智能控制技术作业
智能控制技术第二章作业
求：
（1）误差为零和误差为正小的隶属度函数
（2）误差为零或误差为正小的隶属度函数
解
定义2-4并：并 的隶属函数 对所有 被逐点定义为取大运算，即 ，式中，符号“∨”为取极大值运算。
定义2-5交：交 的隶属函数 对所有 被逐点4已知模糊矩阵P、Q、R、S为
求：
（1）
(2)
(3)
解
定义2-14模糊关系合成：如果R和S分别为笛卡尔空间 和 上的模糊关系，则R和S的合成是定义在笛卡尔空间 上的模糊关系，并记作 ，其隶属度函数的计算方法
上确界（Sup）算子
（1）
（2）
2-6设有论域 ， ，并定义
试确定模糊条件语言“如果x轻，则y重，否则y不非常重”所决定的模糊关系矩阵R，并计算出当x为非常轻，重条件下所对应的模糊集合y。
（不做）
解：B′=非常重=
B″=不非常重=B =
关系矩阵R=(A×B)U
A×B=
(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(神经网络)-作业
智能控制作业学生姓名: 学号: 专业班级:（一）7-2 采用BP网路、RBF网路、DRNN网路逼近线性对象, 分别进行matlab 仿真。
（二）采用BP网络仿真网络结构为2-6-1。
采样时间1ms, 输入信号, 权值的初值随机取值, 。
仿真m文件程序为:%BP simulationclear all;clear all;xite=0.5;alfa=0.5;w1=rands(2,6); % value of w1,initially by randomw1_1=w1;w1_2=w1;w2=rands(6,1); % value of w2,initially by randomw2_1=w2;w2_2=w2_1;dw1=0*w1;x=[0,0]';u_1=0;y_1=0;I=[0,0,0,0,0,0]'; % input of yinhanceng cellIout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cellFI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts);y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2);for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout; %output of networke(k)=y(k)-yn(k); % error calculationw2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2);endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1% jacobian informationyu=0;for j=1:1:6yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);enddyu(k)=yu;x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('y and yn');figure(2);plot(time,y-yn,'r');xlabel('times');ylabel('error');figure(3);plot(time,dyu);xlabel('times');ylabel('dyu');运行结果为:（三）采用RBF网络仿真网路结构为2-4-1, 采样时间1ms, 输入信号, 权值的初值随机取值, , 高斯基函数初值, 。
智能控制技术在工程机械中的应用研究
智能控制技术在工程机械中的应用研究摘要:目前，智能控制技术在工程机械控制中的应用越来越广泛。
本文以智能控制技术为重点，阐述了工程机械智能化研究的主要内容，包括信息识别和环境适应，并探讨了其在压路机、挖掘机等机械设备中的应用，以促进工程机械领域的不断发展。
关键词：智能控制技术;工程机械;应用研究1 智能控制技术概述1.1 智能控制技术所谓智能控制技术，其在工程机械控制领域应用的主要原理是使机械在运行过程中感受外部信息元素的变化，在此基础上进行采集、分析和集成，控制智能动态，促进工程机械的长期稳定运行。
具体来说，在控制过程中，智能控制系统能够动态获取外部信息，具有较强的数据感知能力。
如果外部环境因素发生变化，可以完成局部调整。
同时，智能控制技术与工程机械的有机联系还集中在数据信息的智能识别和思维判断上，从海量数据信息中提取有用数据，并存储在控制系统中进行及时处理。
