Zdenko Kovacic，分别于1981年、1987年和1993年在克罗地亚萨格勒布大学获得电子工程学士、硕士和博士学位。现为萨格勒布大学电子工程和计算机学院控制与计算机工程系的副教授，主任。主要研究领域包括机器人技术、柔性制造系统、智能控制、自适应控制、最优控制和人工智能控制。1990—1991年曾在美国弗吉尼亚工学院和州立大学的Krishnan Ramu教授的运动控制实验室从事研究工作。曾主持和参加过多项国际，以及克罗地亚政府资助的研究开发项目并成为克罗地亚工业合作伙伴。

　　Stjepan Bogdan，分别于1990年、1993年和1999年在克罗地亚萨格勒布大学获得电子工程学士、硕士和博士学位。现为萨格勒布大学电子工程和计算机学院的助理教授。主要研究领域包括机器人技术、柔性制造系统（FMS）、离散事件系统、智能控制、自适应控制、时间最优控制和电气传动控制。1996~1997年获得Fulbdright奖学金，曾在美国德克萨斯大学的：Frank L. Lewis教授的自动化和机器人研究所从事研究工作。曾主持和参加过多项工业和政府资助的研究开发项目。

　　《模糊控制器设计理论与应用》主要介绍了易于应用到不同类型的工程实际中的模糊控制器设计技术。书中描述了一些模糊控制理论的基本概念和做出成功设计所必备的基础知识。混合、自适应和自学习模糊控制器结构的设计是《模糊控制器设计理论与应用》的侧重点，同时还给出了适于离线和在线操作的自适应模糊控制器设计的完整策略。
　　全书共分7章，内容涵盖从基本的入门水平到面向专业应用水平的模糊控制器设计课题。包括模糊逻辑系统的导论和综述；模糊集合的基本定义及算子；标准模糊控制器设计的要点，并给出了几种易于实现的模糊控制器设计方法；给出了两种自组织模糊控制器；讨论了复杂模糊控制器结构；给出了基于MATLAB／Simulink的模糊控制器设计工程应用范例，并在最后一章专门讨论了模糊控制器的工业应用。
　　《模糊控制器设计理论与应用》适用于从事自动化、自动控制、机械电子和电气自动化领域的工程技术人员及研究生、博士生阅读，也可以作为高等院校自动控制、智能控制等方面的教学参考书。

　　人类解决特殊问题的能力称为智力。智力随处可见，它既可以寓于思想的符号（精确的和抽象的）表达之中，又可以是对运动、语言、笔迹或图片形式感官刺激的解释能力。经验告诉我们，虽然人类不能够精确地定义输入信息及其产生的结果行为，但是却具有同时处理大量信息并做出有效决策的能力。知识水平和获得的经验对人类行为的成功具有很大的影响。人类的思维和决策机制呈现为一个完美的模型，科学家和工程师们一直试图模仿这种模型，并尝试利用它来解决不同的技术与非技术问题。经过不懈的努力，提出了许多称为人工智能方法的措施。例如，人工视觉与听觉建立在信息的利用与处理上，这些信息来自照相机和传声器，即来自功能上与人的感觉器官（如眼睛和耳朵）相匹配的技术设备。我们也可以把一些算法纳入到人工智能的基本形式之中，它们包含人类思维及解决问题方式的要素，例如人工神经网络、模糊逻辑算法、进化或遗传算法和专家系统。
　　Zadeh的模糊集合理论是模糊控制的基础。模糊控制是一种智能的控制方法，它利用多值模糊逻辑和人工智能要素（简化推理原则）来模仿人的思维及反应。在这里，“模糊”一词意味着不完全明了或不充分明确的，或是根据描述人的主观想法、估计、甚至直觉而给出的较近似的说明。在日常生活中，许多情况都具有不确定性的、模糊的特点，可以用词语和词句来描述，例如大多数、许多、几个、不完全正确的或者很有可能的，所有这些均可视为“模糊词语”。在另一方面，比如错误的、正确的、可能的、必需的、没有一个或者所有的，这些词语显示出明确的含义。在此上下文中，它们代表“准确的词语”。
　　……

