智能控制技术(第三章)
智能控制技术与自动化技术
智能控制技术与自动化技术一、智能控制技术智能控制技术是指使机器可以根据控制过程中反馈的信息自动调整机器工作参数，改进工作的技术。
它可以使机器在受到外界的变化和内部参数变化时，能够根据复杂步骤和原理自动调整参数，从而达到自动控制的目的。
1.智能控制的原理智能控制的原理是：利用控制律，将调整参数的计算结果直接反馈到机器的操作系统，从而达到自动控制的目的。
控制律的目的是规定机器在特定环境下的操作规则，将控制律作为机器的指令，使机器按照指定的规则运行，从而达到智能控制的效果。
2.智能控制的分类智能控制可以分为两大类：（1）非线性控制：主要应用在模型不确定、受外界环境影响较大的复杂单元中。
它的基本原理是，把复杂的系统拆分成若干简单子系统，然后根据子系统的参数，设计非线性控制算法，使子系统受到影响，从而达到整体控制的目的。
（2）线性控制：主要用于确定闭环系统中，其原理是根据系统的参数，利用线性控制理论，设计线性控制算法，从而求出参数，达到控制目的。
二、自动化技术自动化技术是通过电子设备控制实现自动控制的技术，它可以使机器自动反应、自动判断和自动作出反应，从而达到自动控制的目的。
它不仅可以提高工作效率，还能减少人工操作，改善劳动环境。
1.自动化技术的分类自动化技术可以分为三大类：（1）自动操作技术：它主要应用于自动控制系统，可以让机器按照设定的参数自动运行，完成特定的任务，从而提高工作效率；（2）编程控制技术：它是指将控制系统的程序写入某种存储介质中，使其能够根据指定的程序自动运行，完成特定的任务；（3）网络控制技术：它是指利用计算机网络技术设计控制系统，使其能够在多个终端之间实现自动控制。
2.自动化技术的应用自动化技术可以应用在工业的自动控制、数据处理、检测控制、过程控制等领域，可以提高工作效率，减少人工操作，改善劳动环境。
基于智能制造的工业机器人系统设计与实现
基于智能制造的工业机器人系统设计与实现第一章：绪论随着工业自动化程度的不断提高，工业机器人已经成为了现代工业生产的重要组成部分。
智能制造作为新一代制造业发展的方向，将工业机器人系统的自主控制与优化变得更为重要。
本文旨在探讨基于智能制造的工业机器人系统设计与实现的相关技术和方法。
第二章：工业机器人系统架构工业机器人系统是一个由多个模块组成的复杂系统，其中包括机器人、控制系统、传感器、执行机构等组件。
对于一个基于智能制造的工业机器人系统，其架构应该是模块化的设计，每个模块应该能够独立地工作以及相互通信，从而实现整个系统的高效协作。
此外，系统的主要功能应该在云端进行集成，以便于系统的维护和管理。
第三章：基于智能制造的工业机器人系统的智能控制技术对于一个基于智能制造的工业机器人系统，智能控制技术是非常重要的。
其中包括机器人运动轨迹设计、运动控制、路径规划、力控制、视觉识别等多种技术。
智能制造可以使得整个系统具有更高的自主控制能力，以及更高的智能化程度，从而提高了系统的工作效率。
例如，通过机器学习算法，可以实现从过往的工作数据中识别出最优路径，并对路径进行优化。
第四章：基于智能制造的工业机器人系统的智能感知技术工业机器人系统需要不断收集现场信息，并做出相应的决策，这是智能感知技术的核心所在。
智能感知技术包括视觉、听觉、触觉和力觉四个方面。
例如，视觉技术可以被用于实现对生产线上的产品进行识别和分类，并根据这些信息对机器人进行调整，以便于更好地完成任务。
触觉技术则可以被用于识别产品的表面特征等信息，并以此来控制机器人的操作。
第五章：基于智能制造的工业机器人系统的集成技术一个基于智能制造的工业机器人系统还需要各种集成技术来确保各个组件能够协作无间。
这包括工业网络、数据传输、协议标准等技术。
例如，工业网络可以将整个系统的各个模块进行连接，从而实现信息的透明度；数据传输可以帮助系统实时收集数据，以便于进行实时调节；协议标准则可以帮助系统实现各个模块之间的通信。
智能控制-第三章--搜索推理技术概要PPT课件
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统
3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 小结
3.1 图搜索策略
❖ 图搜索控制策略 一种在图中寻找路径的方法。 图中每个节点对应一个状态，每条连线对应 一个操作符。这些节点和连线又分别由产生 式系统的数据库和规则来标记。求得把一个 数据库变换为另一数据库的规则序列问题就 等价于求得图中的一条路径问题。
5）若n为一目标节点，则有解并成功退出，此 解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而 得到的(指针将在第7步中设置)。
.
