智能控制复习资料

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智能控制技术复习材料

一、经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。

智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的，传统控制和智能控制的主要区别：传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。

智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。

传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。

传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。

智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。

二、智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求例如，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力；要求除了实现对各被控物理量定值调节外，还要实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等功能。

三、智能控制的基本特点(1)分层递阶的组织结构(2)多模态控制(3)自学习能力(4)自适应能力(5)自组织能力(6)优化能力四、智能控制系统的主要类型及各自特点模糊控制神经网络控制专家控制系统分层递阶智能控制（该系统由组织级、协调级、执行级组成，按照自上而下精确程度渐增、智能程度渐减的原则进行功能分配。

在这类多层智能控制系统中，智能主要体现在高层次上，其主要作用是模仿人的功能实现规划、决策、学习和任务协调等任务。

执行级仍然采用现有数学解析控制算法，对数值进行操作和运算。

）与常规控制方法相比，模糊控制有以下特点：①模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。

智能控制复习要点

一、填空题1.传统控制方法包括经典控制和现代控制2.智能控制具有学习、抽象、推理、决策等功能3.智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法4.神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点5.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法6.遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习7.遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。

8.智能控制的应用包括智能机器人控制、计算机集成制造系统（CIMS）、工业过程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。

9.专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序10.专家系统的发展分为3个时期：初创期、成熟期、发展期11.专家系统主要由知识库和推理机构成12.知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等13.推理机包括三种推理方式：正向推理、反向推理、双向推理14.常用的知识表示方法为：产生式规则，框架，语义网络，过程。

其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。

15.智能是脑特别是人脑的属性或产物。

智能的基础是知识。

智能的关键是思维。

智能取决于感知和行为。

内涵：智能=知识+思维；外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力。

16.专家系统知识库的数据库包括事实、证据、假设、目标因素。

17.专家控制器分为以下两种类型：直接型专家控制器、间接型专家控制器18.专家控制的特点：灵活性、适应性、鲁棒性19.模糊集是用隶属函数来表征的20.模糊集合的逻辑运算实质上就是隶属函数的运算过程。

21.模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数：高斯型隶属函数、广义钟型隶属函数、S形隶属函数、梯形隶属函数、三角形隶属函数、Z形隶属函数22.隶属函数是模糊控制的应用基础23.遵照这一原则的隶属函数选择方法有以下几种：模糊统计法、主观经验法、神经网络法24.模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法25.知识库由数据库和规则库两部分构成。

智能控制基础复习总结

智能控制基础复习总结第一部分（填空题）1.智能控制的几个主要分支：基于知识的专家系统、模糊控制、神经元网络控制、学习控制。

2.隶属度函数的建立方法：模糊统计法、例证法、专家经验法、二元对比排序法。

3.神经元网络系统的研究主要有三个方面的内容：神经元模型、神经网络结构、神经网络学习方法。

4.从网络结构方面来看，人工神经网络主要表现为三大类：前向网络、反馈网络、自组织网络。

5.神经网络的模型分类（按连接方式分类）：前向网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络。

6.神经网络的学习算法可分为（根据连接权系数的改变方式）：相关学习、纠错学习、无导师学习（各类详细介绍见P88）。

7.对神经网络的训练过程有较大影响的有：权系数的初值、学习方式、激励函数、学习速率。

8.知识表达的种类：图示类、符号类、结构类。

9.含一个隐层以上的多层前向传播神经网络不仅可以以任意精度逼近连续函数本身，还可以逼近函数的导数项。

第二部分（简答题）1.智能控制系统由哪几部分组成？各部分作用是什么？智能控制系统的特点是什么？答：智能控制系统由六部分组成，包括执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。

执行器：是系统的输出，对外界对象发生作用，有电机、定位器、阀门、电磁线圈等；传感器：产生智能系统的输入，可以是关节位置传感器、视觉/触觉传感器、力传感器、距离传感器等，用来监测外部环境和系统本身的状态，向感知信息处理单元提供输入；感知信息处理：将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望值进行比较，在时间和空间上综合观测值与期望值之间的异同，检测事件识别环境；认知：接收存储信息、知识、经验和数据，并分析推理做出决策，送至规划和控制部分；通信接口：建立人机联系及各模块之间的联系；规划和控制：系统核心，根据任务要求、反馈信息及经验知识，进行自动搜索、推理决策、动作规划，最后产生控制作用。

