邱建琪智能控制作业一

合集下载

(完整版)智能控制题目及解答

智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制？2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么?3．比较智能控制与传统控制的特点.4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学）、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么？5．智能控制有哪些应用领域?试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能.1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。

智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。

智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。

是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。

2 答：（1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。

（2）人—机结合作为作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。

（3）无人参与的自组控制系统:为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务.3 答：在应用领域方面，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。

在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常是学习积累非精确知识;传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。

在性能指标方面，传统控制有着严格的性能指标要求，智能控制没有统一的性能指标，而主要关注其目的和行为是否达到。

浙江大学电气工程学院第八期SRTP教师立项批准项目汇总表

有关说明：1．我院第8期校级、院级SRTP立项批准项目分别为67+90=157项。

2．校级、院级立项资助经费分别为300、250元/项；结题答辩通过且答辩成绩获优秀的项目追加经费200元/项；未结题的项目取消其项目资助经费；立项项目是结合毕业设计（论文）题目的，毕业设计经费原则上应用于该项目的完成；项目预期有论文发表等成果，项目负责人可以通过学院向学校提出申请追加二期经费，学院将按学校有关规定给予有成果的项目一定奖励。

3．第8期SRTP校级、院级立项项目结题答辩安排在2006年5月底（详细安排到时通知），每位申请参加项目的学生务必按申请书中参加人准备完成本项目的主要工作进行课题总结，完成并递交一份课题总结报告。

同时要求项目负责人填写项目结题表，与参加项目的每人课题总结报告一起交答辩委员会评阅。

希望每位参加项目的学生能按时完成任务、参加课题结题答辩。

4．结题答辩由各系教学主任组织有关专家负责完成，结合毕业设计（论文）的项目，若2006年5月底不能按时结题答辩，则参加2005年6月中旬导师组的毕业设计（论文）答辩，该毕业设计（论文）答辩成绩可以替代SRTP项目结题答辩成绩。

5．请参加教师立项项目的学生填写《浙江大学本科生参加教师立项SRTP项目申请书》（学院网下载）。

6．请参加学生立项项目的学生填写《浙江大学本科生SRTP项目聘请指导教师申请书》（学院网下载）。

7．填写好《浙江大学本科生参加教师立项SRTP项目申请书》、《浙江大学本科生SRTP项目聘请指导教师申请书》后，请2003级学生把申请书交西1-310务业管理门口电气学院信箱，2002级学生交玉泉校区教二406本科生科杨敏虹老师或交值班老师转交杨敏虹老师。

截止期7月15日。

电气工程学院各系第8期SRTP立项项目统计表电气学院本科生科2005年6月23日。

智能控制试卷及答案4套

附件 1
题号
一
二
三
四
五
六
七
分数
总分
合分人：
复查人：
一、填空题（每空 1 分，共 20 分）
分数
评卷人
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
。
2．智能控制系统的主要类型有：
、
、
和
。
、
、
3．一个理想的智能控制系统应具备的性智能能是
、
、
等。
4．在设计知识表达方法时，必须从表达方法的
-2
-1
0
“neglarge ” “negsmall ” “zero ”
16
8
d
4
e t , ra d . dt
1
2
“possmall ” “poslarge ”
-30
-20
-10
10
20
30 u t , N
2. 设论域 U { u1, u2 , u3 ,u4 ,u5} ，且 0.4 0.3 0.9 1 0.5
种：
、
和
。
6. 专家系统具有三个重要的特征是：
、
和
。
二、简答题：（每题 5 分，共 30 分） 1．智能控制有哪些应用领域？试举例说明其工作原理。 2．试说明智能控制的三元结构，并画出展示它们之间关系的示意图。 3．模糊逻辑与随机事件的联系与区别。
分数
评卷人
精彩文档
4．给出典型的神经元模型。
12．比较智能控制与传统控制的特点。
4．神经网络应具的四个基本属性是什么？
精彩文档

智能控制课程设计

智能控制课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解智能控制的基本概念，掌握智能控制系统的组成和工作原理。

