智能控制系统习题答案
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。
智能控制课后习题
智能控制课后习题作业11 简述智能控制的概念。
定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。
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。
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。
2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。
人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。
运筹学是一种定量优化的方法。
如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。
3 比较智能控制和传统控制的特点？1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论”3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。
4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。
应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。
应用实例：模糊控制的交流伺服系统作业21.在完成上次作业的基础上,进一步细化,给出使用智能控制的必要性 ,以及智能控制结果的验证比较方法;传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，只适用于解决线性、时不变线等相对简单的控制问题。
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。
智能控制技术复习题课后答案
, N² O 代表
。25、正中、负零
26. 在模糊控制中，模糊推理的结果是
量。26、模糊
27. 在模糊控制中，解模糊的结果是 28. 基本模糊控制器的组成包括知识库以及 模糊化接口、推理机、解模糊接口
量。确定量 、 和 。
29. 在模糊控制中，实时信号需要
才能作为模糊规则的输入，从而完成模糊推理。
和
。
17．普通集合可用
函数表示,模糊集合可用
函数表示。特征、隶属
18．某省两所重点中学在(x1~x5)五年高考中，考生“正常发挥”的隶属函数分别为
0.85、0.93、0.89、0.91、0.96 和 0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。则在研究该省重点中学高
考考生水平发挥的状况时，论域应为 X
和
32.暖和、很好
33．在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有
、
和。
33、暖和、中年人和比较好
34．在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有
和
。 34.寒冷、偏高
35. 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的
总结成一系列
以“
”形式表示的控制规则。
35、控制策略 “IF 条件 THEN 作用”
29、 模糊化
30．模糊控制是建立在
基础之上的，它的发展可分为三个阶段，分别为
、
、
和
。
30、人工经验 模糊数学发展和形成阶段 产生了简单的模糊控制器 高性能模糊控制阶段
31．模糊集合逻辑运算的模糊算子为
、
和
。
31、交运算算子 并运算算子 平衡算子
32．在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有
智能控制系统考核试卷
B.控制器
C.执行器
D.能源系统
2.下列哪种不属于智能控制系统的基本功能？（）
A.监测
B.判断
C.控制
D.传输数据
3.在智能控制系统中，PID控制属于以下哪一类控制？（）
A.线性控制
B.非线性控制
C.离散控制
D.模糊控制
4.关于智能控制系统，以下哪项描述是正确的？（）
A.智能控制系统是完全自动化的系统
A.数据清洗
B.数据融合
C.数据分析
D.数据可视化
20.以下哪些是智能控制系统在教育、医疗等领域的应用？（）
A.自动化教学系统
B.机器人辅助手术
C.智能医疗诊断
D.以上都是
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在智能控制系统中，PID控制器由_______、_______和_______三个部分组成。
1.智能控制系统通常包含以下哪些基本组成部分？（）
A.传感器
B.控制器
C.执行器
D.数据库
2.智能控制系统的功能特点包括以下哪些？（）
A.自适应性
B.自学习性
C.自组织性
D.完全自动化
3.以下哪些属于智能控制系统的常见控制策略？（）
A.反馈控制
B.前馈控制
C.模糊控制
D.遗传算法
4.智能控制系统在设计时需要考虑以下哪些因素？（）
B.智能控制系统不需要人工干预
C.智能控制系统可以完全替代人工
D.智能控制系统适用于所有领域
5.以下哪种传感器通常用于智能控制系统中的温度监测？（）
A.光电传感器
B.压力传感器
C.温度传感器
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） 。}
智能控制习题
智能控制习题⼀、填空题（每空1分，共20分）1．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
2．传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。
3．智能控制系统的核⼼是去控制复杂性和不确定性。