智能控制系统的原理结构智能控制系统的分层递阶结构从智能控制系统的功能模块结构观点出发，提出了分层递阶结构的智能控制系统。

智能控制技术知识点复习总结

0.2 0.3
R

0.7
0.7

求： P Q R
P
Q R
P
Q R
26
0.6 0.6
P Q R

0.4
0.4

P
P
Q
0.7 0.7
R

0.7
0.7

Q
0.7 0.7
R

0.4
0.4

27
语气算子
例有论域X a1 ,a 2 ,a 3 ,a 4 ,a 5 及
“小”＝ 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3
“较小”＝ 1/1 + 0.6/2 + 0.4/3 + 0.2/4
已知规则：为若x小，则y大，
那么当x＝较小时，y＝？
30
近似推理
“大”＝ 0/1 + 0/2 +0.4/3 + 0.7/4 + 1/5
“小”＝ 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3 + 0/4 + 0/5
1 2 3
4 5
36
模糊条件推理 if A then B else C
例：一个系统，当输入为A（温度高）时，输出为B（湿
度小），否则输出C（湿度不小）。
已知
A＝1/x1 + 0.4/x2 + 0.1/x3
B=0.8/y1 + 0.5/y2 + 0.2/y3
C=0.5/y1 + 0.6/y2 + 0.7/y3
0.2 0.7 0.4 0.3

智能控制复习

智能控制的提出：传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题，难以解决对复杂系统的控制。

在传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题，主要表现以下几点：（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型。

（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。

（3）针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。

（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。

傅京逊教授1971年首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二元论。

美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹学，提出三元论，即IC=AC∩AI∩OR智能控制定义，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。

智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法。

智能控制的特点：（1）学习功能：智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习，不断积累知识，使系统的控制性能得到改善；（2）适应功能：智能控制器具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自适应控制，当系统某一部分出现故障时，也能进行控制；（3）自组织功能：智能控制器对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。

（4）优化能力：智能控制能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式，获得整体最优的控制性能。

专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。

智能控制复习(已整理)

1，模糊集合正态性定义如果模糊集合的核非空，则A 是正态的。

换句话说，我们总可以找到一个点x ∈X,使 MA （x ）=1.2．模糊集合补定义模糊集合A 的补表示A （－A ，非A ）定义为)(x A μ＝1－)(x A μ 3．Kohonen 自组织网络，CMAC ，有监督学习？Kohonen 自组织网络无监督学习的神经网络，CMAC 有监督学习。

4．遗传算法的图式定理在选择、交换、变异运算的作用下，确定位数少、定义长度短和适应度高的图式（也称组块）将按指数增长的规律，一代一代地增长。

5．感知器与BAM 网络层数感知器是多层的网络层数，BAM 是由两层神经元网络组成6.在选择、交换、变异的作用下，若含图式H 的染色体平均适应度高于当前种群的平均适应度，则图式H 在下一代染色体中出现的机会将变大。

（对）7.遗传算法二进制编码比十进制编码所包含的图式信息多。

（对）8.神经元有强大的数据处理能力。

（对）9.模糊控制的输出是一个模糊量。

（错）10.遗传算法的重组运算降低了处于相近区域的个体的平均适应度值。

（对） 11.Kohonen 自组织网络可用来数据聚类。

（对）二1 语言变量是多元组),,),(,(M G X x T x1 语言变量是多元组),,),(,(M G X x T x ：其中x 是变量的名称；T （x ）是x 的术语的集合，即x 的语言值名称的集合，每一个值定义在论域X 中；G 是产生x 值名称的句法规则；M 是与各值含义有关的语法规则。

