智能控制理论作业1
化工过程自动化与智能化作业指导书
化工过程自动化与智能化作业指导书第1章绪论 (4)1.1 化工过程自动化概述 (4)1.1.1 自动化技术的发展 (4)1.1.2 化工过程自动化的基本构成 (4)1.2 智能化技术在化工过程中的应用 (5)1.2.1 智能检测技术 (5)1.2.2 智能控制技术 (5)1.2.3 智能优化技术 (5)1.2.4 智能管理技术 (5)第2章化工过程控制系统 (6)2.1 控制系统的基本概念 (6)2.1.1 控制目标：控制系统的根本目的是保证化工生产过程的安全、稳定、高效和优质运行。
(6)2.1.2 控制变量：控制系统中用于表征过程状态和功能的参数，通常包括温度、压力、流量、液位等。
(6)2.1.3 被控对象：控制系统中需要对其进行控制的生产过程或设备。
(6)2.1.4 控制器：根据预设的控制策略，对被控对象进行自动控制的设备或软件。
(6)2.1.5 传感器与执行器：传感器用于检测被控对象的实际值，执行器用于实现控制器的输出动作。
(6)2.2 控制系统的类型与原理 (6)2.2.1 开环控制系统：开环控制系统是指输出信号不依赖于被控对象实际值的控制系统。
其原理简单，但抗干扰能力较差。
(6)2.2.2 闭环控制系统：闭环控制系统是指输出信号依赖于被控对象实际值的控制系统。
根据反馈信号的形式，闭环控制系统可分为比例（P）、积分（I）、微分（D）控制以及组合控制（PID控制）等。
(6)2.2.3 集散控制系统：集散控制系统是将整个化工生产过程分为若干个子系统，采用集中管理和分散控制的模式，提高了系统的可靠性和可维护性。
(6)2.2.4 智能控制系统：智能控制系统运用现代计算机技术、通信技术和人工智能技术，实现对化工过程的智能化控制。
(6)2.3 控制系统的功能指标 (7)2.3.1 稳定性：控制系统在受到外部干扰或参数变化时，能迅速恢复到设定值的能力。
(7)2.3.2 响应速度：控制系统从接收到控制信号到被控对象达到设定值所需的时间。
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)课程编号：课程名称：智能控制技术课程学分：4课程学时：64课程性质：专业选修课授课对象：本科三年级学生授课教师：X一、课程目标1. 理论目标：使学生掌握智能控制技术的基本理论、基本方法和基本应用，了解智能控制技术的发展趋势。
2. 技能目标：培养学生具备智能控制系统的设计、分析和调试能力，能够独立完成智能控制系统的开发和应用。
3. 创新目标：激发学生的创新意识，培养学生的创新能力和团队协作精神。
二、课程内容1. 智能控制技术概述1.1 智能控制技术的定义和发展历程1.2 智能控制技术的分类和应用领域2. 智能控制理论基础2.1 模糊控制理论基础2.2 神经网络控制理论基础2.3 遗传算法控制理论基础3. 智能控制方法3.1 模糊控制方法3.2 神经网络控制方法3.3 遗传算法控制方法4. 智能控制系统设计4.1 智能控制系统设计原则4.2 智能控制系统设计步骤4.3 智能控制系统设计案例分析5. 智能控制系统应用5.1 智能控制系统在工业领域的应用5.2 智能控制系统在农业领域的应用5.3 智能控制系统在医疗领域的应用三、教学方法1. 讲授法：教师通过讲解、演示等方式，传授智能控制技术的基本理论和方法。
2. 讨论法：组织学生分组讨论，激发学生的思维，培养学生的团队协作精神。
3. 案例分析法：通过案例分析，使学生了解智能控制技术的实际应用。
4. 实验法：通过实验，使学生掌握智能控制系统的设计、分析和调试方法。
四、考核方式1. 平时成绩：占40%，包括出勤、课堂表现、作业完成情况等。
2. 实验成绩：占30%，包括实验报告、实验操作、实验结果分析等。
3. 期末考试成绩：占30%，采用闭卷考试形式，主要考察学生对智能控制技术基本理论、方法和应用的理解。
1. 教材：《智能控制技术》，作者：X，出版社：，年份：。
六、课程安排1. 第12周：智能控制技术概述2. 第34周：模糊控制理论基础3. 第56周：神经网络控制理论基础4. 第78周：遗传算法控制理论基础5. 第910周：模糊控制方法6. 第1112周：神经网络控制方法7. 第1314周：遗传算法控制方法8. 第1516周：智能控制系统设计9. 第1718周：智能控制系统应用10. 第1920周：复习、考试七、教学要求1. 学生应认真听讲，做好笔记，积极参与课堂讨论。