2. 学生能描述不同类型的智能控制算法，并了解其在实际应用中的优缺点。

3. 学生能运用所学的智能控制知识，分析并解决简单的实际问题。

技能目标：1. 学生具备使用智能控制软件进行模型搭建和仿真实验的能力。

2. 学生能够运用编程语言实现基本的智能控制算法，并进行调试与优化。

3. 学生能够通过小组合作，共同完成一个简单的智能控制系统设计与实施。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对智能控制技术的兴趣和好奇心，激发创新意识。

2. 学生在课程学习中，养成积极主动、独立思考的学习习惯，提高问题解决能力。

3. 学生通过团队合作，培养沟通协作能力和集体荣誉感。

课程性质分析：本课程旨在让学生了解智能控制技术的基本原理，通过实践操作，掌握智能控制系统的设计与实现方法。

课程内容紧密结合课本知识，注重理论联系实际。

学生特点分析：本年级学生具备一定的电子、信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的动手能力和自主学习能力。

教学要求：1. 教学内容与课本紧密结合，注重培养学生的实践能力。

2. 教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问和发表见解。

3. 教学评价以学生的实际操作和设计成果为主要依据，注重过程性评价。

二、教学内容本课程教学内容分为五个部分，确保学生能够系统地学习和掌握智能控制相关知识。

1. 智能控制概述- 了解智能控制的发展历程、应用领域及发展趋势。

- 熟悉智能控制系统的基本组成和分类。

2. 智能控制算法- 学习模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等基本算法。

- 分析各类算法的原理、特点及适用场景。

3. 智能控制系统设计- 掌握智能控制系统的设计步骤和方法。

- 学习使用MATLAB/Simulink等软件进行智能控制系统建模与仿真。

4. 智能控制应用案例分析- 分析典型的智能控制应用案例，如智能家居、工业自动化等。

智能控制ppt课件

发展历程
从经典控制理论到现代控制理论，再到智能控制理论，经历了数十年的发展。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学模型，而智能控制更注重实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模型的控制方法，而智能控制则采用基于知识、学习和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变化适应性较差，而智能控制具有较强的自适应能力。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和发展历程
工业自动化对现代工业的影响和意义
工业自动化的主要技术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和层次结构，构建复杂的神经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网络，调整连接权重和阈值，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实现灯光的自动调节和远程控制，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现窗帘的自动开关和远程控制，提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器，实现空调的自动调节和远程控制，提高居住舒适度和节能效果。