3.1 图搜索策略
6）扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后 继节点的集合M。把M的这些成员作为n的后 继节点添入图G中。
7）对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个 通向n的指针。把M的这些成员加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M成 员，确定是否需更改通到n的指针方向。对已 在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需 要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方 向。
是否有后继节点 为目标节点？
否
是 成功
图3.2 宽度优先算法框图
.
❖ 例子
八数码难题（8-puzzle problem）
3.2 盲目搜索
28 3
1
4
76 5
（初始状态）
12 3
8
4
76 5
（目标状态）
规定：将棋子移入空格的顺序为：从空格左边开 始顺时针旋转。不许斜向移动，也不返回先辈节 点。从图可见，要扩展26个节点，共生成46个 节点之后才求得解（目标节点）。
.
深度优先搜索示意图
智能控制技术(模糊控制)
INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如： 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程，其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说，模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象，也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点： (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题，就 是智能控制研究的目标。
基于微控制器的智能控制系统设计与实现
基于微控制器的智能控制系统设计与实现第一章：绪论随着科技的不断发展，现代工业生产中智能化控制系统成为了不可或缺的一部分。
利用微控制器，设计并实现基于智能控制系统，已成为现代制造业加强自动化、提高生产效率、降低人力成本的有效途径。
本文将介绍基于微控制器的智能控制系统设计与实现。
首先阐述智能控制系统的概念、特点和功能，其次介绍涉及到的技术原理，然后详细介绍系统的硬件设计和软件设计，并通过实验验证其可行性和优势。
第二章：智能控制系统概述智能控制系统是指能够对所控制的对象进行感知、判断、决策和控制的一类控制系统。
相较于传统控制系统，智能控制系统能对环境有更强的适应性，具有更高的精度、效率和安全性。
智能控制系统具有以下特点：（1）多传感器融合：智能控制系统采用多传感器融合，综合运用多种传感器对所控对象的各种物理量进行感知，实现系统的多维度掌握。
（2）自主决策：智能控制系统采用专家系统或模糊控制算法，利用所获得的传感器信息自主决策，实现适应性强和优化控制。
（3）可编程控制：智能控制系统可以对所控制的对象进行自由变换的编程控制，适应不同的场景和需求。
智能控制系统的功能不仅限于自动化控制，还可以实现视觉检测、故障诊断、智能化决策等多种应用。
第三章：技术原理基于微控制器的智能控制系统的核心技术是单片机技术、模糊控制技术和通信技术。
（1）单片机技术：单片机是指将计算机中的中央处理器、存储器等集成于一片芯片中的微型计算机系统。
单片机通常具有体积小、功耗低、成本低、可编程性强等特点，可以满足智能控制系统的要求。
（2）模糊控制技术：模糊控制是指不同于传统控制方法的一种控制策略。
其所使用的逻辑关系不是严格的真假二值，而是模糊的概率范围。
模糊控制能有效地处理多变量、非线性的控制问题，在控制精度、适应性等方面有显著优势。
（3）通信技术：智能控制系统的实时性和可控性成为了当今种许多应用领域的重要指标。
通信技术的发展，既丰富了智能控制系统的应用场景，但也对承载通信的硬件、协议、安全保障等方面提出了更高的要求。
智能控制（研究生）习题集
习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
14版《智能控制技术基础》课程教学大纲
0401061
课程类别
学科专业课
学分
2
总学时
32
开课学期
七
修读类别
选修课
开课单位
自动化学院自动化系
适用专业
自动化
先修课程
自动控制原理、控制系统仿真、现代控制理论、专业英语
主讲教师
梁雪慧董恩增
考核方式及各环节所占比例
考试课；
期末考试占70％，平时成绩占20％，实验占10%
课程概要
智能控制技术基础是工科高等学校自动化专业本科生的一门选修课。相对于传统控制理论及方法，该门课主要介绍一些先进的、有一定数学基础的控制方法及其应用，例如：模糊控制、神经网络控制、专家系统等。
4.习题课、课外作业、答疑和质疑
（1）习题课：安排在模糊控制的理论基础、模糊控制系统等章节中。
（2）课外习题：罗兵《智能控制技术》，2011年3月第1版，第一章1、3、6，第二章3、4、5、6、7、8，第三章1、4、6，第四章1、3，第五章1、2、4。
（3）答疑和质疑
每两周在规定时间和地点至少安排一次答疑或质疑。
5.考试环节
掌握：神经网络模型分类、前向神经网络及BP算法、动态网络特点与Hopfield网络
难点：前向网络及BP算法、神经网络控制。
第四章专家控制系统（4学时）
教学目的：
理解：专家系统的概念、专家控制的知识表示与推理、直接专家控制系统、间接专家控制系统等；
掌握：专家控制系统概念、专家控制系统结构与原理、专家控制的应用领域。
教学目的及要求