译者序
原书前言
作者简介
第1章 导论
参考文献

第2章 模糊控制器设计
2.1 模糊集合
2.2 语言变量
2.3 模糊规则
2.3.1 模糊蕴涵
2.3.2 解模糊
2.4 模糊控制器的结构
2.4.1 模糊规则表
2.4.2 模糊集合的形状、数目及分布的选择
2.5 模糊控制器的稳定性
参考文献

第3章 模糊控制器的初始化设置
3.1 PID控制算法的模糊模拟
3.1.1 PID控制器的模糊模拟
3.1.1.1 PID控制器的模糊模拟——变形A
3.1.1.2 PID控制器的模糊模拟——变形B
3.1.1.3 PID控制器的模糊模拟——变形C
3.1.1.4 Sugeno型模糊PID控制器
3.2 模型参考模糊控制器的初始化设置
3.3 相平面模糊控制器的初始化设置
3.4 模糊控制器的初始化设置实例
3.4.1 PI控制器的模拟
3.4.2 模型参考的初始化设置
3.4.3 相平面的初始化设置
参考文献

第4章 复杂模糊控制器结构
4.1 混合模糊控制
4.2 自适应模糊控制
4.2.1 直接与间接自适应控制
4.2.2 模型参考模糊自适应控制系统
4.2.2.1 基于灵敏度模型的自适应
4.2.2.2 基于积分准则的自适应
4.2.2.3 具有模糊自适应的参考模型自适应控制
4.2.3 基于多模糊规则表的自适应
4.2.4 模糊MRAC接触力控制
4.2.5 模糊MRAC角速度控制
参考文献

第5章 自组织模糊控制器
5.1 基于直接李亚普诺夫方法的自组织模糊控制
5.2 基于霍尔维兹稳定性标准的自组织模糊控制
5.3 基于灵敏度函数的自组织模糊控制
5.3.1 系统灵敏度的基本概念
5.3.2 一种自组织模糊算法的综合
5.3.3 基于多模糊规则表的控制例子
5.3.4 具有自学习积分环节的自组织模糊控制
参考文献

第6章 模糊控制器作为MATLAB的高级模块
6.1 MATLAB模糊逻辑工具箱的特性
6.1.1 FIS编辑器
6.1.2 隶属函数编辑器
6.1.3 规则编辑器
6.1.4 规则观测器
6.1.5 在FLT中的解模糊方法
6.1.6 FLT命令
6.2 MATLAB的混合模糊控制器高级模块
6.3 基于多项式的PSLFLCMATLAB高级模块
6.4 基于灵敏度模型的SLFLC的MATLAB高级模块
6.5 设计项目：一个电液伺服系统的模糊控制
6.5.1 控制过程的数学模型
6.5.2 仿真模型
6.5.3 模糊控制器设计说明
参考文献

第7章 工业应用的模糊控制器的实施
7.1 工业模糊控制器简介
7.2 工业模糊逻辑控制器的实施平台
7.2.1 基于微机的模糊控制器的实施
7.2.2 对冷凝水液位进行基于PLC的模糊增益调度控制
7.2.2.1 冷凝器模型
7.2.2.2 标准冷凝器液位控制
7.2.2.3 模糊增益调度冷凝水液位控制
7.2.2.4 通过西门子SimaticS7-216Step7PLC对FGS冷凝水液位控制进行编程
7.2.3 基于PLC的自学习模糊控制器实施
7.2.3.1 PPSOFC——自组织模糊控制器功能块
7.3 在过程控制中的模糊控制器应用实例
7.3.1 基于PC的公路隧道通风系统的模糊预测控制
7.3.1.1 模糊预测控制器的结构
7.3.1.2 空气流量的预测
7.3.1.3 风机数量的预测
7.3.1.4 隧道参数辨识
7.3.1.5 模糊控制器
7.3.1.6 仿真实验
7.3.1.7 基于FBD的模糊预测控制器的实施
7.3.2 麻醉的模糊控制
参考文献