邱建琪智能控制技术作业二

智能控制作业二“模糊控制位置跟踪的SIMULINK仿真：作业二上传地址: /share/2684852, 验证码: motor第一部分：设计两输入单输出的模糊控制器设计步骤一：确定模糊控制器的结构输入为偏差E和偏差变化率EC，输出为控制量U设计步骤二：利用MATLAB的GUI工具箱建立上面的模糊控制器1) 确定输入输出语言变量的论域范围：进行归一化处理，使所有变量的论域范围均为[-1，1]2) 确定每个变量在各自论域范围内的模糊子集个数：E、EC、U的模糊子集均取为{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}3)确定每个模糊子集的隶属度函数：除NB与PB两个子集外均采用三角形隶属度函数，而PB与NB采用trapmf 函数，这样当输入量在论域范围外时保持最大的隶属度，这和实际控制是相符的采用经典的7x7规则表：输出曲面如下图所示：设计步骤三：在SIMULINK中建立系统模型：（如下图所示）用户编写的模糊控制器filename.FIS，通过SIMULINK下fuzzy logic toolbox 中的fuzzy logic controller 功能模块来调用，调用方式如下：1) 在MATLAB的工作空间加载用户创建的模糊控制器VarName= readfis(‘abc.fis’);2)在fuzzy logic controller 功能模块输入参数对话框中输入VarName:第二部分：仿真调整模糊控制器的各项参数，并研究各个参数对于系统性能的影响分析对象：1)量化因子Ke、Kec、Ku2)模糊子集的个数分析方法：1)量化因子的影响：①通过调试首先获得能比较好满足性能要求的一组参数②再保持其中两个参数的值不变，通过改变第三个参数的值来分析其对于系统性能的影响2)模糊子集的个数的影响：比较三个模糊子集与七个模糊子集对于系统性能的影响实验步骤：一、对于量化因子的分析：（针对七个模糊子集的情况）1、给定的合理参数：Ke=0.5、Kec=0.0092、Ku=4.5仿真结果如下图：2、分别探讨各个参数对于系统性能的影响：情况1：保持Kec=0.009、Ku=4.5改变参数Ke的值，实验结果如下：仿真结果分析：Ke越大则上升速率越大，超调量也就越大，调节时间越长；而Ke较小时，上升速率变慢，系统调节的惰性变大，同时还会影响静态误差情况2：保持Ke=0.5、Ku=4.5改变参数Kec的值，实验结果如下：仿真结果分析：从实验结果可知，Kec越大超调越小，但当Kec很大时上升速率减小，调节时间加长，即暂态过程时间加长；而Kec较小时，超调量增加，严重时引起振荡，影响系统的稳态性能情况3：保持Ke=0.5、Kec=0.0092改变参数Ku的值，仿真结果如下：仿真结果分析：通过对仿真结果分析可知，当Ku较大时，上升速率有所加快，但不是很明显；而当Ku较小时，上升速率减慢，同时系统的超调量会被放大，调节时间加长二、分析模糊子集的个数对于系统性能的影响：探讨三个模糊子集的情况，分别为{N、Z、P}，规则表如下：通过调节参数得到性能较好的参数：Ke=1.7、Kec=0.067、Ku=10，仿真结果如下：仿真结果分析：通过结果对照可以看到，模糊子集较多时，系统的控制性能较好，表现在上升速度较快，系统的调节时间较短，即系统的跟踪特性较好，这也是与理论相符的第三部分：结论及心得1、实验结论：通过本次实验我们可以看到模糊控制系统的量化因子对于系统的控制特性有着相当大的影响，主要有以下几点：1）Ke越大，则上升速率越快，即系统响应越快，但是Ke增大会导致系统超调量的增加，使得系统的调节时间加长，影响系统的跟踪特性；反过来Ke越小，系统响应变慢，但超调量也会减小，Ke过小时，还会影响稳态误差2）Kec的作用主要体现在其对于超调量的抑制上，因此Kec的作用可以使得Ke 的值选择大一点，即Kec越大超调量越小。

2021年智能控制大作业

《智能控制》大作业1、简答题:1.1.依据现在智能控制系统研究和发展, 智能控制系统有哪些类型以及智能控制系统关键有哪些方面工作可做深入探索和开展？答: 现在研究方向内容:1.智能控制基础理论和方法研究。

2. 智能控制系统结构研究3.基于知识系统及教授控制。

4.基于模糊系统智能控制。

5.基于学习及适应性智控。

6.基于神经网络智控。

7.基于信息论和进化论学习控制器研究。

8.其她, 如计算机智能集成制造系统, 智能计算机系统, 智能并行系统, 智能容错控制, 智能机器人等。

需要探索方面:1．开展指控理论与应用研究。

2．充足利用神经生理学心理学认知科学和人工智能等学科基础卢纶, 深入研究人类处理问题是表现出来经验技巧策略, 建立切实可行智控体系结构。

3．把现有知识工程模糊系统信息论进化论神经网络理论和技术与传统控制理论相结合, 充足利用现有控制理论, 研究适合于目前计算机资源条件智控策略和系统。

4．研究人-机交互式智控系统和学习系统以不停提升智控系统智能水平。

5．研究适合智控系统并行处理机信号处理器智能传感器和智能开发工具软件, 以处理智控系统在实际应用中存在问题, 使得智控得到更广泛应用。

1.2.比较智能控制与传统控制特点？答: 智能控制特点:1．能为复杂系统（如非线性, 快事变, 多变量, 强耦合, 不确定性等）进行有效全局控制, 并含有较强容错能力2．定性决议和定量控制相结合多模态组合控制3．从系统功效和整体优化角度来分析和综合系统, 以实现预定目标, 并应含有组织能力4．同时含有以知识表示非数学广义模型和以数学表示数学模型混合控制过程, 系统在信息处理上现有数学运算, 又有逻辑和知识推理。