拓宽专业知识面，了解先进的控制理论及其应用领域，掌握基本的智能控制系统原理及其设计方法；学会应用MATLAB模糊工具箱实现模糊控制器的设计，通过仿真试验，分析控制器的应用效果，使学生具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。课程采用双语授课，使学生掌握专业知识的同时，提高外文文献的阅读和理解能力，并了解国际智能控制领域的最新动态。
智能控制技术(第3章-模糊控制的数学基础)
二、模糊控制的特点 模糊控制是建立在人工经验基础之上
的。对于一个熟练的操作人员，他往往凭 借丰富的实践经验，采取适当的对策来巧 妙地控制一个复杂过程。若能将这些熟练 操作员的实践经验加以总结和描述，并用 语言表达出来，就会得到一种定性的、不 精确的控制规则。如果用模糊数学将其定 量化就转化为模糊控制算法，形成模糊控 制理论。
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trimf,P=[3 6 8]
图 高斯型隶属函数（M=1）
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trimf,P=[2 4 6]
图 广义钟形隶属函数（M=2）
1
0.9
0.8
（7）交集 若C为A和B的交集，则
C=A∩B 一般地，
A B A B (u) min( A (u), B (u)) A (u) B (u)
（8）模糊运算的基本性质 模糊集合除具有上述基本运算性质
外，还具有下表所示的运算性质。
运算法则 1．幂等律 A∪A=A，A∩A=A 2．交换律 A∪B=B∪A，A∩B=B∩A 3．结合律 (A∪B)∪C=A∪(B∪C) (A∩B)∩C=A∩(B∩C)
4．吸收律 A∪(A∩B)=A A∩(A∪B)=A 5．分配律 A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C) A∩(B∪C)=(A∩B) ∪(A∩C) 6．复原律
智能家居第3章习题答案
第三章习题答案(仅供参考)1家电智能控制与能源管控系统由哪几部分组成？家电智能控制与智能照明控制类似，不同的是受控对象不是灯具而是家用电器，一般由智能移动设备、控制模块(控制主机)、红外转发器与智能插座等组成。
家庭能源管控系统一般由智能电表、电能监控插座(或称无线智能插座)、无线路由器、智能控制主机等智能设备及室内无线网络组成。
2红外线转发器有何作用？杭州晶控射频红外线转发器如何设置？红外线转发器的作用是把控制主机发出无线电射频信号转发成红外线信号去控制室内的空调、电视机、DVD影碟机、功放、音响、电动窗帘、有线数字电视机顶盒等红外线遥控产品。
设置射频红外线转发器时先要在控制主机的配合下，学习原有各种红外遥控器上的功能键信号，并在主机的软件端上创建各遥控功能键的信号，这样红外线转发器才会把射频信号命令转发成红外线信号去控制相关家用电器。
设置时打开主界面中的“设备”，选择左上角的“输出”项目栏，再选择“红外线转发器”栏目，点击“添加”按钮，添加转发器名称，选择好楼层、房间、设置好频率、编码类型、电阻类型、地址码参数，注意受控设备的房间必须和红外转发器所处房间相同，如果有多个房间内需要创建红外线转发器，则可以进行多次创建。
红外线转发器与主机连接配置好后，再让其学习受控设备信号，如电视机等。
学习成功时，转发器上的蜂鸣器会发出“滴”声，同时黄、蓝两灯同时熄灭，表示按键学习成功。
此时可点击学习后的按键图标，验证是否已经学习成功，若不能成功控制，请再进入学习状态，重新学习，其他按键的学习过程可以此类推。
3无线智能插座有几种？它与普通智能插座有何不同？目前无线智能插座主要有ZigBee无线智能插座和Wi-Fi无线智能插座两种。
例如Wi-Fi无线智能插座与普通智能插座不同之处在于它不依赖智能控制主机，是一个独立的产品，只要将Wi-Fi无线智能插座插接在家中原有的电源插座上，就可以通过手机控制插接在它上面的家用电器。
现代化智能种植技术应用示范
现代化智能种植技术应用示范第一章：智能种植技术概述 (3)1.1 智能种植技术的定义与发展 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 发展 (3)1.2 智能种植技术的应用现状 (3)1.2.1 智能监测与管理系统 (3)1.2.2 智能灌溉系统 (3)1.2.3 智能植保系统 (4)1.2.4 智能采摘与分拣系统 (4)1.2.5 智能养殖系统 (4)第二章：智能感知技术 (4)2.1 环境参数监测技术 (4)2.1.1 温湿度监测 (4)2.1.2 光照监测 (4)2.1.3 土壤参数监测 (4)2.1.4 气象参数监测 (5)2.2 作物生长监测技术 (5)2.2.1 生长指标监测 (5)2.2.2 生理指标监测 (5)2.2.3 病虫害监测 (5)2.3 数据采集与处理技术 (5)2.3.1 数据采集 (5)2.3.2 数据处理 (5)第三章：智能控制技术 (5)3.1 自动灌溉控制系统 (5)3.2 自动施肥控制系统 (6)3.3 环境调节控制系统 (6)第四章：智能决策支持系统 (6)4.1 作物生长模型 (6)4.1.1 作物生长周期模型 (6)4.1.2 土壤作物大气系统模型 (7)4.1.3 作物生理生态模型 (7)4.2 病虫害识别与防治 (7)4.2.1 病虫害监测 (7)4.2.2 病虫害识别 (7)4.2.3 病虫害防治 (7)4.3 产量预测与优化 (7)4.3.1 产量预测 (8)4.3.2 产量优化 (8)第五章：智能应用 (8)5.1 植保 (8)5.3 无人驾驶植保无人机 (9)第六章：物联网技术 (9)6.1 物联网在智能种植中的应用 (9)6.2 物联网设备与管理平台 (10)6.3 物联网安全与隐私保护 (10)第七章：大数据与云计算 (11)7.1 大数据在智能种植中的应用 (11)7.1.1 