2015智能控制复习思考题参考答案

C=0.2/z1 + 1/z2,
A×B=
A’=0.8/a1 + 0.1/a2,
1 0.1 0.5 1 0.1 0.5 1 （交运算，取小） 0.5 0.1 0.5 0.5
0.5 ，T1 为列向量转换
T
解：将 A×B 矩阵扩展成如下列向量： (A×B)T1= 0.1 0.5 1 0.1 0.5 R=(A×B)T1×C=
z0
z k
i 1 m i
m
i
k
i 1
i
其中系数 k i 的选择根据实际情况而定。 不同的系数决定系统具有不同的响应特性。 当系数 k i 取隶属度 V (vi ) 时，就转化为重心法。 （4）面积中心线法。取处在隶属度函数曲线与横坐标围成面积的等分线上的元素值作 为输出值。
12．简述模糊控制器的设计步骤
2．什么是隶属函数？隶属函数有什么特点？
答：隶属函数定义为
x A 1 μ A ( x) (0,1) x A的程度 0 x A
式中，A 称为模糊集合，由 0,1 及 μ A ( x) 构成， μ A ( x) 表示元素 x 属于模糊集合 A 的程度， 取值范围为[0,1]，称 μ A ( x) 为 x 属于模糊集合 A 的隶属度。 隶属函数有以下两个特点： （1） 隶属函数的值域为[0,1]，它将普通集合只能取 0,1 两个值推广到[0,1]闭区间上连续 取值。隶属函数 μ A ( x) 的值越接近于 1，表示元素 x 属于模糊集合 A 的程度越大； 反之， μ A ( x) 的值越接近于 0，表示元素 x 属于模糊集合 A 的程度越小。 （2） 隶属函数完全刻画了模糊集合，隶属函数是模糊数学的基本概念，不同的模糊函数 所描述的模糊集合也不同。
z
Z
z
( z )dz
zC( z )dz
Z

Z
z
( z )dz
C ( z )dz
Z
k z k
对于具有 m 个输出量化级数的离散域情况
z0
z (z
k 1 m
m
)
(z
k 1 z
k
)
３
与最大隶属度法相比较，重心法具有更平滑的输出推理控制。一般的，对应于输入信 号的小变化，输出也会发生相应变化。 (3)加权平均法：工业控制中广泛使用的反模糊方法为加权平均法，输出值由下式决定
3．给定变量论域，请在其上设计几个模糊子集，并用隶属函数予以描述。
答：例子：设论域 U={张三，李四，王五}，评语为“学习好”。设三个人学习成绩总评分是 张三得 95 分，李四得 90 分，王五得 85 分，三人都学习好，但又有差异。 采用模糊子集的概念，选取[0，1]区间上的隶属度来表示它们属于“学习好”模糊子集 A 的程度，就能够反映出三人的差异。 采用隶属函数 A ( x) x / 100 ，由三人的成绩可知三人“学习好”的隶属度为(张 三)=0.95，(李四)=0.90，(王五)=0.85。用“学习好”这一模糊子集 A 可表示为：
A {0.95, 0.90, 0.85}
其含义为张三、李四、王五属于“学习好”的程度分别是 0.95，0.90，0.85。
4．在上述第 3 题的基础上，任意给定一个变量值，请求对应的模糊量表达式。 5．常用的模糊并和模糊交算子是怎样进行运算的？有什么特点？
答：模糊并算子： A B A B (u) max( A (u), B (u)) A (u) B (u) ，取大原则 模糊交算子： A B A B (u) min( A (u), B (u)) A (u) B (u) ，取小原则 特点：采用隶属函数的取大和取小运算。交算子是取小，并算子是取大。
答：1、确定模糊控制器的结构 2、定义输入、输出模糊集 3、定义输入、输出隶属函数 4、建立模糊控制规则 5、建立模糊控制表 6、模糊推理 7、反模糊化
13. 常规的 PID 调节器中，P、I、D 参数各起什么主要什么作用？
答：P:比例参数，作用是加快系统的响应速度，减少误差。 I:积分参数，作用是消除系统的稳态误差。 D:微分参数，作用是改善系统的动态性能，主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向 变化，对偏差变化进行提前预报。
x1 0.4, x2 0,1 , x3 0,1 x1 0.4
x1 0,0.4
x3 0.4,1 ，
x1 0,0.4 , x2 0,1 , x3 0.4,1
11. 解释常用的几种清晰化方法的几何含义。 （1）重心法； （2）最大隶属度法； （3）加权平均法； （4）面积中心线法。
2． BP 网络的结构是怎样的？具有什么主要特点及优缺点？
答：BP 网络结构：含一个隐含层的 BP 网络结构如下图所示，图中 i 为输入层神经元， j 为 隐层神经元， k 为输出层神经元
2. 智能控制的研究对象有什么特点？
