智能控制技术(第三章) 答案

合集下载

智能控制技术复习考试题课后答案

智能控制技术复习考试题课后答案

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

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。

(完整版)智能控制题目及解答

(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。

智能控制技术复习题课后答案讲解

智能控制技术复习题课后答案讲解
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。
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
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。
•(6)具有获取知识的能力;
•(7)知识与推理机构相互独立。专家系统一般把推理机构与知识分开,使其独立,使系统具有良好的可扩充性和维护性。
2、简述专家系统设计的基本结构。
答:基本知识描述---系统体系结构---工具选择----知识表示方法----推理方式----对话模型.P20
4、什么是专家控制系统?专家控制系统分为哪几类?
46、二进制编码
47.遗传算法的3种基本遗传算子、和。
47、比例选择算子单点交叉算子变异算子
48.遗传算法中,适配度大的个体有被复制到下一代。更多机会
49.遗传算法中常用的3种遗传算子(基本操作)为、、和。
49、复制、交叉和变异
第一章
1
答:(1)在无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)神经控制系统(1分)
神经网络具有某些智能和仿人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征。
(4)遗传算法(2分)

智能控制考试题及答案

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。

智能控制理论课后习题及复习

智能控制理论课后习题及复习

二、课后习题
������������������ (������������ ) ������ 根据������ ( ������⁄������������ ) = max(������ (������ ),������ (������ ))可计算得相及矩阵 G 的各项: ������ ������ ������ ������
1
2 ������ − 25 ������������ (x) = ������������(������) ={ {[1 + ( ) ] }2 25 < ������ ≪ 200 5
2 −1
0 ≪ ������ ≪ 25
(2)求“不年老也不年轻 V”的隶属度函数 ̅ ∩ ������ ̅ 不年老也不年轻,即V = ������ ̅: ������ 1 ������ − 50 ������������ ̅ (x) = 1 − ������������ (x) = { 1 − [1 + ( ) ] 5 ̅: ������ 0 ������������ ̅ (x) = 1 − ������������ (x) = { 所以: ������������ (x) = ������������ ̅ ∧ ������������ ̅ (x),������������ ̅ = min{������������ ̅ (x)} 1 − [1 + ( ������ − 25 ) ] 5
一、重点内容
1.隶属度函数的定义。 (教材 P16) 2.模糊集合的定义及表示法。 (教材 P17) 3.模糊集合的运算与基本性质。 (教材 P18,P19) 4.隶属度函数的重叠指数。 (教材 P22) 5.隶属度函数的选择方法。 (教材 P23) 6.隶属度函数的二元对比排序法。 (教材 P24) 7. 各种函数图形类型的隶属度函数适用于什么情况。 (教材 P25,P26) 8.模糊关系定义及表示法。 (教材 P27,P28) 9.模糊关系之直积、代数积。 (教材 P29,P30) 10.模糊关系的合成。 (教材 P31,P32) 11.模糊控制器的设计步骤(教材 P67)

智能控制技术课后答案全攻略

智能控制技术课后答案全攻略

0.2 0.2 R=( A × B) ∪( A × B″)= 0.4 0.6 0.8
0.4 0.6 0.8 0.2 0.6 0.8
1 0.8
.512 .216 .064 .008 1 A1=非常轻= U + 0U + 0U + 0U + 0U 1 2 3 4 5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 A2=重= U +U +U +U +U 1 2 3 4 5

0 0.2 A × B″= 0.4 0.6 0.8
0 0 0.4 0.4 0.4 0 0.6 0.6 0.488 0 0.8 0.784 0.488 0
0.4 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.488 0.4 0.8 0.784 0.488 0.2
3
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) 。}

智能控制技术复习题课后答案

智能控制技术复习题课后答案

智能控制技术复习题课后答案一、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。

智能控制技术复习题课后答案

智能控制技术复习题课后答案

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。

参考答案-智能控制最终版

参考答案-智能控制最终版

1、智能控制理论及技术主要包括哪几种控制方法?简述各自的特点答:①、模糊逻辑控制。

模糊控制是一种基于规则的控制,它以先验知识和专家经验为依据,直接采用语言型控制规则。

在设计中无需对被控对象建立精确的数学模型,设计简单, 便于应用。

②、神经网络控制。

神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。

③、专家控制。

专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。

主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。

专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。

④、学习控制。

学习控制有一定的自主性,学习控制系统的性能是自我的改进;学习控制是一种动态过程,学习控制系统的性能随时间而变,性能的改进在与外界反复作业过程中进行;学习控制有记忆功能,学习控制系统需要积累经验,用以改进其性能;学习控制有性能反馈,学习控制系统需要明确它的当前性能与某个目标性能之间的差距。

⑤、分层递阶智能控制(概率控制)。

它将计算机的高层决策、系统理论中的先进的数学模型和综合方法以及处理不精确和不完全信息的语言学方法结合在一起,形成了一种适合于工程需要的统一方法,它由组织级、协调级和执行级3个层次组成。