2 P57模糊推理B y B y then A x if A x ''是结果（结论）是是（规则）前提是（事实）前提 , 2 1这里，A '接近于A ，B ’接近于B 。

当A ，B ，A ’和B ’是适当论域中的模糊集合时，上述推理过程称之为近似推理或模糊推理，也称作广义的假言推理。

3 精英选择法是把群种中最优秀的个体直接复制到下一代.可以提高优秀个体对群种控制的速度,从而改善局部搜索,但损害了全局搜索能力.4 Hopfield 网络结构形式离散时间形式；连续时间形式5 神经网络特征P103(1)非线性;(2)平行分布处理;(3)硬件实现;(4)学习和自适应性;(5)数据融洽;(6)多变量系统6、单片机中应用模糊控制一般不进行的操作是(B) A 、标度变换 B 、模糊推理 C 、数字滤波 D 、查表7、神经元模型中不包括（B ）A 、加法器B 、除法器C 、静态非线性函数D 、线性动态SISO 系统 8、神经元模型中没有的部分是（A ）A 、轴突B 、权C 、静态非线性函数D 、线性动态SISO 系统 9、多点交换的描述正确的是（C ）A 、交换点为奇数B 、交换点为偶数C 、减少优良组块损失D 、交换点越多越好三、1、模糊集合和经典集合的区别，举一例说明模糊概念答：经典集合具有精确的边界；而模糊集合没有精确地边界，它体现了用语言表达一种事物的灵活性很多样性。

智能控制基础复习

B1
b1

b2
b3
时的输出C1。
模糊关系方程
（1）已知输入A和模糊关系R，求输出B，这是综合评判，即模糊变换问题。
（2）已知输入A和输出B，求模糊关系R，或已知模糊关系R和输出B，求输入A，这是模糊综合评判的逆问题，需要求解模糊关系方程。
例3.12 解方程
0.6
0.2
0.4
语义网络，过程。
推理机推理方式
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
（3）双向推理：运用正向推理提出假设的结论，运用反向推理来证实假设。
专家系统建立步骤
（1）知识库的设计 ① 确定知识类型：叙述性知识，过程性知识，控制性知识； ② 确定知识表达方法； ③ 知识库管理系统的设计：实现规则的保存、编辑、删除、增
专家控制概念
专家控制（Expert Control）是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
专家控制的结构
知识库
实时推理机
控制算法库
A/D
被控
D/A
对象
专家控制功能
智能控制基础复习课
第1章绪论
智能控制的概念
所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务
智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法。

智能控制理论复习资料复习资料

智能控制理论复习资料一．智能控制概述1.什么是智能？什么是人工智能？答：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境下能成功地达到预定目的的能力。

是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术与应用系统的一门新的科学技术。

2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。

在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。

在没有人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。

3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？答：二元结构：人工智能、自动控制三元结构：人工智能、自动控制、运筹学4.智能控制系统的主要功能特点是什么？答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能5.智能控制的研究对象具备什么特点？答：①不确定性的模型。

传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。

②高度的非线性。

传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。

③复杂的任务要求。

传统的控制系统中，控制任务或者是要求输出值为定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。

6.智能控制与自动控制的关系是什么？答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸；②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自动控制的方法来解决“低级”的控制问题；③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。

7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？答：传统控制难以解决的问题包括以下几点：①实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型；②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题；③针对实际系统往往要进行一些较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合；④实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务无能为力。

智能控制复习资料

1章：智能控制系统的一般结构包括：广义对象（表示通常意义下的控制对象和所处的外部环境），感知信息处理部分（把传感器发送的分级的和不完全的信息加以处理，并在学习过程中不断加以辨识、整理和更新以获得有用的信息），认知部分（主要是接受和储存知识、经验和数据，并对他们进行分析推理，做出行动的决策并送至规划和控制策略部分），规划和控制策略部分（是整个系统的核心，他根据给定任务要求、反馈信息及经验知识，进行自动搜索、推理决策、行动规划，最终产生具体的控制作用，通过常规控制器和执行机构作用于控制对象）。

智能控制是一门新兴的交叉前沿学科。

智能控制的三要素：智能信息，智能反馈，智能决策。

智能控制系统具有仿人的功能（学习、推理），能适应不断变化的环境，能处理各种信息，消去不确定性，能以安全可靠的方式进行规划，作出决策，执行动作，获取总体上最优或次优目标。