控制系统中的多智能体协同控制
控制系统中的多智能体协同控制在现代工程领域中，控制系统扮演着至关重要的角色。
而在大规模、复杂的系统中，单一智能体的控制已经无法满足需求。
于是，引入多智能体协同控制成为了解决方案之一。
本文将探讨控制系统中的多智能体协同控制的概念、理论与应用。
一、多智能体协同控制的概念及原理多智能体协同控制是指通过多个智能体之间的相互协作和信息交流，实现对系统的共同控制。
每个智能体通过感知环境并采取相应的控制策略，通过与其他智能体进行通信与协调，以实现整体控制效果的最优化。
多智能体协同控制的原理基于以下几个关键概念：1. 信息交流与共享：智能体之间通过传感器和通信网络实现信息的交流和共享，包括传递自身感知到的环境信息和接收其他智能体的控制指令。
2. 分布式决策与控制：每个智能体根据自身感知到的环境信息和与其他智能体的通信，独立进行决策与控制。
3. 协同优化与合作协调：智能体之间通过合作协调、协同优化的方式，确保整体控制效果最优化，例如通过分配任务、调整策略等。
二、多智能体协同控制的理论与方法在多智能体协同控制中，涉及到多个智能体之间的协调与合作，需要依靠一定的理论和方法来实现。
以下是一些常用的多智能体协同控制的理论与方法：1. 博弈论：博弈论是研究个体决策与整体效果之间关系的数学工具。
通过建立博弈模型和博弈策略，可以实现多智能体之间的合作与竞争。
2. 图论：图论可以用来描述智能体之间的连接关系和交互规律。
通过构建图模型和应用图算法，可以实现智能体之间的信息传输与协同控制。
3. 强化学习：强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优决策策略的方法。
通过建立奖励机制和价值函数，实现多智能体协同学习与控制。
4. 分布式优化：分布式优化是一种通过将整体优化问题拆分成多个子问题，实现多智能体之间的协同优化。
通过迭代求解子问题，逐步逼近整体最优解。
以上只是多智能体协同控制的一些常用理论与方法，实际应用中还可以结合具体问题进行调整和扩展。
斗轮机智能控制技术
集成度高
工业机器人通常集成了多 种先进的控制算法，能够 实现对斗轮机的智能化控 制。
基于计算机视觉的控制方法
非接触式检测
视觉伺服控制
智能化程度高
基于计算机视觉的控制方法， 采用图像处理技术，实现非接 触式的检测和识别，降低了对 斗轮机的干扰。
通过计算机视觉技术，可以实 现对斗轮机工作状态的实时监 测，进而实现视觉伺服控制， 提高控制精度。
这些控制理论和技术在斗轮机智能控制技术中发 挥着重要作用，通过结合应用，可以实现斗轮机 的自动化、智能化和高效化运行。
03 斗轮机智能控制技术的实 现方法
基于PLC的控制方法
实时性强
基于PLC的控制方法，其优点在于实时性强 ，能够快速响应斗轮机的各种动作需求。
稳定性高
PLC作为工业控制领域的成熟产品，具有很高的稳 定性，能够保证斗轮机的安全稳定运行。
斗轮机智能控制技术
汇报人： 日期:
目 录
• 绪论 • 斗轮机智能控制技术的基础理论 • 斗轮机智能控制技术的实现方法 • 斗轮机智能控制技术的应用案例 • 斗轮机智能控制技术的未来发展
01 绪论
斗轮机的概述
定义与类型
斗轮机是一种重型机械设备，广泛应用于港口、码头、煤矿等领域，用于散装物料的搬运 和装载。根据结构和功能不同，斗轮机可分为轮斗式挖掘机、桥式斗轮机等不同类型。
智能控制技术具有自学习、自适应、 自组织等特性，能够实现对复杂系统 的精确控制和优化。
将智能控制技术应用于斗轮机，可以 提升设备的自动化水平，提高作业效 率、精度和安全性。
斗轮机智能控制技术的意义
提升生产效率
通过智能控制技术，可以实现斗轮机的精确控制和自动化操作， 减少人工干预，提高生产效率。
智能控制技术毕业论文【范本模板】
摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用.关键字：自动化智能控制应用随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
一、智能控制的发展过程从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间.四十年代到五十年代形成了经典控制理论。
