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。
智能控制课后仿真
《智能控制》之答禄夫天创作课后仿真陈述院（系）：电气与控制工程学院专业班级：自动化1301班姓名：杨光辉学号：1306050115题目2-3：1ms 进行离散化。
参照专家控制仿真程序，设计专家PID控制器，并进行MATLAB仿真。
专家PID 控制MATLAB仿真程序清单：%Exoert PID Controllerclear all;%清理数据库中所有数据close all;%关闭所有界面图形ts=0.001;%对象采样时间，1mssys=tf(133,[1,25,0]);%受控对象的传递函数dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续系统转化为离散系统[num,den]=tfdata(dsys,'v');%离散化后参数，得num和den值u_1=0;u_2=0;%设定初值，u_1是第(k-1)步控制器输出量y_1=0;y_2=0;%设定初值，y_1是第(k-1)步系统对象输出量x=[0,0,0]';%设定误差x1误差导数x2误差积分x3变量初值x2_1=0;%设定误差导数x2_1的初值kp=0.6;%设定比例环节系数ki=0.03;%设定积分环节系数kd=0.01;%设定微分环节系数error_1=0;%设定误差error_1的初值for k=1:1:5000%for循环开始，k从1变更到500，每步的增量为1time(k)=k*ts;%仿真时长[0.0010.5]sr(k)=1.0;%TracingStepSignal系统输入信号u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3);%PIDControllerPID控制器%Expertcontrolrule%Rule1:Unclosedcontrolrule规则1：开环控制if abs(x(1))>0.8%if循环开始，发生式规则，if...then...；误差的绝对值大于u(k)=0.45;%控制器输出量等于elseif abs(x(1))>0.40u(k)=0.40;elseif abs(x(1))>0.20u(k)=0.12;elseif abs(x(1))>0.01u(k)=0.10;end%if循环结束%Rule2规则2if x(1)*x(2)>0|(x(2)==0)%if循环开始，如果误差增大或不变if abs(x(1))>=0.05%内嵌if循环开始，如果误差绝对值大于u(k)=u_1+2*kp*x(1);%控制器输出量施加较强控制else%否则u(k)=u_1+0.4*kp*x(1);%控制器输出量施加一般控制end%内嵌if循环结束end%if循环结束%Rule3规则3if (x(1)*x(2)<0&x(2)*x2_1>0)|(x(1)==0)%if循环开始，如果误差减小或消除u(k)=u(k);%控制器输出量不变end%if循环结束%Rule4规则4if x(1)*x(2)<0&x(2)*x2_1<0%if循环开始，如果误差处于极值状态if abs(x(1))>=0.05%内嵌if循环开始，如果误差绝对值大于u(k)=u_1+2*kp*error_1;%控制器输出量施加较强控制else%否则u(k)=u_1+0.6*kp*error_1;%控制器输出量施加一般控制end%内嵌if循环结束end%if循环结束%Rule5:IntegrationseparationPIcontrol规则5;运用PI控制来消除误差if abs(x(1))<=0.001 %if循环开始如果误差绝对值小于（很小）u(k)=0.5*x(1)+0.010*x(3);%控制器输出量用比例和积分输出end%if循环结束%Restrictingtheoutputofcontroller对控制输出设限if u(k)>=10u(k)=10;%设控制器输出量上限值endif u(k)<=-10u(k)=-10;%设控制器输出量下限值end%LinearmodelZ变更后系统的线性模型y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3) *u_2;error(k)=r(k)-y(k);%系统误差error的表达式，等于系统输入减去输出%--------Returnofparameters--------%每步计算时的参数更新u_2=u_1;u_1=u(k);%u(k)代替u_1y_2=y_1;y_1=y(k);%y(k)代替y_1x(1)=error(k);%CalculatingP赋误差error值于x1x2_1=x(2);%赋值前步计算时的误差导数X2的值等于X2_1x(2)=(error(k)-error_1)/ts;%CalculatingD求误