1智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。

2智能控制系统应具备的性能：学习能力、自适应能力、具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力，判断决策能力、容错能力、鲁棒性、组织功能、实时性、人机协调、变结构和非线性、总体自循优特性，能满足多样性目标的高性能要求。

3按照傅京孙和萨里迪斯提出的观点三元理论：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能；自动控制（AC）：描述系统的动力学特性，是一种动态反馈；运筹学（OR）：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。

4智能控制与传统控制的关系：传统控制：经典反馈控制和现代理论控制，它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制，适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题；智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决，智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。

《智能控制基础》题集

《智能控制基础》题集第一大题：选择题（每题2分，共20分）1.智能控制理论是在哪个世纪开始发展的？A. 18世纪B. 19世纪C. 20世纪D. 21世纪2.下列哪项不属于智能控制的主要特点？A. 自适应性B. 鲁棒性C. 精确性D. 学习功能3.模糊控制系统的核心是什么？A. 模糊规则库B. 模糊推理机C. 模糊化接口D. 反模糊化接口4.神经网络在智能控制中的主要作用是？A. 数据存储B. 模式识别C. 系统建模D. 逻辑判断5.遗传算法是一种什么类型的算法？A. 搜索算法B. 排序算法C. 加密算法D. 压缩算法6.专家系统主要由哪几部分组成？A. 知识库、推理机、用户界面B. 数据库、模型库、方法库C. 规则库、事实库、解释器D. 学习库、知识库、优化器7.下列哪项是智能控制系统中常用的传感器？A. 温度传感器B. 压力传感器C. 光电传感器D. 所有以上都是8.在自适应控制中，什么是自适应律的主要作用？A. 调整控制器参数B. 保持系统稳定C. 减小系统误差D. 提高系统响应速度9.下列哪项不是智能控制应用的主要领域？A. 机器人控制B. 工业过程控制C. 航空航天控制D. 文字处理10.智能控制系统的设计通常包括哪几个步骤？A. 问题定义、系统建模、控制器设计、实现与测试B. 需求分析、系统设计、编程实现、系统测试C. 系统分析、硬件选择、软件编程、系统集成D. 理论研究、实验验证、应用开发、市场推广第二大题：填空题（每空2分，共20分）1.智能控制的主要研究对象是具有__________________、__________________和不确定性的系统。

2.模糊控制器的设计主要包括__________________、__________________、模糊推理和反模糊化四个步骤。

3.神经网络的学习算法主要包括有教师学习、无教师学习和__________________三种类型。

《智能控制》复习提纲

《智能控制》课程复习提纲1.自动控制的发展经历了三个阶段：经典控制论、现代控制论和智能控制。

请分别陈述上述三个阶段的研究对象的特点、数学工具和数学模型、主要研究内容和主要研究成果。

2.智能控制系统的主要功能特点包括：学习功能、适应功能和组织功能。

请分别陈述上述三个功能特点的具体含义。

3.请列举2个智能控制应用的例子，并说明被控对象的特点和所使用的数学工具。

4.预测控制算法包括以下三个步骤：建立预测模型、滚动时域优化和反馈校正。

请分别陈述上述三个步骤的具体过程。

5.设论域{}1234,,,U x x x x =，A 和B 是论域上的两个模糊集合，已知： 12340.30.50.70.4A x x x x =+++，1230.510.8B x x x =++请分别计算：A ，B ，A B ⋃和A B ⋂。

6.设论域{}12345,,,,U x x x x x =，A 和B 是论域上的两个模糊集合，已知： 12350.20.40.90.5A x x x x =+++，13450.10.7 1.00.3B x x x x =+++ 请分别计算：A B ⋅，A B +，A B ⊕和A B ⊗。

7.已知输入的模糊集合A 和输出的模糊集合B ： 123451.00.80.50.20.0A a a a a a =++++，12340.7 1.00.60.0B b b b =+++，1）请计算A 到B 的模糊关系R 。