2、什么是模糊性,它和随机性有何区别,试举出几个日常生活中的模糊概念答:模糊性通常是指对概念的定义以及语言意义的理解上的不确定性。

例如老人、温度高、数量大等所含的不确定性即为模糊性。

模糊性主要是人的主观理解上的不确定性,而随机性则主要反映的是客观上的自然的不确定性,或者事件发生的偶然性。

智能控制习题答案解析

智能控制习题答案解析

3.,第一章 绪论1. 什么是智能、智能系统、智能控制?答:“智能”在美国 Heritage 词典定义为“获取和应用知识的能力”。

“智能系统”指具有一定智能行为的系统,是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。

“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素,使之具有某种智能性;也是基于认知 工程系统和现代计算机的强大功能,对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。

2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点是什么?答:智能控制系统的类型:集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系 统、学习控制系统等。

各自的特点有:集散控制系统:以微处理器为基础,对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。

该系统 将若干台微机分散应用于过程控制,全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控,实现最优化控制,整个装置继承 了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点,克服了常规仪表功能单一,人机联系差以及单台微型计算机控制系统 危险性高度集中的缺点,既实现了在管理、操作和显示三方面集中,又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。

人工神经网络:它是一种模动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的 复杂程度,通过调整部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

专家控制系统:是一个智能计算机程序系统,其部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的 知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。

可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。

这种结构的 特点是:1.上、下级是隶属关系,上级对下级有协调权,它的决策直接影响下级控制器的动作。

2.信息在上下级间垂直 方向传递,向下的信息有优先权。

(完整版)智能控制习题参考答案

(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。

智能控制答案(最终版3题全做)

智能控制答案(最终版3题全做)

智能控制作业1.已知某一炉温控制系统,要求温度保持着600℃恒定。

针对该控制系统有以下控制经验。

(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。

输入、输出变量的量化等级为7级,取5个模糊集。

试设计隶属度函数误差变化划分表,控制电压变化划分表和模糊控制规则表。

解:(1) 确定变量定义理想温度为600℃,实际炉温为T,则温度差为:e=600-T将温度差e作为输入变量。

(2)输入量和输出量的模糊化将偏差e分成5个模糊集:负大(NB),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正大(PB)。

将偏差e的变化分成7个等级:-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,从而得到温度变化模糊表如表1所示:控制电压u也分成5个模糊集:负大(NB),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正大(PB)。

将偏差u的变化分成7个等级:-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,而得到电压变化模糊表如表2示:MATLAB仿真程序如下:%Fuzzy Control for water tankclear all;close all;a=newfis('fuzz_tank');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); %Parameter ea=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','u',[-4,4]); %Parameter ua=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-4,-1]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-4,-2,1]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1,2,4]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1,4]);rulelist=[1 1 1 1; %Edit rule base2 2 1 1;3 3 1 1;4 4 1 1;5 5 1 1];a=addrule(a,rulelist);a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom'); %Defuzzywritefis(a1,'tank'); %Save to fuzzy file "tank.fis" a2=readfis('tank');figure(1);plotfis(a2);figure(2);plotmf(a,'input',1);figure(3);plotmf(a,'output',1);flag=1;if flag==1showrule(a) %Show fuzzy rule baseruleview('tank'); %Dynamic Simulationenddisp('-------------------------------------------------------');disp(' fuzzy controller table:e=[-3,+3],u=[-4,+4] ');disp('-------------------------------------------------------');for i=1:1:7 e(i)=i-4;Ulist(i)=evalfis([e(i)],a2); endUlist=round(Ulist)e=-3; % Erroru=evalfis([e],a2) %Using fuzzy inference2.用高级语言(C 、VC++、MATLAB 等)编程实现用BP 神经网络实现下列函数的非线性映射:101()log ,110f x x x x=≤≤ 分析误差曲线及网络的泛化能力。

智能控制技术课后答案全攻略

智能控制技术课后答案全攻略

3
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) 。}
∑ 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 =

智能控制技术-第三章

智能控制技术-第三章
量化的特点:1、测量变量的量化会带来误 差;2、同时减少了系统对小的扰动的敏感 性。
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。

智能控制技术(第三章) 答案

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。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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:0.30.810.50.1
12345
C =
++++
-----.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 V
v
V
v v dv
v v dv
μμ=
⎰⎰ 离散:101
()
()
m
k
v
k
k m
v
k
k 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)0.30.810.50.1
0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7
=-2.7407m
k
v
k
k m
v
k
k 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。

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 ;
试应用玛达尼推理法计算当输入误差0.6e =时,输出电压u =?(精确化计算采用重心法) 解:
根据输入和输出变量的个数,所需规则的最大数目。

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 ; 控制规则表
解:
1) 模糊化过程
当输入误差e 为0.6,
看图1,0.6e =,正小u1=0.7 零
u2=0.3
2) 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= 3) 精确化计算: 重心法
输出的电压u 为
0.6
2.6
3.4
4.662
00.6 2.6 3.4 4.60.6 2.6 3.4 4.6600.6 2.6 3.4 4.6()()1260.30.7()222126
0.30.7()2228.06 2.42003.3306
U
u U
u u udu u u du
u u u du udu udu udu udu u u udu du du du du μ
μ
=
--++++-=--++++-=
=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 输出电压为3.3306。

相关文档
最新文档