传统控制中, 稳定性, 正确性和快速性。

关键是以数字解析微结构为基础控制理论。

1.3.简述模糊集合基础定义以及与隶属函数之间相互关系。

答: 给定论域E中一个模糊集A, 是指任意一个元素x属于E, 都不一样程度属于这个集合, 元素属于这个集合程度能够用隶属函数A（x）属于[0,1]来表示。

智能控制考试题及答案

智能控制技术考试题及答案《智能控制技术》考试试题A《智能控制》课程考试试题A参考答案一、填空题(1) OPEN (2) 最有希望 (3) 置换 (4) 互补文字 (5) 知识库(6) 推理机 (7) 硬件 (8) 软件 (9) 智能 (10) 傅京孙(11) 萨里迪斯 (12) 蔡自兴 (13) 组织级 (14) 协调级(15) 执行级 (16) 递阶控制系统 (17) 专家控制系统(18) 模糊控制系统 (19) 神经控制系统 (20) 学习控制系统二、选择题1、D2、A3、C4、B5、D6、B7、A8、D9、A 10、D三、问答题1、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括:(1) 传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而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,一般无法获得精确的数学模型。

(2) 研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。

(3) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。

(4) 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。

传统控制理论在应用中面临的难题的解决,不仅需要发展控制理论与方法,而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。

人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。

人工智能影响了许多具有不同背景的学科,它的发展已促进自动控制向着更高的水平──智能控制发展。

智能控制具有下列特点:(1) 同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程,也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的过程,并以知识进行推理,以启发式策略和智能算法来引导求解过程。

(2) 智能控制的核心在高层控制,即组织级。

高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织,即决策和规划,实现广义问题求解。

智能控制-考核大作业+设计(10)

《智能控制》大作业姓名：徐东班级：自动化103 学号：31002013341、简答题：1.1.根据目前智能控制系统的研究和发展，智能控制系统主要有哪些方面的工作可做进一步的探索和开展？答：1）智能控制的基础理论和方法研究。

2）智能控制系统结构研究。

3）基于知识系统及专家控制。

4）基于模糊系统的智能控制。

5）基于学习及适应性的智能控制。

6)基于神经网络的智能控制系统。

7）基于信息论和进化论的学习控制器研究。

8）其他，如计算机智能集成制造系统、智能计算系统、智能并行控制、智能容错控制、智能机器人等。

1.2.画出模糊控制系统的基本结构图，并简述模糊控制器各组成部分所表示的意思？答：模糊化接口：通过在控制器的输入、输出论域上定义语言变量，来将精确的输入、输出值转换为模糊的语言值。

模糊推理：根据控制规则中蕴涵的输入、输出模糊关系和实际输入的模糊取值，通过模糊推理，得到输出的模糊状态。

规则库：规则库由若干条控制规则组成，这些控制规则根据人类控制专家额经验总结得出，按照IF…is…and…is…THEN…is…的形式表达。

清晰化接口：通过清晰化的方法把由模糊推理得到的模糊输出值转化成精确控制值暑假给对象。

1.3.画出感知器的基本结构模型，并简述其算法过程。

答：x1x2``xn23）计算实际输出4）修正权W5）转到2）直到W 对一切样本均稳定不变或稳定在一个精度范围为止。

1.4．画出三层BP 神经网络的基本结构图，并试写出各层之间的输入输出函数关系？第1层（输入层）：(1)(1)i i i Out In x == i=1,2,…,n 第2层（隐层）：(2)(1)(1)(2)(2)1,()njij i j j j i Inw Out Out In θφ==-=∑ j=1,2,…,l第3层（输出层）： (2)(1)11()l nk jk ij i j j i y w w x φθ===-∑∑1.5.神经网络系统具有哪些基本特性，以及神经网络在控制系统中具有哪些作用？答：神经系统具有的基本特性：1）非线性映射逼近能力。

(完整版)智能控制习题参考答案

1．递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。

答：递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。

递阶智能控制系统是由三个基本控制级（组织级、协调级、执行级）构成的。

如下所示：1. 组织级组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。

根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。

其结构如下：2．协调级协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹学共同作用。

协调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。

它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。

下图是一个协调级结构的候选框图。

该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。

3. 执行级执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用。

其结构模型如下：2．信息特征，获取方式，分层方式有哪些？答：一、信息的特征1，空间性：空间星系的主要特征是确定和不确定的（模糊）、全空间和子空间、同步和非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息，比传统系统更为复杂的多源多维信息。

