智能控制技术 答案
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。
智能控制试卷及答案
智能控制试卷及答案一、试卷一、选择题(每题2分,共20分)1. 下列哪项不是智能控制的主要类型?A. 人工智能控制B. 模糊控制C. 神经网络控制D. 逻辑控制2. 以下哪种控制方法适用于处理具有不确定性、非线性和时变性等特点的复杂系统?A. PID控制B. 模糊控制C. 串级控制D. 比例控制3. 神经网络控制的核心思想是利用神经网络实现控制规律的映射,以下哪种神经网络模型适用于动态系统的控制?A. BP神经网络B. RBF神经网络C. 感知器D. Hopfield神经网络4. 模糊控制中,模糊逻辑推理的核心部分是?A. 模糊集合B. 模糊规则C. 模糊推理D. 解模糊5. 以下哪种方法不属于智能控制系统的建模方法?A. 基于模型的建模B. 基于数据的建模C. 基于知识的建模D. 基于经验的建模二、填空题(每题2分,共20分)6. 智能控制的理论基础包括________、________和________。
7. 模糊控制的基本环节包括________、________、________和________。
8. 神经网络控制的主要特点有________、________、________和________。
9. 智能控制系统的主要性能指标包括________、________、________和________。
10. 智能控制技术在工业生产、________、________和________等领域有广泛应用。
三、判断题(每题2分,共10分)11. 模糊控制适用于处理具有确定性、线性和时不变性等特点的复杂系统。
()12. 神经网络控制具有较强的自学习和自适应能力。
()13. 智能控制系统不需要考虑系统的稳定性和鲁棒性。
()14. 智能控制技术在无人驾驶、智能家居等领域具有广泛应用前景。
()15. 模糊控制的核心思想是利用模糊逻辑进行推理和决策。
()四、简答题(每题10分,共30分)16. 简述模糊控制的基本原理。
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。
智能控制基础答案
智能控制基础答案【篇一:智能控制基础思考题】xt>复习思考题一重要概念解释 1 智能控制答:智能控制是一门交叉学科,美国学者在运筹学的基础上提出了三元论的智能控制概念,即ic=ac n ai n or 各子集的含义为:ic为智能控制,ai为人工智能,ac为自动控制,or为运筹学。
所谓智能控制,即设计一个控制器,使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境(包含被控对象或被控过程)信息的变化做出适应性反应,从而实现由人来完成的任务。
2 专家系统与专家控制答: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。
专家控制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。
3 模糊集合与模糊关系,模糊推理模糊控制答:模糊集合:给定论域u上的一个模糊集a?是指:对任何元素u?u 都存在一个数?a?u???0,1?与之对应,表示元素u属于集合a?的程度,这个数称为元素u对集合a?的隶属度,这个集合称为模糊集合。
模糊关系:二元模糊关系:设a、b是两个非空集合,则直积a?b???a,b?|a?a,b?b?中的一个模糊集合称为从a到b的一个模糊关系。
模糊关系r?可由其隶属度?r?a,b?完全描述,隶属度?r?a,b?表明了元素a与元素b具有关系r?的程度。
模糊推理:知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后,就可以根据模糊关系和输入情况,来确定输出的情况,这就叫“模糊推理”。
4神经网络?答:人工神经网络(artificial neural network )是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的,用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为,它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化,神经网络反映了人脑功能的基本特征,如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
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。
智能控制习题答案解析
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:它是一种模范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,通过调整内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,其内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。
同级控制器并行工作,也可以有信息交换,但不是命令。
(完整版)智能控制-考试题(附答案)
《智能控制》考试试题试题1:针对某工业过程被控对象:0.520()(101)(21)s G s e s s -=++,试分别设计常规PID 算法控制器、模糊控制器、模糊自适应PID 控制器,计算模糊控制的决策表,并进行如下仿真研究及分析:1. 比较当被控对象参数变化、结构变化时,四者的性能;2. 研究改善Fuzzy 控制器动、静态性能的方法。