概述 (11)7.1.2 数据采集与处理 (11)7.1.3 数据分析与应用 (11)7.2 云计算服务与智能种植 (11)7.2.1 概述 (11)7.2.2 云计算服务模式 (11)7.2.3 云计算服务的优势 (12)7.3 大数据安全与隐私保护 (12)7.3.1 概述 (12)7.3.2 数据安全策略 (12)7.3.3 隐私保护措施 (12)第八章：智能种植技术在农业产业链中的应用 (12)8.1 种植环节的智能化 (12)8.1.1 土壤监测与改良 (13)8.1.2 种植管理智能化 (13)8.1.3 病虫害防治智能化 (13)8.2 加工环节的智能化 (13)8.2.1 原料处理智能化 (13)8.2.2 生产过程智能化 (13)8.2.3 产品追溯系统 (13)8.3 销售环节的智能化 (13)8.3.1 电商平台 (13)8.3.2 智能仓储与物流 (14)8.3.3 消费者体验优化 (14)第九章：智能种植技术的推广与培训 (14)9.1 智能种植技术培训体系 (14)9.1.1 培训目标 (14)9.1.2 培训内容 (14)9.1.3 培训方式 (14)9.2 农业信息化建设 (15)9.2.1 信息化基础设施建设 (15)9.2.2 农业大数据平台建设 (15)9.2.3 农业信息化服务体系建设 (15)9.3 智能种植技术的推广模式 (15)9.3.1 政策引导 (15)9.3.2 示范推广 (15)9.3.4 企业参与 (15)9.3.5 社会力量支持 (15)第十章：智能种植技术的未来发展 (15)10.1 智能种植技术的发展趋势 (16)10.2 智能种植技术的挑战与机遇 (16)10.3 智能种植技术的政策与产业环境 (16)，第一章：智能种植技术概述1.1 智能种植技术的定义与发展1.1.1 定义智能种植技术是指运用现代信息技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等，对农业生产过程进行智能化管理的一种新型农业技术。
机器人智能控制技术发展现状及趋势
机器人智能控制技术发展现状及趋势第一章：引言机器人智能控制技术已经成为工业和服务领域的重要组成部分。
在制造业和工业自动化领域，机器人一直发挥着重要的作用。
在服务、医疗、家庭环境等行业，机器人也已经得到了广泛的应用。
本文将探讨机器人智能控制技术的发展现状及趋势，分析机器人智能控制技术的未来发展前景。
第二章：机器人智能控制技术的发展现状随着科技的进步，机器人技术也在飞速发展。
机器人智能控制技术，是机器人智能化的重要组成部分。
近年来，随着深度学习、自然语言处理等技术的应用，机器人智能控制技术发展日趋成熟。
机器人智能控制技术的主要应用领域包括自动化、制造、服务和医疗领域。
2.1 自动化领域自动化领域是机器人智能控制技术的主要应用领域。
在制造业和工业自动化领域，机器人已经广泛应用。
利用机器人进行自动化生产可以大大提高生产效率，降低生产成本。
机器人智能控制技术在这个领域的发展，将进一步提高机器人的运动能力和控制能力，实现更加高效的生产。
2.2 制造领域机器人智能控制技术在制造领域的应用，也越来越广泛。
机器人可以在制造过程中承担重复性、危险性和高难度的工作，减少劳动力的需求。
特别是对于测量和检验这些需要高精度的工作，机器人可以更加准确地完成。
机器人智能控制技术在这个领域的发展，将进一步提高机器人的生产效率和精度。
2.3 服务领域服务机器人已经广泛应用于酒店、机场、银行、医院等服务领域。
机器人智能控制技术可以使机器人更加智能化，并且可以更好地适应不同的服务需求。
目前，机器人在服务领域的应用主要是以传输信息为主要功能，但是随着技术的发展，机器人也将逐渐具备更加广泛的服务功能，为人们提供更加智能化的服务。
2.4 医疗领域机器人在医疗领域的应用也已经得到了广泛的关注。
机器人可以在手术、康复、诊断等方面发挥重要作用。
特别是在手术中，机器人可以更加精准地进行操作，并且可以减少手术时间和减轻医疗人员的负担。
机器人智能控制技术在这个领域的发展，将进一步提高机器人的诊断和治疗能力。
智能控制技术课后答案全攻略
误差隶属度函数
µ ( x)
NB NS 1.0 ZE PS PB
0.4 0.3 0.1 -3 -2 -1 0 1 2 3 e (量化等级 )
模糊输出量隶属度函数
µ ( x)
NB NS 1.0 ZE PS PB
0.4 0.3 0.1 10 20 25 30 35 40 50 u
已知： 模糊控制器选用的系统的实际温度T与温度给定值T d 的误差 = e Td − T 作为输入语言变 量，把控制加热装置的供电电压u选作输出语言变量。 （1） 若炉温低于 600℃，则升压；低得越多升压越高。 （2） 若炉温高于 600℃，则降压；高得越多降压越低。 （3） 若炉温等于 600℃，则保持电压不变。 分析： （1） 若炉温低于 600℃，则升压；低得越多升压越高。 当
∑ v m (v )
k =1 m
∑ m (v )
k =1 v k
采用离散重心法：
v0 =
离散：
∑ v m (v )
k =1 m k v k
m
∑ m (v )
k =1 v k
0.3 × (-1) + 0.8 × (-2) + 1× (-3) + 0.5 × (-4) + 0.1× (-5) 0.3 + 0.8 + 1 + 0.5 + 0.1 0.3 × (-1) + 0.8 × (-2) + 1× (-3) + 0.5 × (-4) + 0.1× (-5) = 2.7 =-2.7407 =
P o Q o R=
(2)P∪Q=
0.6 0.9 0.2 0.7
0.6 0.5 0.6 0.5
智能控制技术-第三章
一个简单的求中间隶属度值的求取。
在模糊控制系统中，变量的量化给出了控 制器计算的简化和控制值的平滑之间的一 个折衷，为了消除大的误差，在量化级之 间的一些插值运算是必要的。