2）若输入123450.4/0.7/ 1.0/0.6/0.0/A a a a a a '=++++，求输出'B 。

8.有模糊控制规则如下：“如果温度低，则将风门开大”|。

设温度和风门开度的论域为{1，2，3，4，5}。

“温度低”=1/1+0.6/2+0.3/3+0.0/4+0/5，“风门大”=0/1+0.0/2+0.3/3+0.6/4+1/5。

已知“温度较低”=0.8/1+1/2+0.6/3+0.3/4+0/5，请用模糊推理确定风门开度。

智能控制技术复习题课后答案-图文

智能控制技术复习题课后答案-图文一、填空题1．智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例如、、和1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制2．传统控制包括和2、经典反馈控制现代理论控制3．一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和3、学习功能适应功能自组织功能优化能力4．智能控制中的三元论指的是：、和4、运筹学，人工智能，自动控制5．近年来，进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。

5、神经网络模糊数学专家系统6．智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和6、时变性非线性不确定性7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1)；(2)10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。

15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用函数表示,模糊集合可用函数表示。

智能控制知识点范文

智能控制知识点范文
1、空调智能控制的基本原理
空调智能控制是一种自动控制空调的技术。

它使用温度传感器和湿度传感器监测室内环境的变化，根据这些信息进行调节，以确保室内环境温度与湿度水平达到设定值。

空调智能控制系统可以在室内温度及湿度超出设定范围时自动启动，以达到舒适状态。

2、空调智能控制系统的优点
（1）减少能耗：空调智能控制系统可以控制室内的温度和湿度，从而减少能耗。

（2）节约用电：当室内温度和湿度超出设定范围时，空调智能控制系统可以自动启动，从而节约用电。

（3）降低噪音：空调智能控制系统可以安静地监测室内环境，减少噪音，为人们提供舒适的环境。

（4）安全性：空调智能控制系统能够满足安防的要求，在室内温度和湿度异常时，可以及时发出警报，确保安全。

3、空调智能控制系统的应用
空调智能控制系统可以用于家庭、公司、医院、学校等各种场所的空调控制。

它可以在有效地节能、降低噪音的同时保证室内的温度和湿度。

自动化概论复习题智能控制

自动化概论复习题智能控制自动化概论复习题智能控制自动化技术是现代工业领域中不可或缺的一部分。

它的发展和应用使得生产过程更加高效、准确，并且能够降低人力成本。

而在自动化技术中，智能控制是一个非常重要的领域。

本文将通过复习题的形式，来探讨智能控制的相关知识。

1. 什么是智能控制？智能控制是指利用人工智能技术和控制理论相结合，使得控制系统能够在不断学习和适应的基础上，自主地进行决策和控制。

智能控制系统能够感知环境的变化，并根据自身的目标和约束条件，自动调整控制策略和参数，以实现最优的控制效果。

2. 智能控制的应用领域有哪些？智能控制广泛应用于各个领域，如工业自动化、交通运输、医疗设备、航空航天等。

在工业自动化领域，智能控制可以提高生产线的效率和质量，减少能源消耗和浪费。

在交通运输领域，智能控制可以实现智能交通管理和车辆自动驾驶。

在医疗设备领域，智能控制可以提高手术的准确性和安全性。

在航空航天领域，智能控制可以实现飞行器的自主导航和飞行。

3. 智能控制的基本原理是什么？智能控制的基本原理包括感知、决策和执行三个环节。

感知环节通过传感器获取环境的信息，如温度、压力、速度等。

决策环节通过控制算法和人工智能技术对感知到的信息进行处理和分析，生成控制策略。

执行环节通过执行器将控制策略转化为实际的控制动作，如开关、调节阀等。

4. 智能控制的关键技术有哪些？智能控制的关键技术包括模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理模糊和不确定的信息，适用于复杂的控制问题。

神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，它能够模拟人脑的学习和适应能力，适用于非线性和时变的控制问题。

遗传算法控制是一种基于进化算法的控制方法，它能够通过模拟自然界的进化过程，搜索最优的控制策略。

5. 智能控制的挑战和发展趋势是什么？智能控制面临着许多挑战，如算法复杂性、实时性要求和安全性等。

随着人工智能技术的快速发展，智能控制的应用前景非常广阔。