4．神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
5．按⽹络结构分，⼈⼯神经元细胞可分为层状结构和⽹状结构按照学习⽅式分可分为：有教师学习和⽆教师学习。
6．前馈型⽹络可分为可见层和隐含层，节点有输⼊节点、输出节点、计算单元。
7．神经⽹络⼯作过程主要由⼯作期和学习期两个阶段组成。
⼆、判断题：（每题1分，共10分）1．对反馈⽹络⽽⾔，稳定点越多，⽹络的联想与识别能⼒越强，因此，稳定点的数据⽬越多联想功能越好。
（错）2．简单感知器仅能解决⼀阶谓词逻辑和线性分类问题，不能解决⾼阶谓词和⾮线分类问题。
（对）3． BP算法是在⽆导师作⽤下，适⽤于多层神经元的⼀种学习，它是建⽴在相关规则的基础上的。
（错）4．在误差反传训练算法中，周期性函数已被证明收敛速度⽐S型函数慢。
（错）5．基于BP算法的⽹络的误差曲⾯有且仅有⼀个全局最优解。
（错） 6．对于前馈⽹络⽽⾔，⼀旦⽹络的⽤途确定了，那么隐含层的数⽬也就确定了。
（错）7．对离散型HOPFIELD⽹络⽽⾔，如权矩阵为对称阵，⽽且对⾓线元素⾮负，那么⽹络在异步⽅式下必收敛于下⼀个稳定状态。
（对）8．对连续HOPFIELD⽹络⽽⾔，⽆论⽹络结构是否对称，都能保证⽹络稳定。
（错）9．竞争学习的实质是⼀种规律性检测器，即是基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置，发现有⽤的部特征。
（对）10．⼈⼯神经元⽹络和模糊系统的共同之处在于，都需建⽴对象的精确的数学模型，根据输⼊采样数据去估计其要求的决策，这是⼀种有模型的估计。
（错）三、简答题（每题5分，共30分）1．智能控制系统有哪些类型？答:1）多级递阶智能控制 2）基于知识的专家控制3）基于模糊逻辑的智能控制——模糊控制4）基于神经⽹络的智能控制——神经控制5）基于规则的仿⼈智能控制6）基于模式识别的智能控制7）多模变结构智能控制8）学习控制和⾃学习控制9）基于可拓逻辑的智能控制——可拓控制10）基于混沌理论的智能控制——混沌控制2．⽐较智能控制与传统控制的特点？1）传统控制⽅法在处理复杂性、不确定性⽅⾯能⼒低⽽且有时丧失了这种能⼒智能控制在处理复杂性、不确定性⽅⾯能⼒⾼2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制⽅式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论”3）传统的控制为了控制必须建模，⽽利⽤不精确的模型⼜采⽤摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制。
智能制造控制系统编程与调试S71200 PLC课程教学标准及 课后习题答案赵橄培
《智能制造控制系统编程与调试》课程教学标准一、课程概述当前“中国制造2025”战略稳步推进，制造业向智能化、信息化快速转型。
为满足产业升级后企业的技术技能应用型人才需求，必须大力加强智能制造控制技术类人才的培养。
《智能制造控制系统编程与调试》是智能控制技术专业的核心课程，是智能制造生产线控制与调试的程序基础课，具有实践性较强，与生产实际联系紧密的特点。
本课程的任务是：使学生在掌握S7-1200PLC的硬件结构与基本指令的基础上，熟练对典型场景下的智能制造控制系统进行编程与调试。
课程总学时数为64课时。
本课程主要以智能制造产线典型工作任务教学情境，使学生全面掌握产线信号灯控制、工业机器人通信控制、伺服驱动控制、数控机床控制、HMl人机界面、WINCC监控系统等典型控制程序的编写与调试，使学生具备全面调试智能制造产线控制系统的能力基础。
本课程结合智课堂平台进行线上线下的辅助教学，所有课程教学资源上传智课堂平台，学生完成课堂签到、网上资源学习、回答提问、并提交项目任务作业，智课堂多元化评价结果作为平时考核成绩。
本课程采用集中授课方法，每次4课时。
实施基于项目任务驱动的“教学做” 一体化教学模式，教学实施全部安排在专门的专业实训室进行。
课程教学中，教师进行指导和检查，随时开展过程考核。
二、教学目标与要求IA博图(Totally Integrated Automation Portal)是西门子公司推出的全集成自动化实现的工程平台，它将全部自动化组态设计工具完美地组合在一个开发环境中，几乎涵盖了所有的自动化控制编程任务。
由于博图集工程组态、软件编程于一体，具有统一的软框架和系统环境，在智能制造控制系统的编程中，能方便地实现PLC、HMl和驱动装置统一的数据和通信管理，大大降低连接和组态成本。
因此《智能制造控制系统编程与调试》是现代工业控制技术的热门课程。
T本课程要求熟练掌握博图软件的基本操作技能、S7-1200系列PLC的工作原理、编程方法和控制要领。
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1-4为什么能够用计算机模拟人类智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统
的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人
的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
之所以能够借助计算机来模拟人类智能，首先是因为计算机具有以下5个特点：
1、 可以告诉精准的完成算数运算，运算速度最高可达每秒万亿次；
2、 可以完成高精度的计算，一般计算机可以有十几位甚至几十位的有效数字；
3、 计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断；
4、 计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各
类数据信息，还包括加工这些数据的程序；
5、 由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组
纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。
有了这些有点，计算机就具有了模拟人类智能的首要前提，为人工智能中海量的数据处
理分析和深度学习等提供了条件。
第二个原因：深度学习的提出；深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引
入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。《麻省理工学院技术评论》杂志将深度
学习列为2013年十大突破性技术之首。
大脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象概念化的过程。例如从原始信号摄入开始（瞳
孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定
眼前物体的形状，比如是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是一张人脸），
最后进行识别。我们可以看出，大脑是一个深度架构，认知过程也是深度的。而深度学习，
恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。在计算机视觉领域，深度学习算法从
原始图像去学习得到一个低层次表达，然后在此基础上来得到高层次表达。深度学习可以模
拟人脑进行分析学习，模仿人脑的机制来解释数据。深度学习的主要优势在于可以利用海量
训练数据（大数据），自动从大数据中学习特征。
深度学习能够自动地从海量大数据中去学习特征，极大地推进了智能自动化。因此深度
学习有了一个别名：无监督特征学习。
在《科学革命的结构》一书中，托马斯·库恩介绍说，很多科学革命都具备叫做范式转移
的特点，也就是说对新思想的认知和老观点很不一样。比如哥白尼提出的“日心说”，有力地
打破了长期以来居于宗教统治地位的“地心说”，实现了天文学的根本变革。人工智能也是一
样，过去人们对于人工智能的理解就是模仿式的，永远做不到人类一样好。而新的人工智能
是培养式的，从教机器做事变成机器做事，我们找专家来进行评判。
1-9什么是智能控制，它具有哪些特点？
来自百度百科对智能控制的解释是：智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智
能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解
决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度
的非线性和复杂的任务要求。
智能控制是一门交叉学科，著名美籍华人傅京逊教授1971年首先提出智能控制是人工
智能与自动控制的交叉，即二元论。美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹学，
提出了三元论的智能控制概念，即：
IC=AC∩AI∩OR
式中各子集的含义为：
人工智能（AI）是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、
形式语言、启发推理等功能。
自动控制（AC）描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。
运筹学（OR）是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和
多目标优化方法等。
1971年，傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了三种类型的智能控制系统：
（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）无人参与的自主控制系统：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。如自主机器人。
同时，智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模
型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。与传统控制相比。
智能控制具有以下基本特点：
1、智能控制的核心是高层控制．能对复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量、环境
扰动等)进行有效的全局控制．实现广义问题求解．并具有较强的容错能力。
2、智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用
开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式。
3、其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统．以实现预定的目
标。智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优．具有自适应、自组织、自学习和自协调
能力。
4、智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用
这些知识的能力。
5、智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力。
2-3 利用右图，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城
市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表示，
表示出所求得的状态空间的节点、弧线，标出适当的代价，并指明图
中从起始节点到目标节点的最佳路径。
如图所示，用空间状态法求得此推销员的最短路径为：A->B->E->D->C->A和
A->C->D->E->B->A