完成以上环节后，智能系统将做出科学合理的决策和控制执行，从而实现工程机械的智能控制。
例如，对于普通挖掘机，智能控制技术的应用主要集中在液压系统上，它能准确识别各种液压参数，主要包括输油压力、最大工作压力、额定工作压力、最大流量、额定流量、最小稳定流速、温度、应力、磨损和冲程，并动态检测导向手柄位移和系统流量，尽量防止因故障导致的故障。
1.2智能控制技术的主要类型目前，智能控制技术在工程机械控制中的应用类型主要集中在三个方面：专家系统、人工神经网络和模糊控制技术。
详情如下。
1.2.1智能控制技术中的专家系统本质上是一个计算机智能系统，主要涵盖许多行业专家的知识、理论和实践技能。
在施工机械控制过程中，如果操作人员出现问题，可以有效及时地解决。
从这个角度来看，专家系统是一个集成了大量机械控制专业知识和经验的计算机程序，可以全面模拟人类专家的大部分决策，对于解决工程机械控制的实际问题具有重要的现实意义。
目前，专家系统主要分为两个方面：直接控制和间接控制。
智能控制的应用实例
智能控制的应用实例智能控制的应用实例随着现代科技的不断发展，智能控制技术得到了广泛应用。
智能控制技术是指将计算机、通讯、传感器等技术与控制技术相结合，实现对物理系统的自动化、智能化控制。
下面将介绍几个智能控制的应用实例。
一、智能家居智能家居是指通过集成家庭自动化系统，通过计算机网络和通讯技术，实现对家庭设备、灯光、电器等设备进行远程控制和管理。
智能家居可以提高生活质量，增加生活便利性和安全性。
例如，在离开家时可以通过手机APP远程关闭所有电器；在家中可以通过语音指令打开灯光或调节空调温度等。
二、智慧交通智慧交通是指通过计算机网络和传感器等技术，实现对交通流量进行监测和管理，并对道路流量进行优化调度。
这种技术可以有效缓解城市交通拥堵问题，并提高道路使用效率。
例如，在城市道路上设置车辆识别设备，可以自动识别车辆信息并进行流量统计，通过智能算法进行优化调度，减少拥堵情况。
三、智能制造智能制造是指通过计算机技术和传感器等技术，实现对生产过程的自动化、智能化控制。
这种技术可以提高生产效率和产品质量，并减少人工干预带来的误差。
例如，在汽车生产线上，通过设置传感器监测车身尺寸和形状等信息，可以实现自动化焊接和涂装等工艺流程。
四、智能医疗智能医疗是指通过计算机技术和传感器等技术，实现对患者健康状态的监测和管理，并提供精准的医疗服务。
这种技术可以提高医疗效率和诊断准确性，并改善患者体验。
例如，在医院内设置智能护理床，可以实时监测患者身体各项指标，并自动调整床位角度、温度等参数以保证患者舒适度。
五、智慧城市智慧城市是指通过计算机网络和传感器等技术，实现对城市各个方面的信息进行收集、处理和管理，并提供全方位的城市管理服务。
这种技术可以提高城市运转效率和服务质量，并提升城市品质。
例如，在城市中设置智能垃圾桶，可以自动识别垃圾类型并进行分类处理，减少环境污染。
六、智能农业智能农业是指通过计算机技术和传感器等技术，实现对农业生产过程的自动化、智能化控制。
智能控制作业
一、已知某一炉温控制系统，要求温度保持在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。
设计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。
要求有程序及注释，仿真结果和分析。
（1）确定模糊控制器的输入输出变量将600℃作为给定值t0 ,测量炉温为t(k)，则：输入变量：e(k)= t(k)-t0输出变量：触发电压u 的变化量，该u直接控制供电电压的高低。
（2）输入输出变量的模糊语言描述输入输出变量的语言值：{负大（NB）,负小（NS）,零（ZE）,正小（PS）,正大（PB）} 设：e的论域为X，u 的论域为Y，均量化为七个等级：X= {-3，-2，-1，0，1，2，3}，Y={-3，-2，-1，0，1，2，3}语言变量E 和U 的隶属函数赋值表（论域离散）：隶属度输出量u的变化等级－3 －2 －1 0 1 2 3模糊集PB 0 0 0 0 0 0.5 1 PS 0 0 0 0 1 0.5 0 ZE 0 0 0.5 1 05 0 0 NS 0 0.5 1 0 0 0 0 NB 1 0.5 0 0 0 0 0（3）模糊控制规则①if E =NB then U =PB②if E =NS then U =PS③if E =ZE then U =ZE④if E =PS then U =NS⑤if E =PB then U =NB（4）求模糊控制表IF NBe NSe ZOe PSe PBe THEN PBu PSu ZOu NSu NBu（5）控制量转化为精确量：采用加权平均法：（6）计算模糊关系R=(NBe×PBu)+ (NSe×PSu)+(ZEe×ZEu)+ (PSe×NSu) +(PBe×NBu)ZEe×ZEu =（0, 0, 0.5,1, 0.5,0,0）×（0,0 , 0.5, 1 , 0.5 , 0,0）分别计算出矩阵NBe×PBu，NSe×PSu，ZEe×ZEu，PSe×NSu ，PBe×NBu求并集得：查询表：e－3 －2 －1 0 1 2 3u 3 2 1 0 －1 －2 －3实际控制时，将测量到的误差量化后，从查询表中得到控制量再乘以比例因子Kn，即作为控制的实际输出。