解:常规PID 、模糊控制、Fuzzy 自适应PID 控制、混合型FuzzyPID 控制器设计 错误!未找到引用源。
. 常规PID 调节器PID 控制器也就是比例、积分、微分控制器,是一种最基本的控制方式。
它是根据给定值()r t 与实际输出值()y t 构成控制偏差()e t ,从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为:01()()[()()]t p d i de t u t K e t e t dt T T dt=++⎰ (1.1) 式中,p K 为比例系数,i T 为积分时间常数,d T 为微分时间常数。
PID 控制器三个校正环节中p K ,i T 和d T 这三个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须合理地选择控制器的参数。
Ziegler 和Nichols 提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。
通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数,用来确定被控对象的动态特性的两个参数:临界增益u K 和临界振荡周期u T 。
用临界比例度法整定PID 参数如下:表1.1 临界比例度法参数整定公式51015202530354000.20.40.60.811.21.41.61.8Time(s)y (t )051015202530354000.511.5Time(s)y (t )PID 0.6u K 0.5u T 0.125u T据以上分析,通过多次整定,当 1.168p K =时系统出现等幅振荡,从而临界增益 1.168u K =,再从等幅振荡曲线中近似的测量出临界振荡周期 5.384u T =,最后再根据表1.1中的PID 参数整定公式求出:0.701, 2.692,0.673p i d K T T ===,从而求得:比例系数0.701p K =,积分系数/0.260i p i K K T ==,微分系数0.472d p d K K T ==。
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) 。}
智能控制技术参考答案
智能控制技术参考答案智能控制技术参考答案智能控制技术是指通过计算机、传感器、执行器等设备,对目标系统进行感知、分析和决策,从而实现对系统的智能化控制。
随着科技的不断发展,智能控制技术在各个领域得到了广泛的应用,如工业自动化、智能家居、无人驾驶等。
智能控制技术的核心是人工智能算法。
人工智能算法是一种模拟人类智能行为的计算机算法,能够通过学习和优化来实现智能决策。
常见的人工智能算法有神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
这些算法能够根据输入的数据和规则,自动调整参数和权重,从而实现对目标系统的智能控制。
在工业自动化领域,智能控制技术能够提高生产效率和产品质量。
例如,智能机器人可以代替人工完成繁重、危险的工作,如焊接、搬运等。
智能控制技术还可以实现生产线的自动调度和优化,提高生产线的运行效率。
此外,智能控制技术还可以实现对工业设备的远程监控和故障诊断,及时发现并修复设备故障,提高设备的可靠性和稳定性。
在智能家居领域,智能控制技术能够提高居住环境的舒适度和安全性。
通过智能传感器和执行器,智能控制系统能够实时感知和调节室内温度、湿度、光线等环境参数,使居住环境更加舒适。
智能控制系统还可以实现对家电设备的远程控制和管理,如远程开关灯、调节空调温度等。
此外,智能控制系统还可以实现对家庭安防系统的监控和报警,保护家庭成员的安全。
在无人驾驶领域,智能控制技术是实现无人驾驶的关键。
通过激光雷达、摄像头等传感器,智能控制系统能够实时感知道路、车辆和行人等信息,从而实现自动驾驶。
智能控制系统还可以根据交通规则和驾驶习惯,自动决策和调整行驶速度、转向角度等参数,保证行驶的安全和顺畅。
此外,智能控制系统还可以通过云端数据分析和学习,不断优化驾驶策略,提高驾驶的效率和安全性。
智能控制技术的发展还面临一些挑战。
首先,智能控制技术需要大量的数据进行训练和学习,而获取和处理大量的数据是一项复杂而耗时的任务。
其次,智能控制技术需要高性能的计算设备来支持算法的运行和优化,而高性能计算设备的成本和能耗较高。
智能控制试卷及答案4套
四、计算题: (每题 10 分,共 20 分)
分数
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1. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图
1 所示。试计算以下 条件 和 规则 的隶属函数:
( a)规则 1:If error is zero and chang-in-error is zero Then force is zero。 均使用最小化操作
2
2
( c)随着 e(t)从 向左移动,我们很快失去信心,而随着 4
信心。
e(t)从 向右移动,我们较慢失去 4
2. 画出以下两种情况的隶属函数:
( a)精确集合 A { x 8 x
} 2
的隶属函数;
( b)写出单一模糊( singleton fuzzification )隶属函数的数学表达形式,并画出隶属函数图。
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8. 智能控制系统有哪些类型,各自的特点是什么?
9. 比较智能控制与传统控制的特点。
4.根据外部环境所提供的知识信息与学习模块之间的相互作用方式,机器学习可以划分为 哪几种方式?
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5.建造专家控制系统大体需要哪五个步骤?
