智能控制技术 答案

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智能控制答案(最终版3题全做)

智能控制答案(最终版3题全做)

智能控制作业1.已知某一炉温控制系统,要求温度保持着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。

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: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:MATLAB仿真程序如下:%Fuzzy Control for water tankclear all;close all;a=newfis('fuzz_tank');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); %Parameter ea=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','u',[-4,4]); %Parameter ua=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-4,-1]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-4,-2,1]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-1,2,4]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1,4]);rulelist=[1 1 1 1; %Edit rule base2 2 1 1;3 3 1 1;4 4 1 1;5 5 1 1];a=addrule(a,rulelist);a1=setfis(a,'DefuzzMethod','mom'); %Defuzzywritefis(a1,'tank'); %Save to fuzzy file "tank.fis" a2=readfis('tank');figure(1);plotfis(a2);figure(2);plotmf(a,'input',1);figure(3);plotmf(a,'output',1);flag=1;if flag==1showrule(a) %Show fuzzy rule baseruleview('tank'); %Dynamic Simulationenddisp('-------------------------------------------------------');disp(' fuzzy controller table:e=[-3,+3],u=[-4,+4] ');disp('-------------------------------------------------------');for i=1:1:7 e(i)=i-4;Ulist(i)=evalfis([e(i)],a2); endUlist=round(Ulist)e=-3; % Erroru=evalfis([e],a2) %Using fuzzy inference2.用高级语言(C 、VC++、MATLAB 等)编程实现用BP 神经网络实现下列函数的非线性映射:101()log ,110f x x x x=≤≤ 分析误差曲线及网络的泛化能力。

智能控制试卷及答案

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。

智能控制技术复习题课后答案-图文

智能控制技术复习题课后答案-图文

智能控制技术复习题课后答案-图文一、填空题1.智能控制是一门新兴的学科,它具有非常广泛的应用领域,例如、、和1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制2.传统控制包括和2、经典反馈控制现代理论控制3.一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和3、学习功能适应功能自组织功能优化能力4.智能控制中的三元论指的是:、和4、运筹学,人工智能,自动控制5.近年来,进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力,并由此产生了各种智能控制方法。

5、神经网络模糊数学专家系统6.智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和6、时变性非线性不确定性7.傅京逊首次提出智能控制的概念,并归纳出的3种类型智能控制系统是、和7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题,其研究的对象具备的3个特点为、和8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9.智能控制系统的主要类型有、、、、和9、分级递阶控制系统,专家控制系统,神经控制系统,模糊控制系统,学习控制系统,集成或者(复合)混合控制系统10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1);(2)10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

11.控制论的三要素是:信息、反馈和控制12.建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是、和知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13.专家系统的核心组成部分为和知识库、推理机14.专家系统中的知识库包括了3类知识,它们分别为、、和判断性规则控制性规则数据15.专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。

15、正向推理、反向推理和双向推理16.根据专家控制器在控制系统中的功能,其可分为和16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17.普通集合可用函数表示,模糊集合可用函数表示。

智能控制基础答案

智能控制基础答案

智能控制基础答案【篇一:智能控制基础思考题】xt>复习思考题一重要概念解释 1 智能控制答:智能控制是一门交叉学科,美国学者在运筹学的基础上提出了三元论的智能控制概念,即ic=ac n ai n or 各子集的含义为:ic为智能控制,ai为人工智能,ac为自动控制,or为运筹学。

所谓智能控制,即设计一个控制器,使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境(包含被控对象或被控过程)信息的变化做出适应性反应,从而实现由人来完成的任务。

2 专家系统与专家控制答:专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的知识和经验,具有解决专门问题的能力。

专家控制是智能控制的一个重要分支,又称专家智能控制。

所谓专家控制,是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。

3 模糊集合与模糊关系,模糊推理模糊控制答:模糊集合:给定论域u上的一个模糊集a?是指:对任何元素u?u 都存在一个数?a?u???0,1?与之对应,表示元素u属于集合a?的程度,这个数称为元素u对集合a?的隶属度,这个集合称为模糊集合。

模糊关系:二元模糊关系:设a、b是两个非空集合,则直积a?b???a,b?|a?a,b?b?中的一个模糊集合称为从a到b的一个模糊关系。

模糊关系r?可由其隶属度?r?a,b?完全描述,隶属度?r?a,b?表明了元素a与元素b具有关系r?的程度。

模糊推理:知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后,就可以根据模糊关系和输入情况,来确定输出的情况,这就叫“模糊推理”。