智能控制技术在工程机械控制中的应用
智能控制技术在工程机械控制中的应用1. 引言1.1 智能控制技术在工程机械控制中的应用智能控制技术在工程机械控制中的应用正在成为工程领域的一个重要趋势。
随着科技的不断发展，智能控制技术已经逐渐应用于各种工程机械中，为工程施工提供了更高效、更精准的控制手段。
通过智能控制技术，工程机械可以实现自动化、智能化控制，大大提高了工程施工的效率和质量。
智能控制技术的引入使得工程机械可以更加灵活地适应不同施工环境和任务要求，从而实现更加精准的作业。
在现代工程中，挖掘机、起重机、输送机、压路机等工程机械的智能控制技术应用已经逐渐成熟。
这些技术的应用使得工程机械可以更好地协同作业，实现施工过程的自动化和智能化。
2. 正文2.1 智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始尝试将计算机技术应用到控制系统中。
随着计算机技术的不断发展，智能控制技术也逐渐得到了提升和完善。
在上世纪80年代，随着人工智能技术的兴起，智能控制技术开始迈入了一个新的阶段。
在智能控制技术的发展过程中，专家学者们提出了许多重要的理论和方法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。
这些理论和方法的提出为智能控制技术的应用奠定了基础。
随着工程机械的发展和需求不断增加，智能控制技术也得到了广泛的应用。
通过智能控制技术，工程机械可以实现自动化操作，提高工作效率，减少人为误操作的可能性。
智能控制技术还可以对工程机械进行远程监控和故障诊断，确保设备的安全运行。
智能控制技术的发展历程是一个不断完善和提升的过程，它为工程机械的控制带来了新的机遇和挑战。
随着技术的不断发展，相信智能控制技术在工程机械控制中的应用会更加广泛和深入。
2.2 智能控制技术在挖掘机控制中的应用挖掘机是一种重型工程机械，广泛应用于建筑工程、矿山开采、道路施工等领域。
随着智能控制技术的不断发展，越来越多的智能化装备被应用于挖掘机控制系统中，为挖掘机的性能提升和效率提高提供了强大支持。
智能控制作业
题目1：求取模糊控制表（课本62-67页，matlab编程求解）解：MATLAB编程如下：%实现功能：计算模糊控制表clcclear%x的隶属度表，其中x代表的是误差eX=[1.0 0.8 0.7 0.4 0.1 zeros(1,8);0.2 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,8);0 0.1 0.3 0.7 1.0 0.7 0.2 zeros(1,6);zeros(1,4) 0.1 0.6 1.0 zeros(1,6);zeros(1,6) 1.0 0.6 0.1 zeros(1,4);zeros(1,6) 0.2 0.7 1.0 0.7 0.3 0.1 0;zeros(1,8) 0.2 0.7 1.0 0.7 0.3;zeros(1,8) 0.1 0.4 0.7 0.8 1.0];%y的隶属度表，其中y表示的是误差的导数Y=[1.0 0.7 0.3 zeros(1,10);0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,8);0 0 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,6);zeros(1,4) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,4);zeros(1,6) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 0 0;zeros(1,8) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3;zeros(1,10) 0.3 0.7 1];%z的隶属度表，其中z表示的是控制量uZ=Y;%模糊控制规则表%其中: 