差导数x2，用于下一步的计算x(3)=x(3)+error(k)*ts;%CalculatingI求误差积分x3error_1=error(k);%赋误差error值于error_1end%for循环结束，整个仿真时长计算全部结束figure(1);%图形1plot(time,r,'b',time,y,'r');%画图，以时间为横坐标，分别画出系统输入、输出随时间的变更曲线xlabel('time(s)');ylabel('r,y');%标注坐标figure(2);%图形2plot(time,r-y,'r');%画r-y,即误差随时间的变更曲线xlabel('time(s)');ylabel('error');%标注坐标专家PID 控制MATLAB仿真程序过程及结果：1.在MATLAB编辑环境下编写专家PID控制仿真程序2.编译运行程序后Figure1：PID控制阶跃响应曲线Figure2：误差响应随时间变更曲线题目3-4：3.27）和（3.28并采取MATLAB进行仿真。
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
智能控制试卷及答案4套
四、计算题： （每题 10 分，共 20 分）
分数
评卷人
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。
分数
评卷人
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
评卷人
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4． 给出典型的神经元模型。
国开电大《化工智能控制技术》形考任务3答案
题目1.过渡过程品质指标中，余差表示( )。
A. 新稳态值与设定值之差B. 测量值与设定值之差C. 调节参数与被调参数之差D. 超调量与设定值之差答案：新稳态值与设定值之差"题目2.环节方块图是控制系统中，每个环节的功能和信号流向的（）表示形式。
A. 函数B. 图解C. 代数式D. 拉氏变换式答案：图解"题目3.( )存在纯滞后，但不会影响调节品质。
A. 调节通道B. 测量元件C. 变送器D. 干扰通道答案：干扰通道"题目4.调节阀常在小开度工作时，应选用( )流量特性。
A. 直线型B. 等百分比型C. 快开型D. 抛物线型答案：等百分比型"题目5.气开式薄膜调节阀，当压缩空气中断时，其处于( )状态。
A. 全关B. 原位不动C. 全开D. 不确定答案：全关"题目6.( )适用于高压差、高粘度、含有悬浮物和颗粒状物质流体的调节，可以避免结焦、堵塞、也便于自净和清洗。
A. 偏心阀B. 球阀C. 角形阀D. 直通双座调节阀答案：角形阀"题目7.电气转换器的作用是将( )。
A. 电信号转换成电信号B. 气信号转换为气信号C. 电信号转换为气信号D. 气信号转换为电信号答案：电信号转换为气信号"题目8.控制阀的流量随着开度的增大迅速上升，很快地接近最大值的是( )。
A. 直线流量特性B. 等百分比流量特性C. 快开流量特性D. 抛物线流量特性答案：快开流量特性"题目9.气动薄膜执行机构中当信号压力增加时推杆向上移动的是( )。
A. 正作用执行机构B. 反作用执行机构C. 正装阀D. 反装阀答案：反作用执行机构"题目10.调节阀的泄漏量就是指( )。
A. 指在规定的温度和压力下，阀全关状态的流量大小B. 指调节阀的最小流量C. 指调节阀的最大量与最小量之比D. 指被调介质流过阀门的相对流量与阀门相对行程之间的比值答案：指在规定的温度和压力下，阀全关状态的流量大小"题目11.有一台PI调节器，δ=80%，TI =5min，若将TI改为0.5min，则( )A. 调节系统稳定度降低B. 调节时间加长C. 调节系统稳定度提高D. 余差有所减小答案：调节系统稳定度降低"题目12.微分控制规律是根据( )进行控制的。
plc相关面试题目(3篇)
第1篇1. 请简述PLC的基本原理和工作方式。
2. PLC由哪些基本组件组成？请分别介绍其功能。
3. PLC在自动化控制系统中有哪些应用场景？4. PLC与传统的继电器控制相比，有哪些优势？5. PLC的编程语言有哪些？请简要介绍梯形图编程语言。
6. PLC的输入/输出模块有哪些类型？请分别说明其特点。
7. PLC的通信模块有哪些功能？请列举常见的通信协议。
8. PLC的扫描周期是什么？请解释其作用。
9. PLC的编程过程中，如何实现位逻辑和字逻辑操作？10. PLC的计数器指令有哪些类型？请分别说明其功能。
11. PLC的定时器指令有哪些类型？请分别说明其功能。
12. PLC的监控功能有哪些？请举例说明。
13. PLC的故障诊断方法有哪些？14. PLC的维护与保养有哪些注意事项？15. PLC在工业现场应用中，如何提高其可靠性和稳定性？二、PLC编程与应用1. 请简要介绍PLC编程的基本步骤。