6.为了把专家系统技术应用于直接专家控制系统,在专家系统设计上必须遵循的原则是什 么?
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
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4. 给出典型的神经元模型。
(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。
《智能控制技术基础》试卷(A)标准答案剖析
《智能控制技术基础》试卷(A)标准答案剖析20__6~20__7 学年第一学期期末考试《智能控制技术基础》试卷(A)标准答案一、填空题(空每空 1 分,共 10 分分))1 智能控制具有两个不同于常规控制的本质特点:以以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。
2 传统控制包括经典反馈控制和现代理论控制。
3 模糊逻辑控制的过程主要有三个步骤:模糊化过程、模糊逻辑推理和精确化计算。
4 在一个神经网络中,常常根据处理单元的不同处理功能,将处理单元分成输入单元、隐含层单元(或隐层单元)和输出单元元三类。
5 系统辨识的基本要素包括数据、模型类和等价准则。
二、问题答题(每小题 8 分, 共共 40 分)1 智能控制系统由哪几部分组成?各部分的作用是什么?答:智能控制系统由广义对象、传感器、感知信息处理、认知、通信接口、规划和控制和执行器等七个功能模块组成;各部分的作用为:广义对象;;包括通常意义下的控制对象和外部环境;传感器;;包括关节传感器、力传感器、视觉传感器、距离传感器、触觉传感器等;感知信息处理;;将传感器得到的原始信息加以处理;认知;;主要用来接收和储存信息、知识、经验和数据,并对它们进行分析、推理,作出行动的决策,送至规划和控制部分;通信接口;;除建立人机之间的联系外,还建立系统各模块之间的联系;规划和控制;;是整个系统的核心,它根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识,进行自动搜索,推理决策,动作规划,最终产生具体的控制作用;执行器;;将产生的控制作用于控制对象。
2 模糊逻辑控制器由哪几部分组成?各完成什么功能?答:模糊逻辑控制器由模糊化接口、知识库、推理机与解模糊接口四个部分组成;各部分的功能为:模糊化接口;;将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量;;知识库;;包括数据库和规则库。
数据库存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值,若论域为连续域则为隶属度函数,在规则推理的模糊关系方程求解过程中,向推理机提供数据;规则库是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验,它是按人的直觉推理的一种语言表示形式,存放全部模糊控制规则,在推理时为“推理机”提供控制规则。
智能控制试卷及答案
智能控制试卷及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 以下哪个不属于智能控制的基本类型?A. 专家控制B. 神经网络控制C. 模糊控制D. 逻辑控制答案:D2. 在智能控制中,专家控制系统主要依靠以下哪种技术进行决策?A. 模式识别B. 知识表示C. 推理算法D. 机器学习答案:C3. 以下哪个不属于模糊控制的特点?A. 容错性B. 适应性C. 鲁棒性D. 精确性答案:D4. 神经网络控制的核心思想是什么?A. 模拟人脑神经元结构B. 模拟人脑神经元功能C. 模拟人脑思维过程D. 模拟人脑学习过程答案:B5. 在智能控制系统中,以下哪个环节不属于反馈环节?A. 控制器B. 执行器C. 传感器D. 被控对象答案:A二、填空题(每题2分,共20分)6. 智能控制是指利用计算机技术和人工智能技术,对__________进行自动控制。
答案:复杂系统7. 专家控制系统主要由__________、__________和__________三部分组成。
答案:知识库、推理机、解释器8. 模糊控制的核心是__________,它将模糊逻辑应用于控制策略的制定。
答案:模糊控制器9. 神经网络控制的关键技术包括__________、__________和__________。
答案:网络结构设计、学习算法、权重调整10. 智能控制系统的性能评价指标主要包括__________、__________、__________和__________。
答案:稳定性、准确性、鲁棒性、适应性三、判断题(每题2分,共20分)11. 智能控制系统可以完全替代人工控制系统。
()答案:×12. 模糊控制适用于处理具有非线性、时变性、不确定性等复杂问题的控制。
()答案:√13. 专家控制系统在处理问题时,需要大量的领域知识和经验。
()答案:√14. 神经网络控制具有较强的学习能力和自适应能力。
()答案:√15. 智能控制系统的设计不需要考虑系统的稳定性。
(完整版)智能控制-考试题(附答案)
《智能控制》考试试题试题1:针对某工业过程被控对象:0.520()(101)(21)s G s e s s -=++,试分别设计常规PID 算法控制器、模糊控制器、模糊自适应PID 控制器,计算模糊控制的决策表,并进行如下仿真研究及分析:1. 比较当被控对象参数变化、结构变化时,四者的性能;2. 研究改善Fuzzy 控制器动、静态性能的方法。
解:常规PID 、模糊控制、Fuzzy 自适应PID 控制、混合型FuzzyPID 控制器设计 错误!未找到引用源。
. 常规PID 调节器PID 控制器也就是比例、积分、微分控制器,是一种最基本的控制方式。
它是根据给定值()r t 与实际输出值()y t 构成控制偏差()e t ,从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为:01()()[()()]t p d i de t u t K e t e t dt T T dt=++⎰ (1.1) 式中,p K 为比例系数,i T 为积分时间常数,d T 为微分时间常数。