经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入—单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。
但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。
鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。
现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型.智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。
智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。
智能控制提供了一种新的控制方法,基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。
二、智能控制的主要方法通俗地讲,智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。
智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径.智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1、模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则。
智能控制课程设计
智能控制课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解智能控制的基本概念，掌握智能控制系统的组成和工作原理。
2. 学生能描述不同类型的智能控制算法，并了解其在实际应用中的优缺点。
3. 学生能运用所学的智能控制知识，分析并解决简单的实际问题。
技能目标：1. 学生具备使用智能控制软件进行模型搭建和仿真实验的能力。
2. 学生能够运用编程语言实现基本的智能控制算法，并进行调试与优化。
3. 学生能够通过小组合作，共同完成一个简单的智能控制系统设计与实施。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对智能控制技术的兴趣和好奇心，激发创新意识。
2. 学生在课程学习中，养成积极主动、独立思考的学习习惯，提高问题解决能力。
3. 学生通过团队合作，培养沟通协作能力和集体荣誉感。
课程性质分析：本课程旨在让学生了解智能控制技术的基本原理，通过实践操作，掌握智能控制系统的设计与实现方法。
课程内容紧密结合课本知识，注重理论联系实际。
学生特点分析：本年级学生具备一定的电子、信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的动手能力和自主学习能力。
教学要求：1. 教学内容与课本紧密结合，注重培养学生的实践能力。
2. 教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问和发表见解。
3. 教学评价以学生的实际操作和设计成果为主要依据，注重过程性评价。
二、教学内容本课程教学内容分为五个部分，确保学生能够系统地学习和掌握智能控制相关知识。
1. 智能控制概述- 了解智能控制的发展历程、应用领域及发展趋势。
- 熟悉智能控制系统的基本组成和分类。
2. 智能控制算法- 学习模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等基本算法。
- 分析各类算法的原理、特点及适用场景。
3. 智能控制系统设计- 掌握智能控制系统的设计步骤和方法。
- 学习使用MATLAB/Simulink等软件进行智能控制系统建模与仿真。
4. 智能控制应用案例分析- 分析典型的智能控制应用案例，如智能家居、工业自动化等。
智能控制教学大纲2024
智能控制教学大纲2024智能控制教学大纲2024一、课程概述智能控制是一门涉及机械、电子、计算机等多学科交叉的综合性课程。
本课程主要介绍智能控制的基本理论和应用技术，让学生掌握智能控制系统的建模、设计与应用方法。