1代表NB，2代表NM，3代表NS% 4代表ZE，5代表PS，6代表PM，7代表PBrule=[1 1 1 1 2 4 4;1 1 1 12 4 4;2 2 2 2 4 5 5;2 23456 6;2 23456 6;3 34 6 6 6 6;4 4 6 7 7 7 7;4 4 6 7 7 7 7];Set=[-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6]; %模糊集合control_data=[]; %control_data待求的模糊控制表for i=1:13 %控制模糊表的行变量control=[];for j=1:13 %控制模糊表的列变量x0=Set(i);y0=Set(j);CCC=[]; %存放Ci;CCC矩阵将来存放的是56*13维的矩阵for m=1:8 %模糊控制规则表的行变量Ai=X(m,:); %Ai为列向量for n=1:7 %模糊控制规则表的列变量Bi=Y(n,:); %Bi为列向量Ci=Z(rule(m,n),:); %模糊控制规则表的控制变量%得到RiA矩阵RiA=zeros(13,13);for p=1:13for q=1:13RiA(p,q)=min(Ai(p),Ci(q));endend%AA表示A' 矩阵AA=zeros(1,13);[a1,b1]=find(x0==Set);AA(a1,b1)=1;%最小最大原则求取CiACIA_temp=zeros(13,13);for ii=1:13CIA_temp(:,ii)=min(AA',RiA(:,ii));%先取小endCIA=max(CIA_temp);%再取大%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%得到RiB矩阵RiB=zeros(13,13);for p=1:13for q=1:13RiB(p,q)=min(Bi(p),Ci(q));endend%BB表示B' 矩阵BB=zeros(1,13);[a2,b2]=find(y0==Set);BB(a2,b2)=1;%最小最大原则求取CiBCIB_temp=zeros(13,13);for ii=1:13CIB_temp(:,ii)=min(BB',RiB(:,ii));endCIB=max(CIB_temp);%求CIA和CIB的交C=min(CIA,CIB);CCC=[CCC;C];endend%求出56个Ci的并C_max=max(CCC);%利用重心法解模糊temp=C_max.*Set;control_temp=sum(temp)/sum(C_max);control=[control,control_temp];endcontrol_data=[control_data;control];enddisp('模糊控制表如下:');control_data=roundn(control_data,-2) %保留2位小数且四舍五入fid=fopen('kongzhi.txt','w');count=fprintf(fid,'%d\n',control);fclose(fid);运行结果如下：题目二：被控对象)14)(12(20)(++=s s s G 给定为100，设计一个模糊控制器实现对象系统的控制。
工程机械控制智能控制技术运用
关键词：智能控制技术；工程机械；压路机；推土机；挖掘机随着我国机械制造行业的飞速发展，工程项目数量逐年增加，作业环境越来越复杂，如果采用传统的作业方式，作业效率低，已无法满足行业发展需求。
在工程机械控制过程中，利用智能化控制技术不仅可以提升机械作业效率，而且能显著减少工程机械安全事故的发生。
1智能控制技术智能控制技术被称作自动化控制技术，在工程机械控制环节应用此项技术，可以明显减少人工作业量。
同时，在智能控制条件下，机械可以快速感知外界环境变化情况，并获得有效信息，实施动态化控制，确保机械处于最佳运行状态。
在工程机械智能化控制环节，系统需要快速收集外部信息，由于系统具有较强的感知能力，一旦外部环境发生变化，能快速感知、收集信息。
针对收集到的各类信息数据，系统能进行思维判断，找到有用信息，快速存储到系统当中进行处理。
信息处理完毕后，系统做出决策并执行，获得良好的智能化控制效果。
例如，在大型挖掘机中，通过合理安装液压系统，针对各项运行参数进行准确识别，系统通过识别各项参数，严格控制运行压力，包括泵输油压力等，并对导手柄位移与系统流量进行检测，一旦发现故障，可以及时暂停运行，系统做出正确决策之后，控制器能控制驱动发动机油门，确保发动机的输出功率与转速满足规定要求。
