智能控制习题解.

0 0 0.4 1 0.4 0 0 30 20 10 0 10 20 30 0 0 0 0.3 1 0.3 0 PS e 30 20 10 0 10 20 30
ZE e
求：（1）误差为零和误差为正小的隶属函 数 ZE e PS e ； （2）误差为零和误差为正小的隶属函数 ZE e PS e 。

4、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：主要应用的领域有、机器 人等其他领域的控制。 实例：模糊控制的交流伺服系统
1、比较模糊集合与普通集合的异同。
答：模糊集合是对普通集合的扩展，采样模
糊不清晰的集合边界，它们都是指具有某种 属性的对象的全体，都一样也有交，并，补 得运算 。 不同点：普通集合中对象的属性所表达的概 念是清晰地，每个对象对于集合的隶属关系 也是明确的；而模糊集合中对象的属性所表 达的概念本身不是清晰地，对象对集合的隶 属关系也不是明确的。
2、简述智能控制的概念。

答：1)智能控制是自动化科学的崭新分支，是人工 智能、控制理论和运筹学的交叉学科。智能控制必 须具有模拟人类学习和自适应的能力。2)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. 3)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.
习题解析
1、请论述智能控制产生的背景与原因。

答：随着科学技和生产的迅速发展。对自动化的要求不断提 高，以单纯数学解析结构为基础的控制理论，其局限日益明 显，尤其是对一些大型、复杂、高维、非线性和非确定性严 重的现象，其数学模型难以描述，用以传统的控制理路无法 对其进行有效的控制，所以人们转寻求新的控制方法和理论。 人们发现在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更 多的是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完 全性上，是否可以改变一下思路，不要完全以控制对象为研 究主题，而是以控制为研究主体？能否用人工控制的逻辑推 理、启发式知识等解决复杂对象的控制问题呢？在这种思想 的指导下，智能控制应运而生了。



1、 设有一模糊控制器的输出结果为模糊集合C ，其隶属度 为 C = 0.3/-1 + 0.8/-2 + 1/-3 + 0.5/-4 + 0.1/-5 试用重心法计算模糊判决的结果。 2、已知某一加热炉温控系统，要求温度保持在600度恒定。 目前此系统采用人工控制方式，并有以下控制经验： （1）若炉温低于600度，则升压；低的越多升的越高。 （2）若炉温高于600度，则降压；高的越多降的越低。 （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。两个变量的量化等级为7级，取五个语言值。隶 属函数确定的原则任意确定。试按常规模糊控制器的设计方 法设计出模糊控制表。
4解
（1）P。Q=

POQOR=
(2) PUQ=
PUQOS=
(3) (POQ)U(QOS)=(PUQ)O S=
5、考虑如下条件语句： 如果 转角误差远远大于15○ 那么快速减小方向角 其隶属度函数定义为 A=转角误差远远大于15○=0/15 + 0.2/17.5 + 0.5/20 + 0.8/22.5 + 1.0/25 B=那么快速减小方向角=1/-20 + 0.8/-15 + 0.4/-10 + 0.1/-5 + 0/0 问：当A‘=转角误差大约在20○时方向角应该怎样 变化？ 设A‘=转角误差大约在20○的隶属函数=0.1/15 + 0.6/17.5 + 1/20 + 0.6/22.5 + 0.1/25。（用 Mamdani推理算法计算）

3解
（1）
（2）
4、已知模糊矩阵P、Q、R、S为
0.6 0.9 P 0.2 0.7 0.5 0.7 Q 0.1 0.4 0.2 0.3 R 0.7 0.7 0.1 0.2 S 0.6 0.5
求：（1）P Q R ； （2）P Q S ； （3）P S Q S 。

5解
先求关系矩阵 R=A × B R=A × B=
A′= 则方向角的变化 B′= A′O R =
6、设有论域 X u1 , u2 , u3 , u4 , u5
，Y v
1
, v2 , v3 , v4 , v5
，并定义
A 轻 1 / u1 0.8 / u 2 0.6 / u3 0.4 / u 4 0.2 / u5 B 重 0.2 / v1 0.4 / v2 0.6 / v3 0.8 / v4 1 / v5
0 a 25 25 a 200
求：“很年轻W”、“不年老也不年轻 个模糊集的隶属函数。
V”两
2解
（1）语气算子“很” λ=2，即μｗ（a） =μｒ(a) ² “很年轻”模糊集隶属度函数为
（2）：“不老也不年轻” V=/OI/Y

3、设误差的离散论域为【-30，-20，10,0,10,20,30】，且已知误差为零（ZE）和误差为 正小（PS）的隶属函数为
3、比较智能控制与传统控制的特点。
答：智能控制的特点：1）能为复杂系统（如非线 性、快事变、多变量、强耦合、不确定性等）进行 有效的全局控制，并具有较强的容错能力。2）定 性决策和定量控制相结合的多模态组合控制。3） 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，并应具有自组织能力。4）同 时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示 的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上， 既有数学运算，又有逻辑和知识推理。 传统控制中，稳定性、准确性和快速性。主要是以 数字解析为结构的为基础的控制理论。
试确定模糊条件语句“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。
6
解 B′= 非常重=
B″=不非常重=B =
关系矩阵R=(A×B)U
A×B=
1、已知语言变量x，y，z。 X的论域为{1,2,3}，定义有两个语言值： “大”＝{0, 0.5, 1}； “小”={1, 0.5, 0}。 Y的论域为{10,20,30,40,50}，语言值为： “高”={0, 0, 0, 0.5, 1}; “中”={0, 0.5, 1, 0.5, 0}; “ 低”={1, 0.5, 0, 0, 0}。 Z的论域为{0.1,0.2,0.3}，语言值为： “长”={0, 0.5, 1}；“短”={1, 0.5, 0} 则1）试求规则： 如果 x 是 “大” 并且 y 是“高” 那么 z是“长”； 否则，如果 x 是“小” 并且 y 是 “中” 那么 z是“短”。 所蕴涵的x，y，z之间的模糊关系R。 2）假设在某时刻，x是“略小”={0.7, 0.25, 0}， y是“略高”={0, 0, 0.3, 0.7, 1} 试根据R通过Zadeh法模糊推理求出此时输出z的语言取值。
2、已知年龄的论域为[0.200]，且设“年老O”
和“年轻Y”两个模糊集的隶属函数分别为
0 a 50 0 2 1 O a a 50 50 a 200 1 5
1 2 1 Y a a 25 1 5