答：智能控制的研究对象主要有以下一些特点： （1） 不确定性的模型。其不确定性包含两层含义：一是模型未知或知之甚少，二是 模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 （2） 高度的非线性。 （3） 复杂的任务要求。
3. 智能控制的主要分支？
答：模糊控制、神经网络、遗传算法……
答：普通 PID 控制
PID 参数自适应模糊控制
５
控制效果比较： （1）单纯 PID 控制器的效果不如 PID＋模糊控制的效果好。这是因为 PID 在同时满足响应的快速性和超调要小的时候，存在矛盾； （2）PID 参数自适应变化时，控制过程中各个阶段的要求。
14．将模糊集合概念运用于传统系统控制中，通常可以采取哪些做法？各有什 么主要特点？
答：1.Fuzzy-PID 复合控制； 2.自适应模糊控制； 3.专家模糊控制； 4.神经模糊控制； 5.多变量模糊控制
４
15．请学会运用 MATLAB 进行（1）常规系统仿真； （2）模糊系统设计和仿真。 例如：已知受控对象为 G(S ) e 0.5S (10S 1) ，假定系统给定阶跃值 r=30，采 样时间为 0.5 秒，系统初始值 r (0) 0 ，试分别设计： （1）常规 PID 控制器； （2）常规模糊控制器； （3）模糊 PID 控制器； 分别对上述 3 中控制器进行 MATLAB 仿真，并比较控制效果。
2013 智能控制复习思考题参考答案
一．智能控制基本概念 1. 智能控制与传统控制相比，有哪些主要的特点？
答： （1）学习功能：智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习，不断积累知识， 使系统的控制性能得到改善。 （2）适应功能：智能控制器具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自 适应控制，当系统某一部分出现故障时，也能进行控制。 （3）自组织功能：智能控制器对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现 多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。 （4）优化能力：智能控制能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式， 获得整体最优的控制性能。
答：(1) 最大隶属度法：选取推理结果模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值，即
z 0 max z ( z ) ， z Z 。如果在输出论域 V 中，其最大隶属度对应的输出值多于一个，
则取所有具有最大隶属度输出的平均值，即： z 0
1 N
z
i 1
N
i
， z i max ( z ( z )) ，N 为具
T2
T
0.8 0.5 0.2 0 0.5 0.2 0 0.1 0.1 0.1 0
0 0.1 0.1 0 ，T2 为行
= 0.5 0.2 0 0.1 0.1 0 0.1 0.2 0.2 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0.5 1 0.1 0.5 0.5
x3 0,1 ，
显然三个括弧内的值都不可能超过 0.4。由于 0.2 x2 0.4 是显然的，因此 x2 可以取[0,1] 的任意值，即 x2=[0,1]。 现在只考虑：
这两个括弧内的值可以是：其中一个等于 0.4，另一个不超过 0.4。分两种情况讨论： (1) 设 0.6∧x1=0.4，0.4∧x3≤0.4，则 即方程的解为 即方程的解为 (2) 设 0.6∧x1≤0.4，0.4∧x3=0.4，则
三． 神经网络部分 1． 解释什么叫做神经网络？
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。
A1
1.0 0.5 0.1 a1 a2 a3
B1
0.1 1 0.6 b1 b2 b3
时的输出 C1。
9．请以 2 输入 1 输出系统为例，解释强度转移法是如何进行模糊推理的。
答：强度转移法是指，当某条模糊规则前件被激活后，由前件得到的隶属函数（通常由各 子前件的隶属函数取小来获得）直接转移到后件上来，获得后件输出的隶属函数。及将前 件获得的强度直接转移到后件上来。该方法的特点是，不需要通过计算模糊关系矩阵而可 以直接获得输出结果，计算相对简单。 对于 2 输入 1 输出系统而言，任一条被激活规则的前件中 2 语言变量的隶属度取小后， 直接转移到规则后件，作为后件的隶属度值；多条规则的结果取并后，再由清晰化方法求
２
出最后输出结果。
10．解方程
解：由方程得
x1 0.6 0.2 0.4 x2 0.4 x 3
0.6 x1 0.2 x2 0.4 x3 0.4
0.6 x1 0.4 x3 0.4