一个简单的方法是引入一个权系数w(.)：对 于一个连续的测量值可以通过相邻两个离 散值的加权运算得到模糊度的值。
模糊控制器结构指的是输入输出变 量、模糊化算法、模糊推理规则和精确 化计算方法。
控制器的设计第一步首先确定控制器的输 入输出变量。
1、控制器输入输出变量
主要讲单输入-单输出模糊控制结构。
单输入-单输出模糊控制结构指的是系 统控制量只有一个，系统输出量只有一个。
单输入-单输出模糊控制结构又分一维模糊 控制器、二维模糊控制器和多维模糊控制 器。
m
vik i
v0
i1 m
ki
i1
ki视情况而定。如果，那么加权平均法就变为重 心法。
面积重心法对于不同的隶属度函数形状会
有不同的推理输出结果。最大隶属度函数 法对隶属度函数的形状要求不高。
第二节 模糊控制系统设计
一、模糊控制器的结构设计 在设计模糊控制器前，首先根据被
控对象的具体情况来确定模糊控制器的 结构。
设被控对象用以下三个控制规律描述：
规律1： 如果Yn=PM 且Un=PM 那么Yn+1=PB； 规律2： 如果Yn=PS 且Un=NS 那么Yn+1=ZE； 规律3： 如果Yn=NS 且Un=PS 那么Yn+1=ZE； 规律4： 如果Yn=NM 且Un=NM 那么Yn+1=NB； 其中Y是输出，U是控制，n是离散时间。
例如：两个输出变量A、B下的一个模糊空 间划分示意图。
第三章 智能控制电器
5
2.智能接触器的组成原理 2.智能接触器的组成原理
智能接触器一般由基本的电磁接触器及附件构成。 附件包括智能控制模块、辅触点组，机械联锁机构、报警模块、测量显 示模块、通信接口模块等，所有智能化功能都集成在一块以微处理器或 单片机为核心的控制板上。 从外形结构上看，与传统产品不同的是智能接触器在出线端增加了一块 带微处理器及测量线圈的电器板。 智能接触器能对其整个动态工作过程进行实时控制，根据动作过程中检 测到的电磁系统的参数：如线圈电流、电磁吸力、运动位移、速度和加 速度、正常吸合门槛电压和释放电压等，进行实时数据处理，并依此选 取事先存储在控制芯片中相应控制方案，以实现“确定”的动作，从而 进行同步吸合、保持和分断三过程，并使触点开断过程的电弧量最小， 实现三过程的最佳实时控制。
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3.智能继电器的典型产品 3.智能继电器的典型产品
NRE8电子式热过载继电器如 图所示，主要用于交流50／ 60Hz，额定工作电压为690V 以下几种规格，电流为机壳 标定的整定电流范围内，其 通常作为三相电动机过载和 断相保护。此继电器是一种 利用微控制器的新型节能高 科技电器。 对应于相同规格双金属片式 热继电器可节能80％以上。
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1.智能接触器的基本功能 1.智能接触器的基本功能
智能接触器是电力驱动系统和自动控制系统中使 用量很大和涉及面很广的一种很实用的控制电器．可 用来频繁地接通和分断交直流主回路和大容量控制回 路。其主要控制对象是电动机，能实现远距离自动控 制，并具有欠(零)电压等多种自动保护功能，它具有 比工作电流大数十倍的接通和分断能力，但不能分断 极其严重的短路电流。 智能接触器最主要的用途是控制要求较高并且比 较复杂电动机驱动的电控系统和机、液、电等装置组 合的控制系统，因此它是电控系统中很重要也是最常 用的控制电器之一。
计算机初学者必读的人工智能基础教程
计算机初学者必读的人工智能基础教程第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新型信息技术。
本章将介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域等基础知识，帮助读者对人工智能有一个整体的了解。
第二章：机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过让机器从数据中学习并改善性能，实现对未知数据的准确预测。
本章将介绍机器学习的基本概念、分类、算法和应用实例，包括监督学习、无监督学习和强化学习等内容，帮助读者理解机器学习的基本原理和应用方法。
第三章：神经网络神经网络（Neural Network）是一种模仿人类神经系统结构和功能的数学模型，是实现人工智能的核心技术之一。
本章将介绍神经网络的基本原理、结构和训练方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等类型，以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。
第四章：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能与语言学、计算机科学交叉的领域，研究如何使机器能够理解、处理和生成人类自然语言。
本章将介绍自然语言处理的基本概念、技术和应用，包括词法分析、句法分析、信息抽取、机器翻译等，以及近年来在智能客服、智能翻译等领域的研究进展。
第五章：计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使计算机具有类似人类视觉系统的功能，能够理解和解释图像和视频。
本章将介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，包括图像特征提取、目标检测与识别、图像分割与理解等内容，以及在无人驾驶、智能监控等领域的具体应用案例。
第六章：推荐系统推荐系统（Recommendation System）是一种通过分析用户历史行为和兴趣，向用户推荐相关信息、产品或服务的技术系统。
本章将介绍推荐系统的基本原理、算法和应用，包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习推荐等，以及在电商、社交媒体等领域的实际应用案例。