2智能控制技术在工程机械控制中的具体运用2.1在挖掘机中的运用基于挖掘机的特点，通过应用智能化技术，加大智能化控制力度，不仅能调整负载形式，而且可以加强动力控制，确保挖掘机输出功率长时间处于稳定状态，而其内部负载系统能自动调节发动机动力输出，在具体操作过程中减轻作业人员的工作强度。
通过运用动力控制模式，挖掘机可以结合外部施工情况，包括工程施工难度，加强动力输出控制，体现按需分配的特点，不断提高挖掘机整体运行效率。
在挖掘机中采取自动化控制技术，能对机械设备操作程序进行有效控制，取得良好的控制效果，相关控制参数如表1所示。
没有应用智能技术之前，需要在挖掘机内部安装发动机，加强系统功率控制，同时对其液压功率进行严格管控，确保挖掘机能安全运行。
自动化概论作业——智能控制
自动化概论作业—智能控制智能控制基本概念智能控制的定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程.而智能机器则定义为,在结构化或非结构化的,熟悉的或陌生的环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器.定义二: K.J.奥斯托罗姆则认为,把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟,并用于控制系统的分析与设计中,以期在一定程度上实现控制系统的智能化,这就是智能控制.他还认为自调节控制,自适应控制就是智能控制的低级体现.定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域.定义四: 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
智能控制的特点同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合过程，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非数学过程,并以知识进行推理，以启发引导求解过程；智能控制的核心在高层控制，即组织级；智能控制器具有非线性特性；智能控制具有变结构特点；智能控制器具有总体自寻优特性；智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；智能控制是一门边缘交叉学科；智能控制是一个新兴的研究领域。
智能控制的主要技术方法智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。
专家系统专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。
智能的控制技术作业三
智能控制作业三：用智能控制理论所学的知识对下面的二维函数建模：xy yx z) sin( )sin(。
训练数据取x=（-10:2:10）=[-10，-8，-6，-4，-2，0，2，4，6，8，10]共11个点，y=（-10:2:10）=[-10，-8，-6，-4，-2，0，2，4，6，8，10]共11个点，总共的训练数据为（2维输入1维输出）11×11=121组。
建模完成后，用x=（-10:0.5:10），y=（-10:0.5:10）的输入数据进行模型测试，并与直接利用解析公式的结果进行对比，体会非线性建模过程中各个参数对性能的影响。
采用BP神经网络，50个隐含层，1个输出层训练前输出杂乱无章，如图1所示10未训练图 1训练前的输出训练参数设置如下：net.trainParam.time=10;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=1e-10;net.trainParam.min_grad=1e-7;net=train(net,input,output);训练以后以训练数据代入，如图2所示：训练好的图 2训练以后的输出代入测试数据检验，如图3所示：测试结果图 3测试结果误差如图4所示：误差图 4误差分析：迭代次数：实际迭代29次以后满足精度的要求，将迭代次数减小至20次，可见精度明显下降。
学习速率：将学习速率改为0.8，效果变差测试结果将学习速率改为0.001，效果略好，但是迭代了41次，花费的时间比较长。
误差指标：将误差指标改为0.01，迭代7次就完成了，效果明显变差测试结果隐含层神经元个数：将隐含层神经元改为10个，迭代500次仍没有达到精度的要求，说明增加神经元个数能提高精度。
测试结果将隐含层神经元个数改为150个，效果变的很差，说明隐含层神经元个数也不能太多。
测试结果。
信息技术作业开发一个智能家居控制系统以提升生活便利性