2. 在梯形图编程中，如何实现顺序控制？3. 在梯形图编程中，如何实现定时控制？4. 在梯形图编程中，如何实现计数控制？5. 请举例说明PLC在生产线自动化中的应用。
6. 请举例说明PLC在楼宇自动化中的应用。
7. 请举例说明PLC在环保设备中的应用。
8. PLC编程中，如何实现多台PLC之间的通信？9. PLC编程中，如何实现与上位机的通信？10. PLC编程中，如何实现与现场设备的通信？11. 请举例说明PLC在解决实际工程问题中的应用。
12. PLC编程中，如何优化程序以提高效率？13. PLC编程中，如何提高程序的可靠性和稳定性？14. PLC编程中，如何实现故障诊断与处理？15. PLC编程中，如何实现人机界面设计？三、PLC硬件与软件1. PLC的硬件组成有哪些？请分别介绍其功能。
2. PLC的软件组成有哪些？请分别介绍其功能。
3. PLC的CPU模块有哪些类型？请分别说明其特点。
4. PLC的存储器模块有哪些类型？请分别说明其特点。
智能控制
1、已知某一炉温控制系统，要求温度保持在600度恒定。
针对该控制系统有以下控制经验：（1）若炉温低于600度，则升压；低的越多升压越高。
（2）若炉温高于600度，则降压；高的越多降压越低。
（3）若炉温等于600度，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。
（程序control1t.fis）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：表1-温度变化e划分表控制电压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：表3-模糊控制规则表(a) (b)(c) (d)(e)图1 参数设置及结果查看2、利用MATLAB,为下列两个系统设计模糊控制器使其稳态误差为零，超调量不大于1%，输出上升时间≤0.3s。
假定被控对象的传递函数分别为：(根据课件设计)255.01)1()(+=-sesGs)456.864.1)(5.0(228.4)(22+++=ssssG解：（1）首先根据题目要求在MATLAB中做一下步骤：1)．在MATLAB的命令窗口输入fuzzy得到如下的界面：增加输入变量：edit—add variable—input。
得到如下界面：根据系统实际情况，选择e，de和u的论域e range : [-3 3]de range: [-3 3]u range: [0 2]2). e，de和u语言变量的选取e 8个：NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PBde 7个：NB,NM,NS,Z,PS,PM,PBU 7个：NB,NM,NS,Z,PS,PM,PBMATLAB中的设置界面如下：3）规则的制定4）推理方法的确定隐含采用 ‘mamdani’方法: ‘max-min‘ 推理方法， 即 ‘min‘ 方法 去模糊方法：面积中心法。
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1. 神经网络的模型分类，分别画出网络图，简述其特点。
1）前向网络：神经网元分层排列，组成输入层，隐含层和输出层。
每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入。
输入模式经过各层的顺次变换后，得到输出层数输出。
个神经元之间不存在反馈。
感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种模型。
1）.2）2）反馈网络：这种网路结构指的是只有输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。
这种模式可用来存储某种模式序列，也可以动态时间序列系统的神经网络建模。
3）相互结合型网络：属于网状结构，这种神经网络模型在任意两个神经元之间都可能存在连接。
信号要在神经元之间反复往返传递，网络处在一种不断改变的状态之中。
从某个初态开始，经过若干次变化，才能达到某种平衡状态，根据网络结构和神经元的特性，还有可能进入周期震荡或混沌状态。
4）混合型网络：是层次型网络和网状结构网络的一种结合。
通过层内神经元的相互结合，可以实现同一层内的神经元的横向抑制或兴奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或者把每层内的神经元分成若干组，让每组作为一个整体来动作。
2. 神经网络学习算法有几种，分别画出网络图，简述其特点。
1）有导师学习：所谓有导师学习就是在训练过程中，始终存在一个期望的网络输出。
期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。