(完整word版)智能控制技术(第三章)答案
3—1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库(数据库和规则库）、推理决策和精确化计算.1、模糊化过程 模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数.2、知识库 知识库包括数据库和规则库。
1）、数据库 数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。
2）、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。
它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。
3、推理决策逻辑 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。
（它是模糊控制的核心）.4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。
｛模糊控制器采用数字计算机。
它具有三个重要功能:1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量(模糊化过程、数据库两块）； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）;3）把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量（精确化接口）。
3—2 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？ 答：常规设计方法设计步骤如下：1、 确定模糊控制器的输入、输出变量2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子3、 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。
4、 模糊控制规则的确定5、 求模糊控制表3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为：0.30.810.50.112345C =++++-----。
试用重心法计算出此推理结果的精确值z. 重心法重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。
连续：0()()v VvVv v dvv v dvμμ=⎰⎰ 离散：101()()mkvkk mvkk v v v v μμ===∑∑采用离散重心法：101()()0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)0.30.810.50.10.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7=-2.7407mkvkk mvkk v v v v μμ===⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=++++⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=∑∑ 3—5 设在论域(){42024}e =--误差，，，，和控制电压{024,6,8}u =，，上定义的模糊子集的隶属度函数分别如图3—21、图3—22所示。
面向人机协同的机器人智能控制技术研究
面向人机协同的机器人智能控制技术研究第一章介绍人机协同是机器人智能控制技术的一个重要方向。
它将机器人系统和人类操作者进行协作，实现更高效、更安全的工作流程。
为了达到这个目的，需要研究如何让机器人系统在与人类交互中运行起来更加稳定，更加安全可靠。
本文将探讨如何实现面向人机协同的机器人智能控制技术。
第二章机器人智能控制技术机器人智能控制技术是指应用计算机等智能化控制系统，对机器人进行精细的控制，实现自主化、智能化和高效化的运动控制。
机器人智能控制系统主要包括传感器、控制器、执行器等，通过语音、视觉、触觉等信息进行沟通交流。
在机器人智能控制技术中，传感器起着至关重要的作用。
它可以实时监测机器人周围环境的变化以及操作者的动作，将这些信息迅速传递给控制器，实现机器人的智能化控制。
第三章面向人机协同的机器人智能控制技术面向人机协同的机器人智能控制技术是将人与机器人进行协同工作的技术。
人和机器人之间的交互需要通过不同的传感器进行检测。
例如，视觉和声音传感器可以用于检测人的动作和说话的声音。
同时，触感传感器可以用于检测人的触摸。
基于这些传感器的信息，机器人可以根据人类操作者的需求，自动执行任务并与人类操作者进行互动。
在实现人机协同的机器人智能控制技术时，需要考虑以下方面：（1）安全性基于安全性的考虑，机器人需要对人类操作者做出相应的反应，确保人类操作者的安全。
例如，如果机器人的动作会危及人类操作者的安全，机器人需要立即停止动作。
（2）可靠性机器人必须能够准确地识别人类操作者的意图，并确保按照人类操作者的要求进行任务执行。
此外，机器人还需具备故障检测和排除的能力，确保机器人的可靠性。
（3）智能化机器人需要具备趋近于人类的智能化，准确理解人类操作者的意图，能够实现自主的机器人动作和任务执行。
第四章机器人智能控制技术的应用机器人智能控制技术已经在多个领域得到了广泛应用。
例如，医疗领域中可以使用机器人智能控制技术进行手术；在航空业中可以使用机器人检修机械设备；在军事领域中可以使用机器人进行侦查和炸弹清除等。
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3-1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库）、推理决策和精确化计算。