2，复杂性：复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干扰性等特性的复杂被控对象，要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能力，以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下，获得整个系统的综合指标最优。

3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度不同，层次较低的信号受污染程度较大。

二、获取方式信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息，具体处理方法如下：1，选取特征变量可分为选择特征变量和抽取特征变量。

选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数中选择一部分作为特征变量。

智能控制教案doc

智能控制教案doc教案标题：智能控制教案教案概述：智能控制是现代科技领域的重要组成部分，它涉及到各种领域的应用，如机器人学、自动化、电子工程、计算机科学等。

本教学计划旨在帮助学生理解智能控制的基本概念和技术，并培养他们在实际应用中解决问题的能力。

教学目标：1. 了解智能控制的基本概念和原理。

2. 掌握智能控制的基本技术和方法。

3. 培养学生思维能力和解决实际问题的能力。

4. 激发学生对智能控制领域的兴趣，并引导他们进一步学习和研究。

教学内容：本教学计划将涵盖以下几个主题：1. 智能控制的基本概念和原理- 介绍智能控制的定义和分类。

- 解释智能控制系统的组成部分和工作原理。

2. 智能控制的基本技术和方法- 讲解反馈控制系统的基本原理和结构。

- 介绍模糊控制和神经网络控制的基本概念和应用。

- 探讨遗传算法和模拟退火等优化算法在智能控制中的应用。

3. 智能控制的应用案例- 通过实际案例，展示智能控制在机器人学、自动化和电子工程等领域的应用。

- 引导学生分析并解决智能控制在实际问题中的应用挑战。

教学方法和活动：1. 授课讲解：通过讲授基本概念、原理和技术，帮助学生建立起对智能控制的基本了解。

2. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享对智能控制的理解和能够应用到实际问题的想法。

3. 实践操作：提供实际的智能控制系统或仿真软件，让学生进行实际操作和实验，掌握基本技术和方法。

4. 课堂展示：要求学生根据所学知识，设计并展示一个智能控制系统的方案和应用案例。

5. 案例分析：通过分析真实的智能控制案例，引导学生思考和解决实际问题。

评估方法：1. 作业和测验：布置相关主题的作业和测验，用于检测学生对知识的掌握情况。

2. 课堂参与：评估学生在课堂讨论和活动中的积极参与程度。

3. 项目展示：评估学生设计并展示的智能控制系统方案和应用案例的质量和创新性。

教学资源：1. 教科书：推荐一本智能控制方面的教材，以便学生进一步学习和参考。

东北林业大学机电工程学院智能控制大作业1

智能控制导论大作业机电工程学院电气工程及其自动化二班**2010****智能控制大作业：神经网络系统设计：非线性时变对象y(k)=a(1−be −ctT)y(k−1)1+y2(k−1)+ u(k)的RBF神经网络得到PID控制。

该仿真情况如图a为系统仿真结构图。

图（a）系统仿真结构图（1）输入为多阶梯信号，在时间[0,0.2,0.3,0.5,0.7,0.8,1,1.2]对应的阶跃幅值为[0.7,-0.8,0.9,-1,1,0.7,-0.7,0.5]，如图d所示：图（d）系统输入输出变化曲线在此图中，还有系统输出跟踪给定输入的响应。

多阶梯输入信号的S函数为：%多阶梯给定输入信号function[sys,x0,str,ts]=multi_step(t,x,u,flag,tTime,yStep)switch flag,case 0 %调用初始化过程[sysm,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;case 3 %计算输出信号，生成多阶跃信号sys=mdlOutputs(t,tTime,yStep);case{1,2,4,9} %未使用flag值sys=[];otherwise %错误信息处理error([‘Unhandled flag=’,num2str(flag)];end;%when flag=0时，进行初始化处理function[sys,x0,str,ts]=mdlIntializeSizessizes=simsizes; %调入初始化的模板sizes.NumContStates=0;sizes.NumDiscStates=0; %无连续、离散状态sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=0; %系统的输入和输出路数sizes.DirFeedthrough=0; %输入信号不直接传输到输出sizes.NumSampleTimes=1; %单个采样周期sys=simsizes(sizes); %初始化x0=[];str=[]; %系统的初始状态为空向量ts=[0,0]; %假设模块为连续模块% flag=3时，计算输出信号function sys=mdlOutputs(t,tTime,yStep)（2）神经网络的结构为3-6-1，即输入层3个节点，隐层6个节点，输出层1个节点。

