**部分序言1智能自適應模糊控制1.1現代控制理論之路1.2模糊控制概述1.3自適應模糊控制綜述1.4自適應模糊控制中的穩定性問題1.5智能自適應模糊控制1.6現狀1.7總結2.一些現代隨機優化算法2.1簡介2.2遺傳算法（GA）2.3粒子群優化（PSO）2.4協方差矩陣自適應（CMA）2.5和諧搜索算法（HSA）2.6總結3模糊控制器設計Ⅰ：基于隨機算法的方法3.1簡介3.2穩定模糊控制器3.3基于粒子群優化的設計方法3.3.1基于粒子群算法的模糊控制器設計3.3.2設計算法3.4基于HSA的設計方法3.4.1基于HSA的模糊控制器設計3.4.2設計算法3.5基于隨機算法的設計方法：一種廣義方法3.5.1通用設計算法3.6不同算法的比較案例研究3.6.1案例研究一：含有非線性摩擦特性的直流電動機3.6.2案例研究二：達菲振蕩系統3.7總結第二部分基于Lyapunov策略的設計方法4模糊控制器設計Ⅱ：基于Lyapunov策略的自適應方法4.1簡介4.2穩定自適應模糊控制器4.3基于Lyapunov策略的方法（LSBA）4.3.1設計算法4.4案例研究4.4.1案例研究一：含有非線性摩擦特性的直流電動機4.4.2案例研究二：達芬振蕩系統4.5總結5模糊控制器設計III：混合自適應方法5.1簡介5.2采用Lyapunov策略的混合設計方法5.2.1基于Lyapunov理論的混合級聯模型5.2.2基于Lyapunov理論的混合并發模型5.2.3基于Lyapunov理論的混合優先模型5.3案例研究5.3.1案例研究一：含有非線性摩擦特性的直流電動機5.3.2案例研究二：達芬振蕩系統5.4總結第三部分基于H∞策略的設計方法6模糊控制器設計IV：基于H∞策略的魯棒方法6.1簡介6.2魯棒自適應模糊控制器6.3基于H∞策略的魯棒方法（HSBRA）6.3.1設計算法6.4案例研究6.4.1案例研究一：含有非線性摩擦特性的直流電動機6.4.2案例研究二：達芬振蕩系統6.5總結7模糊控制器設計V：魯棒混合自適應方法7.1簡介7.2采用H∞策略的混合設計方法7.2.1基于H∞策略的級聯模型7.2.2基于H∞策略的并發模型7.2.3基于H∞策略的優先模型7.3案例研究7.3.1案例研究一：含有非線性摩擦特性的直流電動機7.3.2案例研究二：達菲振蕩系統7.4總結第四部分應用8實驗研究一：具有輸送延遲的空氣加熱器系統的溫度控制8.1簡介8.2實驗平臺硬件說明8.3空氣加熱器系統的系統識別8.4混合自適應模糊控制器設計8.4.1模擬案例研究8.4.2實驗案例研究一8.4.3實驗案例研究二8.5總結9實驗研究二：基于視覺的移動機器人導航9.1簡介 9.2基于視覺的移動機器人導航9.3基于視覺的移動機器人實驗平臺9.3.1移動機器人硬件說明9.3.2圖像處理技術9.3.3路徑規劃算法9.4混合自適應模糊跟蹤控制器設計9.4.1模擬案例研究9.4.2真實機器人實驗案例研究9.5總結10實驗研究三：機械手的控制10.1簡介10.2實驗平臺硬件說明10.3雙連桿機械手的系統識別10.4混合自適應模糊控制器設計10.4.1案例研究：模擬和實驗10.5總結第五部分結語智能模糊控制的11個新興領域及未來研究方向工具書類索引