1、模糊化过程模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。
2、知识库知识库包括数据库和规则库。
1）、数据库数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。
2）、规则库规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。
它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。
3、推理决策逻辑推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。
（它是模糊控制的核心）。
4、精确化过程在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。
{模糊控制器采用数字计算机。
它具有三个重要功能：1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块）； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）；3） 把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量（精确化接口）。
} 3-2 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？ 答：常规设计方法设计步骤如下：1、 确定模糊控制器的输入、输出变量2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子3、 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。
4、 模糊控制规则的确定5、 求模糊控制表 3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为：0.30.810.50.112345C=++++-----.试用重心法计算出此推理结果的精确值z 。
重心法重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。
连续：0()()v VvVv v dvv v dvμμ=⎰⎰离散：101()()mkvkk mvkk v v v v μμ===∑∑采用离散重心法：离散：101()()0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)0.30.810.50.10.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7=-2.7407mkv k k vk k vv v v μμ===⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=++++⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=∑∑3-4 已知某一加炉炉温控制系统，要求温度保持在600℃恒定。
目前此系统采用人工控制方式，并有以下控制经验（1） 若炉温低于600℃，则升压；低得越多升压越高。
（2） 若炉温高于600℃，则降压；高得越多降压越低。
（3） 若炉温等于600℃，则保持电压不变。
设模糊控制器为一维控制器，输入语言变量为误差，输出为控制电压。
两个变量的量化等级为七级、取五个语言值。
隶属度函数根据确定的原则任意确定。
试按常规模糊逻辑控制器的设计方法设计出模糊逻辑控制表。
回顾：1）、一维模糊控制器 设模糊控制器的输入变量为e ，输出控制量为u ，则模糊控制规则一般有以下形式：R1: 如果e 是E1,u 是 U1; R2: 否则如果e 是E2,u 是 U2; ...Rn: 否则如果e 是En,u 是 Un;其中E1，E2，…En,为模糊控制器输入论域上的模糊子集；U1，U2，…Un 为模糊控制器输出论域上的模糊子集；其总的模糊关系：1(,)niii R e U E U ==⨯那么输入语言变量为误差，输出为控制电压。
两个变量的量化等级为七级、取五个语言值。
给定值600℃模糊控制器选用的系统的实际温度T 与温度给定值T d 的误差d e T T =-作为输入语言变量，把控制加热装置的供电电压u 选作输出语言变量。
已知：模糊控制器选用的系统的实际温度T 与温度给定值T d 的误差d e T T =-作为输入语言变量，把控制加热装置的供电电压u 选作输出语言变量。
（1） 若炉温低于600℃，则升压；低得越多升压越高。
（2） 若炉温高于600℃，则降压；高得越多降压越低。
（3） 若炉温等于600℃，则保持电压不变。
分析：（1） 若炉温低于600℃，则升压；低得越多升压越高。
当6000d d T T T T e ≤=≤-=，则升压；低得越多升压越高。
（2） 若炉温高于600℃，则降压；高得越多降压越低。
当6000d d T T T T e ≥=≥-=，则降压；高得越多降压越低。
（3） 若炉温等于600℃，则保持电压不变。
当6000d d T T T T e≥=≥-=，则保持电压不变。
电压固定在15V.控制规则规则1、如果误差e 是NB ，则控制U 为NB; 规则2、如果误差e 是NS ，则控制U 为NS; 规则3、如果误差e 是ZE ，则控制U 为ZE; 规则4、如果误差e 是PS ，则控制U 为PS; 规则5、如果误差e 是PB ，则控制U 为PB;(和P53例题不同，例题的控制量和误差量成正比。
例如如果误差小于0，增加控制量，使得误差增加。
规则不一样。
这儿的控制规则是控制量和误差量成反比。