二、教学目标1.掌握智能控制的基本概念和基本理论2.熟悉智能控制系统的建模与仿真方法3.理解不同类型的智能控制算法及其应用4.能够设计和实现智能控制系统，并进行实验和测试三、教学内容1.智能控制的基本概念和基本理论（4学时）a.智能控制的定义和特点b.智能控制的主要应用领域和方法c.智能控制系统的基本结构和工作原理d.智能控制的性能评价指标2.智能控制系统的建模与仿真（8学时）a.系统建模的基本原理和方法b.线性系统建模与仿真c.非线性系统建模与仿真d. 基于MATLAB/Simulink的系统建模与仿真实践3.智能控制算法及其应用（12学时）a.模糊控制算法及其应用b.遗传算法及其应用c.神经网络控制算法及其应用d.人工免疫系统算法及其应用e.基于智能算法的自适应控制4.智能控制系统设计与实现（10学时）a.智能控制系统设计的基本方法和流程b.智能控制系统硬件平台的选择与搭建c.智能控制系统软件平台的选择与搭建d.智能控制系统的集成与测试e.实验室实践项目的设计与实施四、教学方法1.理论教学与实践相结合，通过理论课程和实验课程相结合的方式，使学生既能够理解智能控制的基本原理和方法，又能够将其应用于实际问题的解决。
2.以项目为导向，通过实践项目的设计与实施过程，培养学生的实际动手能力和解决问题的能力。
3.采用案例讲解，引导学生从实际应用案例出发，理解智能控制方法在实际问题中的应用。
五、考核方式1.平时成绩评定（40%）：包括课堂表现、作业完成情况等。
2.实验报告评定（30%）：学生完成实验项目并撰写实验报告，评定其实验设计和实施的能力。
3.期末考试成绩评定（30%）：考察学生对课程内容的理解和应用能力。
人工智能、数字化理论知识竞赛参考题库资料300题(含各题型)
人工智能、数字化理论知识竞赛参考题库及答案解析00题（含各题型）一、单选题1. 知识有一个逐步完善的过程。
0A、正确B、错误答案：A2. ()是从全称判断推导出单称判断的过程。
A、总结推理B、默认推理C、演绎推理D、归纳推理答案：C3. 群智能算法是基于（）对给定的目标寻找最优解的启发式搜索算法。
A、集合B、数组C、群体行为D、个体行为答案：C4. ()描述两个模糊集合中的元素之间的关联程度。
A、概率关系B、模糊关系C、线性关系D、包含关系答案：B5. 蚁群算法是一种应用千组合优化问题的启发式搜索方法。
0A、正确B、错误答案：A6. ()完成语音到文字的转换。
A、语音合成B、语音分析C、语音理解D、语音沪易lJ答案：D7. 只有能够完全实现机器学习的系统才称为学习系统。
0A、正确B、错误答案：B8. 电网一张图的定义是（）。
A、中低压配网地理接线图B、面向特定应用的专题图C、发输变配用融合一张网多时态图D、电网规划设计图答案：C9. 信息是用来消除随机不确定性的东西。
0A、正确B、错误答案：A0. 专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可以分为数据级、知i兄幸级和0。
A、仓库级B、专业级C、控制级D、理论级答案：C11. ()服务实现模型合规性检测和数据可用性检测，即模型数据是否遵循模型标准规范数据是否符合定义的数值格式或电网实际情况。
A、模型管理中心B、电网图形中心C、电网拓扑中心D、电网设备状态中心答案：A12. 数字经济是以（）为核心驱动力量A、智能技术B、物联网技术C、数字技术D、自动化技术答案：C13启发式搜索一般优千盲目搜索，可防皂求过多的甚至完整的启发式信息。
（）A、正确B、错误答案：B14. ()是事物规律的发现过程。
A、评价B、环境C、学习D、知识库答案：C15. 以下说法正确的是（）A、人工智能，英文缩写为IB、谷歌公司"A lphaGo"击败人类的围棋冠军是人工智能技术的一个完美表现C、人工智能属千自然科学、社会科学、技术科学交叉学科D、人工智能在计算机上实现时绝大多数采用传统的编程技术答案：C16. ()是状态空间搜索的一个基本算法。
自动控制原理知识点归纳
目录
第三章
➢ 线性系统稳定性分析的三种方法——特征方程的特征根在s左半 平面，劳斯判据、奈奎斯特判据考察方式：填空题
➢ 特征方程 考察方式：选择、综合题 ➢ 劳斯判据 考察方式：综合题，难度同例3.9 ➢ 性能指标计算（超调量和调节时间）考察方式：综合题，难度同
例3.8和3.10
3
目录
第四章
➢ P90： 相角条件是确定s平面上根轨迹的充分必要条件，就是说， 绘制根轨迹时，可用相角条件确定根轨迹上的点，用模值条件确 定根轨迹上该点对应的K*值。考察方式：选择题