智能控制实验报告

智能控制仿真实验实验一模糊控制系统的仿真实验实验二 BP神经网络的仿真实验实验三遗传算法仿真实验实验四智能控制实际工程处理（选做）实验一模糊控制系统的仿真实验实验目的：现有被控对象一：G(s)=1/(s2+2s+1)被控对象二：G(s)=K /【(T1s+1)(T2s+1) 】试设计一个模糊控制系统来实现对它的控制，并完成以下任务实验任务一：请根据以上的数据重新仿真一下，看Ke的变化对系统性能的影响是否如此？然后仍以G(s)=1/(s2+2s+1) 为被控对象，按照同样的方法仿真并分析Kc、Ku的变化对系统性能的影响。

1.相同参数不同控制器解模方法下的图形BISECTORMOMSOMLOM2.不同参数相同解模方法下的图形（解模方法均为BISECTOR）（1）Ke的影响（Kc=5，Ku=8）Ke=1（2）Kc的影响（Ke=9，Ku=8）Kc=1（3）Ku的影响（Ke=9，Kc=5）Ku=1小结：由以上图形分析可得，不同的解模方法输出的结果不同，经比较BISECTOR 的解模方法更加合适。

参数Kc、Ku不变时，随着Ke的减小，上升时间将增大；Ke、Ku不变时，随着Kc的减小超调变大；Ke、Kc不变时随着Ku的减小，输出越来越低于1。

可知Ke=9、Kc=5、Ku=8更为合适。

实验任务二：仍使用以上设计的模糊控制器，被控对象为： G(s)=K /【(T 1s+1)(T 2s+1)】，被控对象的参数有以下四组：第一组参数： G(s)=20/【(1.2s+1)(4s+1)】第二组参数： (s)=20/【(0.4s+1)(4s+1)】第三组参数： G(s)=20/【(2s+1)(4s+1)】第四组参数： G(s)=20/【(2s+1)(8s+1)】请根据由任务一得到的Ke 、Kc 、Ku 的变化对系统性能影响的规律，选择第一组参数作为被控对象参数，调试出适合该系统的最佳的Ke 、Kc 、Ku 和反模糊化方法；并在你调出的最佳的Ke 、Kc 、Ku 状态下，将对象参数分别变成第二、三、四组的参数，仿真出结果，并分析fuzzy controller 的适应能力。

《智能控制习题解》课件

详细描述
智能控制是指利用人工智能技术，如专家系统、神经网络、模糊逻辑等，对传统控制系统进行优化和改进，使其具有更好的适应性、自适应性、鲁棒性和智能化水平，能够更好地应对复杂、不确定和动态的环境。
智能控制的特点
要点一
总结词
智能控制的特点包括自适应性、鲁棒性、预测性和优化性。
要点二
详细描述
智能控制能够根据环境和系统状态的变化自动调整控制策略和参数，以保持系统性能的稳定性和最优性。它能够在不确定性和干扰下保持较好的性能表现，具有一定的容错能力和鲁棒性。同时，智能控制能够利用各种传感器和监测设备对系统状态进行实时监测和预测，并根据预设的目标和约束条件进行优化和控制。
安全可靠
智能家居系统具备高度安全性，能够实时监控家庭安全状况，及时发出警报，有效预防和应对各类安全事件。
便捷舒适
智能家居系统能够为家庭成员提供更加便捷舒适的生活体验，如语音控制、远程控制等，提升生活品质。
智能控制在智能家居中的具体应用案例
智能照明系统
通过智能控制技术，实现家庭照明的自动化调节，包括定时开关、光线感应、场景设置等功能。
数据驱动的决策支持
通过大数据和人工智能技术，实现基于数据的决策支持，进一步提高城市管理的科学性和准确性。
跨领域的协同创新
未来智慧城市的发展将涉及多个领域，需要各领域之间的协同创新，共同推动智慧城市的发展。
THANKS
感谢观看
《智能控制习题解》PPT课件
目录
• 智能控制概述 • 智能控制系统的基本组成 • 智能控制的主要方法 • 智能控制在工业自动化中的应用 • 智能控制在智能家居中的应用 • 智能控制在智慧城市中的应用
01

