殊的學(xué)術(shù)造詣和貢獻(xiàn)。
用計算機模擬人腦的智能決策行為通常有3種模擬途徑： 符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義�；�于上述3種模擬形式，分別創(chuàng)立和發(fā)展了實現(xiàn)智能控制的3種基本形式基于模糊邏輯推理的智能控制（簡稱模糊控制）； 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的智能控制（簡稱神經(jīng)控制）； 基于專家知識推理的智能控制（簡稱專家控制）。本書主要闡述模糊控制、神經(jīng)控制和專家控制系統(tǒng)的組成、原理、設(shè)計及應(yīng)用等內(nèi)容。此外，也用一定的篇幅介紹遞階智能控制、學(xué)習(xí)控制、智能優(yōu)化算法及智能控制與智能優(yōu)化融合方面的內(nèi)容。

智能控制(第2版)

全書共8章，第1章從傳統(tǒng)控制到智能控制； 第2章基于模糊邏輯的智能控制； 第3章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制； 第4章專家控制與仿人智能控制； 第5章遞階智能控制與學(xué)習(xí)控制； 第6章智能優(yōu)化原理與算法； 第7章智能控制和智能優(yōu)化的融合； 第8章智能控制的工程應(yīng)用實例。
參加本書部分章節(jié)中部分內(nèi)容編寫工作和提供素材的還有李浩（第2章）、李盼池（第3章）、李�。ǖ�3、4章）、黃忠報（第6、7章）、左興權(quán)（第6章）。
本書是全國工程碩士專業(yè)學(xué)位教育指導(dǎo)委員會推薦教材。教學(xué)參考學(xué)時40學(xué)時，建議教學(xué)時數(shù)分配如下： 第1章2學(xué)時； 第2章10學(xué)時； 第3章8學(xué)時； 第4章6學(xué)時； 第5章4學(xué)時； 第6章6學(xué)時； 第7章4學(xué)時； 第8章供學(xué)生自學(xué)。如果教學(xué)時數(shù)定為30學(xué)時，建議重點講授第1~5章或第1~3章的內(nèi)容，教師也可根據(jù)教學(xué)需要選講部分章節(jié)的內(nèi)容。
為了滿足工程碩士研究生的教學(xué)需求，編者在撰寫過程中盡可能采取由淺入深、深入淺出、啟發(fā)思維的寫作方法，旨在通過本教材的學(xué)習(xí)達(dá)到理解和掌握智能控制基本的概念、原理、設(shè)計方法及其應(yīng)用方面的知識。作者為各章都精心設(shè)計了啟迪思考題，旨在激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和增強創(chuàng)新思維意識。
本書在編寫中引用了部分國內(nèi)外有關(guān)智能控制的理論與應(yīng)用成果，向被引用的文獻(xiàn)的作者致以誠摯的謝意！由于智能控制涉及知識面廣且處在不斷發(fā)展過程中，所以書中難免存在一些不足，懇請廣大讀者給予指正。

編者2016年3月
于哈爾濱工業(yè)大學(xué)