17
2.1.1 线性系统微分方程的建立方法
1、用解析法建立系统微分方程的一般步骤：
分析系统和各元件的工作原理，找出各物理量之间的 关系，确定系统和各元件的输入量和输出量。
从输入端开始，按照信号的传递顺序，根据各元件在 工作过程中所遵循的物理或化学定律列出微分方程。
对已建立的原始方程进行数学处理，忽略次要因素， 简化原始方程。消去中间变量，得到输出量与输入量 关系的微分方程。
线性定常系统在输入、输出初始条件均为零 的条件下，输出的拉氏变换与输入的拉氏变 换之比，称为该系统的传递函数。
零 一指输入作用是t＝0后才加于系统的，因此输 初 入量及其各阶导数，在t= 0时的值为零。 始 条 二指输入信号作用于系统之前系统是静止的，
件 即t= 0 时，系统的输出量及各阶导数为零。
A = ymax - r y
y1 100%
y()
r
A y1
y3
C
Tp
T
y(∞)
TS
t
设定值为阶跃信号的响应曲线
13
3）余差C
过渡过程结束后，被控参数的稳态值y(∞)与设定 值之间的残余偏差叫做余差，也称静差。是衡量控制 系统稳态准确性的指标。
智能控制技术在工程机械控制中的应用
智能控制技术在工程机械控制中的应用1. 引言1.1 智能控制技术在工程机械控制中的应用智能控制技术在工程机械控制中的应用正在成为工程领域的一个重要趋势。
随着科技的不断发展，智能控制技术已经逐渐应用于各种工程机械中，为工程施工提供了更高效、更精准的控制手段。
通过智能控制技术，工程机械可以实现自动化、智能化控制，大大提高了工程施工的效率和质量。
智能控制技术的引入使得工程机械可以更加灵活地适应不同施工环境和任务要求，从而实现更加精准的作业。
在现代工程中，挖掘机、起重机、输送机、压路机等工程机械的智能控制技术应用已经逐渐成熟。
这些技术的应用使得工程机械可以更好地协同作业，实现施工过程的自动化和智能化。
2. 正文2.1 智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始尝试将计算机技术应用到控制系统中。
随着计算机技术的不断发展，智能控制技术也逐渐得到了提升和完善。
在上世纪80年代，随着人工智能技术的兴起，智能控制技术开始迈入了一个新的阶段。
在智能控制技术的发展过程中，专家学者们提出了许多重要的理论和方法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。
这些理论和方法的提出为智能控制技术的应用奠定了基础。
随着工程机械的发展和需求不断增加，智能控制技术也得到了广泛的应用。
通过智能控制技术，工程机械可以实现自动化操作，提高工作效率，减少人为误操作的可能性。
智能控制技术还可以对工程机械进行远程监控和故障诊断，确保设备的安全运行。
智能控制技术的发展历程是一个不断完善和提升的过程，它为工程机械的控制带来了新的机遇和挑战。
随着技术的不断发展，相信智能控制技术在工程机械控制中的应用会更加广泛和深入。
2.2 智能控制技术在挖掘机控制中的应用挖掘机是一种重型工程机械，广泛应用于建筑工程、矿山开采、道路施工等领域。
随着智能控制技术的不断发展，越来越多的智能化装备被应用于挖掘机控制系统中，为挖掘机的性能提升和效率提高提供了强大支持。
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1
模糊控制器的设计
1、控制系统的结构为：
2、被控对象为二阶欠阻尼系统（参数自选），结构为
22
2
2)(nnnsssesG
（0＜ζ＜1）
3、设计模糊控制器，当输入为r（t）=1（t）时，使输出y上升时间参量短，超调量σ尽量小，稳态误差
尽量小。
4、讨论：
（1）模糊控制模型不变的条件下，改变量化因子ek、ek和比例因子uk时，对输出的影响。
（2）其他条件不变，选择不同的清晰化方法（最大隶属度法、中位法、加权平均法）对输出的影响。
解：
1、系统结构用MATLAB的simulink进行绘制
为了便于比较，同时绘制没有模糊控制的模型。
2、参数的选取如图所示
令=0 n=2 =0.75
3、输入1为EC其隶属函数为
2
输入2为E，其隶属函数为
输出的隶属函数为
模糊控制规则如下：
IF(EC is NB)and(E is NB) then (output1 is PB)
IF(EC is NB)and(E is NS) then (output1 is PB)