信息技术作业开发一个智能家居控制系统以提升生活便利性信息技术作业：智能家居控制系统的开发与生活便利性提升智能家居已经成为当代社会中一个快速发展的领域。
通过将家庭设备和网络技术相互连接，智能家居系统可以实现对家居环境的智能控制。
本文将探讨如何开发一个智能家居控制系统，并分析其对提升生活便利性的影响。
一、系统开发智能家居控制系统的开发需要充分考虑用户的需求和使用习惯。
以下是我们开发智能家居控制系统的关键步骤：1. 定义系统功能：我们需要确定系统的基本功能，例如控制灯光、温度、安防等，并结合用户的实际需求来确定更多的功能。
2. 硬件设备选择：选择适当的硬件设备以支持系统功能的实现。
例如，选择智能灯具、温度调节器、安全摄像头等。
3. 网络连接：将各个硬件设备通过网络连接起来，以便实现设备之间的互通和远程控制。
4. 用户界面设计：设计一个直观友好的用户界面，方便用户进行系统操作。
可以考虑使用移动App、网页等形式。
5. 系统整合和测试：将各个功能模块整合到一个系统中，并进行功能测试和用户体验测试，确保系统的稳定性和高效性。
二、生活便利性的提升智能家居控制系统的开发能够显著提升生活的便利性，下面是几个具体的方面：1. 远程控制：通过智能手机等终端设备，用户可以随时随地对家居设备进行远程控制。
例如，当用户外出时，可以通过手机打开家门、控制灯光或者调节空调温度，使得回到家中时就能够享受到舒适和方便。
2. 场景模式：智能家居系统可以根据用户的设置，预设不同的场景模式。
例如，在用户晚上回家时，系统可以自动打开入户灯、调低照明亮度，并且调整温度为适宜的睡眠状态，以提供一个舒适的环境。
3. 智能安全：智能家居系统可以与安全设备集成，例如安全摄像头、门禁系统等。
当系统检测到异常情况时，可以及时向用户发出警报，并进行相应的安保措施，提高家庭的安全性。
4. 节能环保：智能家居控制系统可以根据家庭成员的习惯和家居环境，自动进行能耗管理。
(完整版)西南大学1085《智能控制》作业答案
西南大学网络与继续教育学院1085 《智能控制》作业答案1、下列有关推理机说法不正确的是（）A. 推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。
B. 推理机包括三种推理方式，即正向推理、反向推理和双向推理。
C. 推理机和知识库构成了专家系统D. 推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。
答：d2、下列不属于知识库所包含的是（）A. 基于专家经验的判断性规则。
B. 用于推理、问题求解的控制性规则。
C. 用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。
D. 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。
答：d3、下列不属于智能控制的特点的是（）A. 自组织功能和优化能力B. 完全具有人的智能C. 学习功能D. 适应功能答：b4、下列有关智能控制的组成正确的是（）A. 智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成。
B. 智能控制由人工智能和自动控制组成C. 智能控制由自动控制和运筹学组成D. 智能控制由运筹学和人工智能组成答：a5、下列有关智能控制的概念说法准确的是（）A. 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。
B. 所谓智能控制，就是将控制系统进行智能化，使之完全具有人的智能。
C. 所谓智能控制，就是控制过程中，就是人参与控制，从而具有人的智能。
D. 所谓智能控制，就是所设计的控制系统具有很高的智能。
答：a6、下列哪位人物提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础（）A. 美国加州大学自动控制系的L.A.ZedehB. 伦敦大学的Mamdani博士C. 美国的J.H.Holland教授D. 著名的Hopfield教授答：a7、下列不是决定神经网络性能的要素是（）A. 神经元（信息处理单元）的特性。
B. 神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。
C. 为适应环境而改善性能的学习规则。
武汉理工大学智能控制大作业