)按照离散重心法： 重心法重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。
连续：0()()v VvVv v dvv v dvμμ=⎰⎰模糊控制逻辑表离散：101()()mkvkk mvkk v v v v μμ===∑∑1)(3)e μ从误差隶属度图看到PB,PS 规则4、如果误差e 是PS ，则控制U 为PS; 误差(3)0.4PS μ= 由规则4得到控制：10.4U PS=如果有两个输入变量，就是两维输入，E,DE，那么控制就是用玛达尼，求它们的最小值，见p55z最后三行和P61的由规则一得到：（前面五行）规则5、如果误差e是PB，则控制U为PB;误差(3)1PBμ=由规则5得到控制：21U PB=最后的输出增量为上面两条控制量的合成，120.41U U U PS PB =+=+精确化控制输出：00.4500.43515046.66670.40.41v⨯+⨯+⨯==++2)(2)eμ从误差隶属度图看到PB,PS规则4、如果误差e是PS，则控制U为PS;误差(2)1PSμ=由规则4得到控制：11U PS=规则5、如果误差e是PB，则控制U为PB;误差(2)0.3PSμ=由规则5得到控制：20.3U PB=最后的输出增量为上面两条控制量的合成，120.3 1U U U PS PB =+=+模糊输出量隶属度函数精确化控制输出：00.340140400.31v⨯+⨯==+3)(1)eμ从误差隶属度图看到PS,ZE规则3、如果误差e是ZE，则控制U为ZE;误差(1)0.1ZEμ=由规则3得到控制：10.1U ZE=规则4、如果误差e是PS，则控制U为PS;误差(1)0.4PSμ=由规则4得到控制：20.4U PS=最后的输出增量为上面两条控制量的合成，120.10.4U U U ZE PS =+=+精确化控制输出：00.4350.4500.1350.125400.40.40.10.1v⨯+⨯+⨯+⨯==+++4)(0)eμ从误差隶属度图看到ZE规则3、如果误差e是ZE，则控制U为ZE;误差(0)1ZEμ=由规则3得到控制：11U ZE=最后的输出增量为上面一条控制量的合成，11U U ZE ==精确化控制输出：030v=5)(1)eμ-从误差隶属度图看到ZE,NS规则2、如果误差e是NS，则控制U为NS;误差(1)0.4NSμ-=由规则1得到控制：10.4U NS=规则3、如果误差e是ZE，则控制U为ZE;误差(1)0.1ZEμ-=由规则3得到控制：20.1U ZE=最后的输出增量为上面两条控制量的合成，120.10.4U U U ZE NS =+=+精确化控制输出：00.4100.4250.1250.135200.40.40.10.1v⨯+⨯+⨯+⨯==+++6)(2)eμ-从误差隶属度图看到NS,NB规则1、如果误差e是NB，则控制U为NB;误差(2)0.3NB μ-= 由规则1得到 控制：10.3U NB=规则2、如果误差e 是NS ，则控制U 为NS; 误差(2)1NS μ-= 由规则2得到 控制：21U NS=最后的输出增量为上面两条控制量的合成，120.31U U U NBNS=+=+精确化 控制输出：00.320120200.31v ⨯+⨯==+7)(3)e μ-从误差隶属度图看到NS,NB ，规则1、如果误差e 是NB ，则控制U 为NB;误差(3)1NS μ-= 由规则1得到，控制：11U NB=；规则2、如果误差e 是NS ，则控制U 为NS;误差(3)0.4NS μ-=由规则2得到控制：20.4U NS=，最后的输出增量为上面两条控制量的合成，120.41U U U NB NS=+=+精确化 控制输出：00.4250.41011013.3333v ⨯+⨯+⨯==3-5 设在论域和控制电压上定义的模糊子集的隶属度函已知模糊控制规则:规则1：如果误差e为ZE，则u为ZE；规则2：如果误差e为PS，则u为NS；e=时，输出电压u=？（精确化计算采用重心法）试应用玛达尼推理法计算当输入误差0.6回顾：削顶推理法：整个推理过程其几何意义是分别在不同规则中用各自推理嵌件的总隶属度去切割本推理规则中后件的隶属度函数以得到输出结果。
这种推理方法步骤是1、在推理前件中选取各个条件中最不适配的隶属度（隶属度最小的值，也就是从推理嵌件到后件削顶进行“与”运算）；2、对所有规则的结论部选取最大适配度的隶属度（隶属度最大的值，也就是从对所有结论进行“并”运算）。
例2-15 对于二输入二规则的推理过程由于，规则1： 如果误差e 为ZE ，则u 为ZE ；规则2： 如果误差e 为PS，则u 为NS ； 解：1当输入误差e 为0.6，看图1，0.6e=，正小0.625μ=；零0.375μ=(,),(2,0),(0,1)201010.60.7e e e e e e μμ-=--==当时(,),(0,0),(0,2)20000.60.3e ee e ee μμ-=-==当时1） 模糊逻辑推理 根据已知模糊控制规则：规则1： 如果误差e 为ZE ，则u 为ZE ； 规则2： 如果误差e 为PS ，则u 为NS ；对应规则库对应规则1：误差e 为ZE 的隶属度是0.7，那么u 为ZE 的隶属度0.7μ=对应规则2：误差e 为PS 的隶属度是0.3，那么u 为NS 的隶属度0.3μ=2） 精确化计算：输出的阀门流量u 为0.62.63.44.66200.6 2.6 3.4 4.60.6 2.6 3.4 4.6600.6 2.6 3.4 4.6()()1260.30.7()2221260.30.7()2228.06 2.42003.3306U uUu u uduu u duu u u du udu udu udu udu u u udu du du du duμμ=--++++-=--++++-==⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰阀门的确切开度为3.3306。