PID 控制器三个校正环节中p K ,i T 和d T 这三个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须合理地选择控制器的参数。
Ziegler 和Nichols 提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。
通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数,用来确定被控对象的动态特性的两个参数:临界增益u K 和临界振荡周期u T 。
用临界比例度法整定PID 参数如下:表1.1 临界比例度法参数整定公式51015202530354000.20.40.60.811.21.41.61.8Time(s)y (t )051015202530354000.511.5Time(s)y (t )PID 0.6u K 0.5u T 0.125u T据以上分析,通过多次整定,当 1.168p K =时系统出现等幅振荡,从而临界增益 1.168u K =,再从等幅振荡曲线中近似的测量出临界振荡周期 5.384u T =,最后再根据表1.1中的PID 参数整定公式求出:0.701, 2.692,0.673p i d K T T ===,从而求得:比例系数0.701p K =,积分系数/0.260i p i K K T ==,微分系数0.472d p d K K T ==。
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》第四章参考答案
《智能控制技术》第四章参考答案智能控制课后习题答案第4章神经网络作业1.答:设A 类为1;B 类为0026.015.00215.0021025.012-{≥-+≥-+-----+θωωθωωθωωθωω<<令:5.05.1-12,11≤==θωω<则取4.0=θ则有: 04.021=-+x x2.答:记B y y y A y y y 为状态,为状态011321110321==。
对于状态A,节点激励函数必须满足下列不等式:)(式<)(式>)(式>30201032313212112θωωθωθω++++对于状态B,节点激励函数必须满足下列不等式:)(式>)(式>)(式<60504032322311312θωθωθωω++++利用上面6个不等式可以求出6个未知量的允许取值范围。
假设取5.012=ω,则:由式1得,3.0,5.011-=-≥θθ取;由式4得,7.0,2.01313-=-≤ωω取;由式2得,3.0,5.022-=-≥θθ取;由式5得,4.0,3.02323=≥ωω取;由式3得,2.0,3.033=≤θθ取;由式6得,2.0,2.033=-≥θθ取;需要记忆稳态A 和B 的3点DHNN 网络的一组权系数值为 2.0,3.0,3.04.0,7.0,5.0321231312=-=-==-==θθθωωω设初始状态000321=y y y ,依次选择节点321,,V V V ,确定其节点兴奋的条件及状态的转移。
选择节点3V ,激励函数为()()02.0003133>=+∑==θωj N j j y Net 可见,节点3V 处于兴奋状态并且状态3y 由→10。
网络状态由→001000,转移概率为1/3。
同样其他2个节点也可以以等概率发生状态变化,他们的激励函数为()()03.0001111<-=+∑==θωj N j j y Net()()03.0002122<-=+∑==θωj N j j y Net 节点1V 2V 的状态→00保持不变。
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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就是模糊化过程、知识库(数据库与规则库)、推理决策与精确化计算。
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 知识库包括数据库与规则库。
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、量化与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与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:过程状态输入变量与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 推理决策逻辑就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。
(它就是模糊控制的核心)。
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、量化等级与量化因子
3、 在各输入与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 就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
=-2.7407
m
k
v
k
k m
v
k
k v v v v μμ===
⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=
++++⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=
∑∑ 3-5 设在论域(){42024}e =--误差,,,,与控制电压{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:
根据输入与输出变量的个数,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,
瞧图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 的隶属度就是0、7,那么u 为ZE 的隶属度0.7μ= 对应规则2:误差e 为PS 的隶属度就是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。