智能控制理论与技术设计报告学院自动化学院专业控制科学与工程班级1303姓名聂鹏指导教师徐华中2014 年 2 月20 日武汉理工大学硕士研究生试题课程名称：智能控制理论与技术专业：双控1303班学号：1049721303692 姓名：聂鹏一、简答题（每小题10分）1．智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？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；各部分的特点是：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. 智能控制是在什么背景下产生的？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。
17秋北理工《智能控制基础》在线作业
1. 解决自动控制面临问题的一条有效途径就是把人工智能等技术用于自动控制系统，其核心是（）A. 控制算法B. 控制结构C. 控制器智能化D. 控制系统仿真正确答案：C 满分：2 分2. 一种值得研究的新型智能控制是（）A. 机器人控制B. 反馈控制C. 进化控制D. 在线控制正确答案：C 满分：2 分3. 成为“专家控制先行者”的科学家是（）A. P.H.WinstonB. N.J.NilssonC. K.J.AstromD. E.A.Feigenbaum正确答案：D 满分：2 分4. 最早提出人工神经网络思想的学者是（）A. McCulloch-PittsB. HebbC. Widrow-HoffD. Rosenblatt正确答案：A 满分：2 分5. 递阶控制系统的结构是根据下列原理设计的（）A. 精度随智能降低而提高B. 精度随智能提高而提高C. 精度随智能降低而降低D. 精度与智能无关正确答案：A 满分：2 分6. 建立专家系统最艰难的任务是（）A. 知识表示B. 知识应用C. 知识推理D. 知识获取正确答案：A 满分：2 分7. 被称为“智能控制先驱”的科学家是（）A. G-N-SaridisB. K-S-FuC. K-J-AstromD. N-Wiener正确答案：B 满分：2 分8. 智能控制成为国际上独立新学科的时间为20世纪（）A. 60年代B. 70年代C. 80年代D. 90年代正确答案：C 满分：2 分9. 智能控制的“四元交集结构”的四元，指的是（）A. 计算机科学、自动控制、人工智能、神经网络B. 人工智能、自动控制、信息论、系统论C. 人工智能、自动控制、信息论、机器学习D. 自动控制、人工智能、信息论、运筹学正确答案：D 满分：2 分10. 增强学习属于（）A. 自主学习B. 有师学习C. 主动学习D. 无师学习正确答案：B 满分：2 分11. 基于模式识别的控制系统属于（）A. 学习控制系统B. 专家控制系统C. 进化控制系统D. 模糊控制系统正确答案：A 满分：2 分12. 模糊控制是以模糊集合为基础的，提出模糊集合的科学家是（）A. N.J.NilsonB. L.A.ZadehC. A.TuringD. H.A.Simon正确答案：B 满分：2 分13. 一般认为，人工神经网络适用于（）A. 线性系统B. 多变量系统C. 多输入多输出系统D. 非线性系统正确答案：D 满分：2 分14. 智能自动化研究开发与应用应当面向（）A. 生产系统B. 复杂系统C. 管理系统D. 非线性系统正确答案：B 满分：2 分15. 能够在系统运行过程中估计未知信息，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控制叫做（）A. 最优控制B. 反馈控制C. 随机控制D. 学习控制正确答案：D 满分：2 分16. 学习控制具有（）等功能。
搬运作业中的人机协同与智能控制策略
搬运作业中的人机协同与智能控制策略搬运作业一直是生产和物流领域中不可或缺的一环。
随着科技的进步和人工智能的应用，人机协同和智能控制策略在搬运作业中逐渐发挥重要作用。
本文将讨论搬运作业中的人机协同以及智能控制策略的应用，为提高生产效率和工作安全性提供新的解决方案。
一、人机协同在搬运作业中的应用在传统的搬运作业中，人工搬运往往是主要方式。
然而，人工搬运存在着劳动强度大、效率低下和安全隐患等问题。
为了解决这些问题，人机协同技术被引入到搬运作业中。
1. 机器人搬运机器人搬运是当前人机协同技术中的一大亮点。
通过将机器人与传统的搬运设备（如叉车、输送带等）结合，人们可以实现作业场所的自动化和智能化。
机器人搬运具有工作效率高、作业环境干净整洁、无人员伤亡等优点。
同时，机器人还可以通过传感器和相机等装置实现环境感知和运动规划，从而更好地应对复杂的作业场景。
2. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）虚拟现实和增强现实技术也可以用于搬运作业中的人机协同。