IF(EC is NB)and(E is ZR) then (output1 is PS)
IF(EC is NB)and(E is PS) then (output1 is PS)
IF(EC is NB)and(E is PB) then (output1 is ZR)
IF(EC is NS)and(E is NB) then (output1 is PB)
IF(EC is NS)and(E is NS) then (output1 is PS)
IF(EC is NS)and(E is ZR) then (output1 is PS)
IF(EC is NS)and(E is PS) then (output1 is ZR)
IF(EC is NS)and(E is PB) then (output1 is ZR)
IF(EC is ZR)and(E is NB) then (output1 is PS)
IF(EC is ZR)and(E is NS) then (output1 is PS)
IF(EC is ZR)and(E is ZR) then (output1 is ZR)
IF(EC is ZR)and(E is PS) then (output1 is ZR)
3
IF(EC is ZR)and(E is PB) then (output1 is NS)
IF(EC is PS)and(E is NB) then (output1 is PS)
IF(EC is PS)and(E is NS) then (output1 is ZR)
IF(EC is PS)and(E is ZR) then (output1 is ZR)
IF(EC is PS)and(E is PS) then (output1 is NS)
IF(EC is PS)and(E is PB) then (output1 is NS)
IF(EC is PB)and(E is NB) then (output1 is ZR)
IF(EC is PB)and(E is NS) then (output1 is ZR)
IF(EC is PB)and(E is ZR) then (output1 is NS)
IF(EC is PB)and(E is PS) then (output1 is NS)
IF(EC is PB)and(E is PB) then (output1 is NB)
进行仿真后结果如下
没有加入模糊控制的系统仿真结果如下：
实现了当输入为r（t）=1（t）时，使输出y上升时间参量短，超调量σ尽量小，稳态误差尽量小的要求。
4
4、讨论：
（1）模糊控制模型不变的条件下，改变量化因子ek、ek和比例因子uk时，对输出的影响。
ek对系统性能的影响 ek越大，系统调节惰性越小，上升速率越快; e
k
过大，系统上升速率过大，产生的
超调过大，调节时间加长，甚至产生振荡乃至系统不稳定; ek过小，系统上升速率过小，调节惰性变大，
同时也影响系统的稳态性能，使稳态精度降低。
e
k
对系统性能的影响
ek越大，对系统状态变化的抑制能力增大，增强了系统的稳定性; e
k
过大，系统上升速率过小，系统的过
渡时间加长; ek过小，系统上升速率增可能导致系统产生过大超调或振荡。
u
k
对系统性能的影响
uk相当于系统总的放大倍数。uk增大，系统响应速度加快; u
k
过大，会导致系统上升速率过大，从而导
致过大超调甚至振荡或发散; uk过小，系统的前向增益很小，系统上升速率较小，快速性变差，稳态精度
变差。
（2）其他条件不变，选择不同的清晰化方法（最大隶属度法、中位法、加权平均法）对输出的影响。
最大隶属度法
选取隶属度在打的论域元素为去模糊的结果，优点是简单易行，缺点的概括的信息量很少，因其排除
了其他隶属度较小的元素的影响。
中位法
为了充分利用模糊子集所有的信息量，可以求出把隶属度曲线与横坐标围成的面积平分为两部分的数
作为去模糊的结果。最后加到被控过程的控制量U应是去模糊的结果u与比例因子ku的乘积。是比较折
中的办法。
系数加权平均法
系数加权平均法的输出执行量由下式决定：
式中，系数的选择要根据实际情况而定，不同的系统决定了系统有不同的响应特性。在模糊逻辑控制中，
可以通过选择和调整系统来改善系统的响应特性。因而这种方法具有一定的灵活性。