4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。

智能控制考试题及答案

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。

智能控制习题答案解析

智能控制习题答案解析

第一章绪论1. 什么是智能、智能系统、智能控制?答:“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。

“智能系统”指具有一定智能行为的系统,是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。

“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素,使之具有某种智能性;也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能,对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。

2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点是什么?答:智能控制系统的类型:集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。

各自的特点有:集散控制系统:以微处理器为基础,对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。

该系统将若干台微机分散应用于过程控制,全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控,实现最优化控制,整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点,克服了常规仪表功能单一,人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点,既实现了在管理、操作和显示三方面集中,又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。

人工神经网络:它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

专家控制系统:是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。

可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。

这种结构的特点是:1.上、下级是隶属关系,上级对下级有协调权,它的决策直接影响下级控制器的动作。

2.信息在上下级间垂直方向传递,向下的信息有优先权。

同级控制器并行工作,也可以有信息交换,但不是命令。

(完整版)智能控制-考试题(附答案)

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《智能控制》考试试题试题1:针对某工业过程被控对象:0.520()(101)(21)s G s e s s -=++,试分别设计常规PID 算法控制器、模糊控制器、模糊自适应PID 控制器,计算模糊控制的决策表,并进行如下仿真研究及分析:1. 比较当被控对象参数变化、结构变化时,四者的性能;2. 研究改善Fuzzy 控制器动、静态性能的方法。

解:常规PID 、模糊控制、Fuzzy 自适应PID 控制、混合型FuzzyPID 控制器设计 错误!未找到引用源。

. 常规PID 调节器PID 控制器也就是比例、积分、微分控制器,是一种最基本的控制方式。

它是根据给定值()r t 与实际输出值()y t 构成控制偏差()e t ,从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为:01()()[()()]t p d i de t u t K e t e t dt T T dt=++⎰ (1.1) 式中,p K 为比例系数,i T 为积分时间常数,d T 为微分时间常数。

PID 控制器三个校正环节中p K ,i T 和d T 这三个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须合理地选择控制器的参数。

Ziegler 和Nichols 提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。

通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数,用来确定被控对象的动态特性的两个参数:临界增益u K 和临界振荡周期u T 。

用临界比例度法整定PID 参数如下:表1.1 临界比例度法参数整定公式51015202530354000.20.40.60.811.21.41.61.8Time(s)y (t )051015202530354000.511.5Time(s)y (t )PID 0.6u K 0.5u T 0.125u T据以上分析,通过多次整定,当 1.168p K =时系统出现等幅振荡,从而临界增益 1.168u K =,再从等幅振荡曲线中近似的测量出临界振荡周期 5.384u T =,最后再根据表1.1中的PID 参数整定公式求出:0.701, 2.692,0.673p i d K T T ===,从而求得:比例系数0.701p K =,积分系数/0.260i p i K K T ==,微分系数0.472d p d K K T ==。

智能控制技术课后答案全攻略

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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) 。}
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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就是模糊化过程、知识库(数据库与规则库)、推理决策与精确化计算。

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 知识库包括数据库与规则库。

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、量化与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与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:过程状态输入变量与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 推理决策逻辑就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。

(它就是模糊控制的核心)。

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、量化等级与量化因子
3、 在各输入与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 就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:101
()
()
m
k
v
k
k m
v
k
k v v v v μμ===
∑∑
采用离散重心法:
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,,,,与控制电压{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) 解:
根据输入与输出变量的个数,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
解:
1) 模糊化过程
当输入误差e 为0、6,
瞧图1,0.6e =,正小u1=0、7 零u2=0、3
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 的隶属度就是0、7,那么u 为ZE 的隶属度0.7μ= 对应规则2:误差e 为PS 的隶属度就是0、3,那么u 为NS 的隶属度0.3μ= 3) 精确化计算: 重心法
输出的电压u 为
0.6
2.6
3.4
4.662
00.6 2.6 3.4 4.60.6 2.6 3.4 4.6600.6 2.6 3.4 4.6()()1260.30.7()222126
0.30.7()2228.06 2.42003.3306
U
u U
u u udu u u du
u u u du udu udu udu udu u u udu du du du du μ
μ
=
--++++-=--++++-=
=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 输出电压为3、
3306。

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