1.2）无导师学习：网络不存在一个期望的输出值，因而没有直接的误差信息，因此，为实现对网络训练，需建立一个间接的评价函数，一对网络的某种行为趋向作出评价。
3、简述神经网络泛化能力。
答：人工神经网络容许某些变化，如当输入矢量带有噪声时，即与样本输出矢量存在差异时，其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。
这种能力就成为泛化能力。
4、单层BP 网络与多层神经网络学习算法的区别。
1）单层神经网络的Delta 学习算法是通过对目标函数∑==Np p E E 1的极小来实现的，其中E 的极小是通过有序地对每一个样本数据的输出误差Ep 的极小化来得到。
Delta 规则的学习算法就是对∑=-=012)(21n i pj pj y t E 所定义的目标函数值求梯度得到。
2）多层前向传播网络的权系数训练算法是利用著名的误差反向传播学习算法。
根据这一算法，训练网络权阵的更新是通过反向传播网路的期望输出（样本输出）与世纪输出的误差来实现的。
3、分别叙述模糊控制器四个模块设计内容，并写出设计步骤。
答：四个模块为：模糊化过程、知识库（含数据库和规则库）、推理决策逻辑、精确化计算。
（PPT 上是：模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口）设计步骤：1定义输入输出变量2定义所有变量的模糊化条件3设计控制规则库4设计模糊推理结构5选择精确化策略方法PPT 上设计步骤是：（1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量；（2）确定输入，输出的论域和Ke 、Kec 、Ku 的值；（3）确定各变量的语言取值及其隶属函数；（4）总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系；（5）选择推理算法； （6）确定清晰化的方法；（7）总结模糊查询表。
1． 什么是智能、智能系统、智能控制？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。
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?答：人工只能（AI ）是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有学习、记忆、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；信息论（IT ）信息论是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。
早期产生的的二元结构被发现是很大程度上局限于符号主义的人工智能，无助于智能控制的有效的、成功的应用，所以后来又引入了运筹学。
考虑到信息论对知识和智能的解释作用、控制论和系统论与信息之间的密切关系、信息论对智能控制的作用等方面的因素之后，蔡自兴教授创新性的提出了四元结构，即在三原结构的基础上增加了信息论作为智能控制的一个重要组成部分。
智能控制作为一门交叉的学科，所用到的知识都包含这几门学科的内容，所以说可以把智能控制看成是这几门的交集。
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答：主要应用领域：智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统。
实例应用：机器人运动轨迹控制。
机器人腿部机构由连杆和连接在其端部的从动滚轮组成。
机器人行走是通过后部两条腿的两个连杆带动从动滚轮向后作类似于滑冰动作的后蹬动作实现。
此类机器人也称滑冰机器人。
机器人的行走方向和轨迹通过同时调整几个从动滚轮的方向角来控制。
这是一个多自由度、非线性、强耦合的系统,用常规控制器对单个从动滚轮方向角, 难以实现精确的轨迹控制。
针对上述控制对象运动轨迹控制问题,作者提出了一种基于模糊神经网络自适应控制方法。
该方法利用模糊神经网络来辩识机器人的逆动力学模型,并以此模型作为控制器提供给机器人主要的广义驱动力, 加上常规的PD 控制器构成完整的控制系统。
当模糊神经网络模型给出的驱动力合适, 系统误差小, PD 控制器的控制作用就很弱; 反之, PD 控制器起主要作用。
模糊规则的制定是利用PD 控制器提取初始模糊规则,利用专家经验对初始规则进行补充, 最后利用误差的反向传播算法对参数进行在线自适应调整。
文献给出的验证结果表明该方法很好的解决了该种机器人的运动轨迹控制问题。
这种方法的优点是利用智能控制理论解决运动轨迹控制问题, 利用常规控制方法解决控制系统抗干扰的问题。
① 举例说明模糊性的客观性和主观性。
答：模糊性是客观世界的普遍现象，世界上许多的事物都具有模糊非电量的特点。