1.5 拓展课智能控制新创作——基于问题解决的创意制作课件

1 组建项目团队
1
2
每人抽取一张牌
同样牌号的为一个小组
5-1-5 基于问题解决的创意制作
1 组建项目团队
2 确定项目创意
思考项目创意的方法
日常生活衣食住行
学具用具
5-1-5 基于问题解决的创意制作
1 组建项目团队
2 确定项目创意
从发现生活中的问题出发，结合所学知识，以尝试解决生活实际问题为落脚点，制作项目作品。
5-1-5
基于问题解决的创意制作
学习目标
1、组织学生分组，进行项目分工； 2、引导学生思考并分析项目作品的创意； 3、组织学生团队进行项目制作，正确使用工具，并积极解决问题； 4、引导学生分享作品。
5-1-5 基于问题解决的创意制作
你有没有想制作的一款智能小家电呢？
5-1-5 基于问题解决的创意制作
2 确定项目创意
3
选择材料
结构美化：选用合适材料，运用工具辅助制作，结构牢固、美观。
5-1-5 基于问题解决的创意制作
1 组建项目团队
2 确定项目创意
3
选择材料
4
项目实施
合作共同完成项目
5-1-5 基于问题解决的创意制作
1 组建项目团队
2 确定项目创意
3
选择材料
4
项目实施
程序设计
外观结构 >>>
（1）整体结构设计合理；具有一定的功能性和复杂性。（2）使用相关元器件等实现的硬件功能具有一定的科学性、复杂性，有技术含量。（3）软件设计功能明确、结构合理、代码优化、易于调试。（4）能突出展示学生的工程思维、设计思维、项目思维、工匠精神。
技术测试题根据现场完成技术测试题的情况给出得分。

《智能控制》实验指导书

《智能控制》实验指导书通过对智能控制系统的仿真实验，加深对智能控制原理的理解，并且学习和掌握智能控制的实现方法。

实验一控制系统的基本结构仿真实验目的:建立智能控制研究的实验环境。

实验要求：1．对单输入－单输出反馈控制系统（如图一），进行结构仿真。

图1 控制系统的基本结构（1）被控对象的数学模型0G (s) = )1)(1(21s++-s T s T Ke τ ，（K 、1T 、2T 、τ>0）（2）控制器包括：PID 控制器、专家系统控制器、模糊控制器、仿人智能控制器。

2．建立友好的人－机接口（1）对于被控对象参数可以通过人－机界面设置和修改。

（2）对于各种控制器可以通过人－机界面选择，并设置该控制器的控制参数。

（3）通过人－机界面可显示系统的响应曲线。

实验二 PID 控制的设计与实现实验目的:掌握PID 控制的实现方法和系统整定方法，了解PID 控制的鲁棒性。

实验要求：1．设计并实现PID 控制器。

2．设被控对象参数为：K=2、1T =1、2T ＝2.5、τ=0.6；要求单位阶跃响应指标：超调量σ%≤10%，调节时间s t ≤10秒；试对系统进行整定，给出实验结果：（1）控制器参数：p K 、i K 、d K 及采样时间T ；（2）系统实际的性能指标：σ%、s t ；（3）系统的单位阶跃响应曲线y(t);3. 保持控制器所有控制参数不变，只改变被控对象的纯时延τ，检验系统的鲁棒性（对τ变化的适应能力）。

（1） τ=1.2时，运行系统。

给出系统的单位阶跃响应曲线，并计算响应的系统性能指标σ%、s t 。

（2） τ=1.8时，运行系统。