通过穿戴式设备，如VR头盔或AR眼镜，搬运操作员可以获得实时的环境信息和作业指导。
这有助于减少错误和事故的发生，并提高作业效率。
此外，虚拟现实技术还可以模拟各种场景，帮助操作员进行培训和演练，提高其技能水平。
二、智能控制策略在搬运作业中的应用除了人机协同技术，智能控制策略也在搬运作业中发挥重要作用。
通过利用传感器、数据分析和算法优化等手段，智能控制策略可以实现作业的自动化和智能化。
1. 自动化搬运车辆自动化搬运车辆是智能控制策略中的一种典型应用。
通过在搬运车辆上搭载传感器和导航设备，车辆可以自主感知周围环境并规划最优路径进行搬运任务。
智能控制策略可以将车辆的速度、加速度和转弯半径等进行优化，从而提高搬运效率和安全性。
2. 数据分析和优化通过对搬运作业中产生的大量数据进行分析和优化，可以提供更好的决策支持。
例如，通过对搬运作业路径、工作量和产品需求等数据进行分析，可以确定最佳的搬运路线和作业组织方式，从而提高生产效率；通过对操作员的工作行为和姿势进行监测和优化，可以减少劳动损伤和疲劳。
智能控制技术在煤矿机电设备中的应用
智能控制技术在煤矿机电设备中的应用摘要：我国是一个煤矿大国，近年来，随着我国煤矿开采面积的不断增加，开采难度也不断加大。
为了提高煤炭资源的开采质量与效率，煤炭企业要积极应用智能控制技术等新型技术理念。
通过智能控制技术的应用，企业还能够有效控制煤矿机电设备的运行安全风险，减少设备的运行故障，对煤矿企业的长远与健康发展有着重要意义。
关键词：智能控制技术；煤矿机电设备；应用1智能控制技术在煤矿机电设备中的应用优势1.1促进机电设备整体运行效率的提高智能控制技术可以对煤矿机电设备进行智能化管理和优化控制，提高设备的运行效率。
通过采集和分析设备的运行数据，智能控制系统可以实现设备的自动监测和诊断，及时发现和解决设备故障，减少停机时间，提高生产效率。
1.2有效提升煤炭资源的开采效率智能控制技术可以实现煤矿机电设备的自动化操作和优化控制，提高开采过程中的生产效率。
通过智能化的监控系统，可以对开采过程中的关键参数进行实时监测和调节，以最优化的方式进行煤炭开采，提高产量和开采效率。
1.3降低煤炭开采过程中的安全风险智能控制技术可以对煤矿机电设备进行智能化安全监控和控制，提高煤炭开采过程的安全性。
通过智能化的监测和预警系统，可以对设备的运行状态进行实时监测和分析，及时发现和预防潜在的安全风险，避免事故的发生。
此外，智能控制技术还可以对矿区环境进行监测和管理，减少对环境的破坏和污染，提高煤矿开采过程的环境安全性。
2智能控制技术在煤矿机电设备中的实践应用2.1智能控制技术在采煤机中的应用智能化控制技术在煤矿机电设备的应用能够提升测试系统的性能和设备的数据处理能力，从而提高系统测试结果的精准性。
在测试过程中，有自动测试阶段、手动阶段和外围设备等几个组成部分。
手动阶段通过人工方式进行数据收集和处理工作，自动检测阶段则应用智能化检测系统进行实时数据整理和分析，判断智能化控制系统的应用质量。
最后一步是借助外围设备，例如计算机测试软件，来提高测试范围。
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智能控制技术作业 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
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：1
01
()()m k v k
k m v k
k 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)0.30.810.50.1
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，，，，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）
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
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
1）模糊化过程
当输入误差e为，
看图1，0.6
e=，正小
10.625
μ=；零
20.375
μ=
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，那么u为ZE的隶属度0.7
μ=对应规则2：误差e为PS的隶属度是，那么u为NS的隶属度0.3
μ= 3）精确化计算：
重心法
输出的阀门流量u为
阀门的确切开度为。