例如：如果一个人的身高大于等于180cm 算高的，170-180cm 之间的算中等，低于170cm 的算矮的.如果一个人的身高为179.999cm 那么算高还是中等？理论上从客观的角度说他是中等的，但是179.999与180我们是分辨不出来的，从主观上我们认为他是高的。
这就是没有量化的模糊的概念。
② 模糊性与随机性有哪些异同？答：同：模糊性由于事物类属划分的不分明而引起的判断上的不确定性；随机性是由于条件不充分而导致的结果的不确定性。
所以，它们都表示不确定性。
异：随机性反映了因果律的破缺；模糊性所反映的是排中律的破缺。
随机性现象可用概率论的数学方法加以处理，模糊性现象则需要运用模糊数学。
③ 比较模糊集合与普通集合的异同。
答：异：（1）普通集合是指具有某种属性的对象的全体。
这种属性所表达的概念应该是清晰的，界限分明的。
因此每个对象对于集合的隶属关系也是明确的，非此即彼。
模糊集合就是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体。
由于概念本身不是清晰的、界限分明的，因而对象对集合的隶属关系也不是明确的、非此即彼的。
（2）普通集合的表示法有列举法、描述法、图示法、自然语言。
模糊集合表示法有Zadeh 表示法、向量表示法、序偶表示法。
同：都属于集合，同时具备集合的基本性质。
1 举例说明模糊性的客观性和主观性。
答:模糊性的主观性反映在模糊隶属函数的确定性，依靠主观认识和认为经验，客观反映在虽然在方法的使用过程中有主观性，但得到的对事物的认知结果，反映了事物的本质，是对事物的客观认识。
例如：对温度的界定，按经典集合的定义，人感到适宜的温度是15到25摄氏度，低于15摄氏度定义为冷，并且14摄氏度和0摄氏度都定义为冷，显然冷的程度是不同的，高于25摄氏度定义为热。
因此采用这种离散型严格的不能明显的划分，模糊性的划分不仅容易被大众接受和区别，也更接近事实，反映了温度连续性的客观事实。
2 模糊性与随机性有哪些异同？答：模糊性是从主观性上反应事物发展的可能性，客观性是从客观上反应事物发生的可能性。
随机性是由于事物的因果关系不确定而造成的，由概率统计加以研究，是概率分析、设计的范畴，表现的是语言的不确定性。
模糊性在本质上没什么明确的含义，在量上没有什么明确界限，这种边界的模糊不是由于人的主观认识达不到客观实际而造成的，而是事物的客观属性，是事物的差异之间存在中间过渡过程而造成的。
在描述方法上，模糊性采用隶属函数划分，揭示事物的客观可能性分析。
模糊实验常常与心理等主观因素联系在一起，而随机性采用概率函数来划分，采用对随机现象的统计观察，求出平均比例分布，且随机实验可以客观进行。
3 比较模糊集合与普通集合的异同。
答：普通集合是经典集合或者称为清晰集合，具有清晰的边界。
模糊集合不具有清晰的界限。
普通集合也就是一个元素不属于一个集合是突变或非此即彼的，属于就是属于，不属于就是不属于。
而模糊集合中引入了隶属度的概念，元素只在一定程度上属于集合，有时候这种表示方法更接近实际，更便于研究问题，更为人所接受。
6 令论域{}4321=U ，给定语言变量“Small ”=1/1+0.7/2+0.3/3+0.1/4和模糊关系R=“Almost 相等”定义如下： ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=16.01.006.016.01.01.06.016.001.06.01R 利用max-min 复合运算，试计算：相等）是Almost Small X y R ()()( =7 已知模糊关系矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15.05.01009.002.01.00014.009.004.018.02.01.008.01R 计算R 的二至四次幂。
8 设有论域},{ },,,{ },,,{21321321z z Z y y y Y x x x X ===，二维模糊条件语句为“若A 且B 则C ”，其中9 令论域{}4321=U ，给定语言变量“Small ”=1/1+0.7/2+0.3/3+0.1/4和模糊关系R=“Almost 相等”定义如下： ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=16.01.006.016.01.01.06.016.001.06.01R 利用max-min 复合运算，试计算：相等）是Almost Small X y R ()()( =10 已知模糊关系矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15.05.01009.002.01.00014.009.004.018.02.01.008.01R计算R 的二至四次幂。