智能控制大作业.docx

《智能控制大作业.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能控制大作业.docx（14页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、智能控制大作业1、简答题:1.1.根据目前智能控制系统的研究和发展，智能控制系统有哪些类型以及智能控制系统主要有哪些方面的工作可做进一步的探索和开展？答：目前研究方向内容：1 .智能控制基础理论和方法研究。2 .智能控制系统结构研究3 .基于知识系统及专家控制。4 .基于模糊系统的智能控制。5 .基于学习及适应性的智控。6 .基于神经网络的智控。7 .基于信息论和进化论的学习控制器研究。8 .其他，如计算机智能集成制造系统，智能计算机系统，智能并行系统，智能容错控制，智能机器人等。需要探索的方面：1 .开展指控理论与应用的研究。2 .充分运用神经生理学心理学认知科学和人工智能等学科的基本卢纶，

2、深入研究人类解决问题是表现出来的经验技巧策略，建立切实可行的智控体系结构。3 .把现有的知识工程模糊系统信息论进化论神经网络理论和技术与传统的控制理论相结合，充分利用现有的控制理论，研究适合于当前计算机资源条件的智控策略和系统。4 .研究人-机交互式的智控系统和学习系统以不断提高智控系统的智能水平。5 .研究适合智控系统的并行处理机信号处理器智能传感器和智能开发工具软件，以解决智控系统在实际应用中存在的问题，使得智控得到更广泛的应用。1.2.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

3、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。主要是以数字解析微结构的为基础的控制理论。1.3. 简述模糊集合的基本定义以及与隶属函数之间的相互关系。答：给定论域E中的一个模糊集A,是指任意一个元素X属于E,都不同程度的属于这个集合，元素属于这个集合的程度可以用隶属函数A（x）属于0,1来表不O特征函数用来表示某个元素是否属于普通集合，而隶属函数

4、则用来表示某个元素属于模糊集合的程度，特征函数的取值0,1,而隶属函数的取值0,特征函数可以看作特殊的隶属函数。1.4. 画出模糊控制系统的基本结构图，并简述模糊控制器各组成部分所表示的意思？模糊控制单元由规则库、模糊化接口、模糊推理和清晰化接口4个功能模块组成，模糊控制单元首先将输入信息，模糊化，然后经模糊推理规则，给出模糊输出，再将模糊指令化，控制操作变量。1、规则库（Ri1ebase）:由若干条控制规则组成，这些控制规则根据人类控制专家的经验总结得出，按照IF-is-ANDisTHENis的形式表达。2、模糊推理：以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展

5、，从而建立了模糊推理理论。根据模糊输入和规则库中蕴涵的输入输出关系，通过第二章描述的模糊推理方法得到模糊控制器的输出模糊值。模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。3、模糊化接口（Fuzzification）：这部分的作用是将输入的精确量转化成模糊化量。其中输入量包括外界的参考输入，系统的输出或状态等。清晰化（解模糊接口）4、清晰化接口：清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量（模糊量）变换为实际用于控制的清晰量。它包含以下两部分内容：（1）将模糊控制量经清晰化变换变成表示在论域范围的清晰量。（2）将表示在论域范围的

6、清晰量经尺度变换变成实际的控制量。15模糊控制规则的生成方法通常有哪几种，且模糊控制规则的总结要注意哪些问题？答：生成方法：1 .根据专家经验或过程控制知识生成控制规则2 .根据过程的模糊模型生成3 .根据学习算法获取控制规则注意问题：1 .规则数量合理2 .规则要具有一致性3 .完备性要好1.6.画出三层BP神经网络的基本结构图，并试写出各层之间的输入输出函数关系，并简述其主要思想？答：各层之间输入输出函数关系：1,2,.,nutiInixiijutij,Outj(Inj)i第一层：输入层将输入引入网络(I)(I)i第二层(隐层)：n(2)(1)Inj第三层：(输出层)：1ykOutkInk

7、jkutjj1k1,2,.,m17神经网络系统具有哪些基本特性，以及神经网络在控制系统中具有哪些作用？答：神经网络的基本特性：1 .非线性映射逼近能力2 .自适应性和自组织性3 .并行处理性4 .分布存储和容错性5 .便于集成实现和计算模拟在控制中的作用：1 .基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型2 .在反馈控制系统中充当控制器的作用3 .在传统控制系统中起优化计算作用4 .在与其他智能控制方法和优化算法相融合中，为其提供对象模型，优化参数,推理模型及故障诊断等1.8.基于信息论的分级递阶智能控制系统主要构成有哪些，分别起什么作用？答：递阶智能控制系统是由三个基本控制级：组织级，协调级，

8、执行级构成的1 .组织级组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能其控制作用。根据贮存在长期存储疾患单元内的本源数据集合，组织器能够组织绝对动作，一般人物和规则的序列2 .协调级协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹共同作用。协调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。3 .执行级执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用。1.9. 简述专家系统与专家控制的区别。答：与专家系统主要区别，专家控制系统在控制领域中特别强调实时性，专家控制系

9、统在实时控制时必须：（1）将操作人员从系统的环路中撤走（2）建立自动的实时数据采集子系统，需将传感器的输出信息作预处理（3）根据可利用的环境信息，综合适当的控制算法。被控对象的模型可以是预知的，也可以在线辨别。推理机制要求做到离线和在线推理，并具有递阶结构的推理过程1.10. 简述专家系统的基本构成。答：专家系统由知识库，数据库，推理机，解释器及知识获取器5个部分组成2、计算题:0.60.40.7R=0.20.50.10.90.30.40.20.70.3S=0.80.60.51.00.20.90.6Q=0.40.70.50.2().80.80.41.()0.10.90.30.40.60.3R=

10、0.80.50.90.10.70.60.80.30.7S=0.20.40.50.00.80.10.40.50.80.2O=0.6020.60.00.30.90.10.7论域y上的模糊集,且W=IT=苧+竺+等+：+/4=黑=10.60.30.10否则C不很白”的模糊关系式。,=00.10.40.71,求“如果不黑则y白,（其中：很为强化语气算子4=2）解:-0O00000.50.50.50.50.3604XC=0.9110.910.360=0.90.90.90.3601110.910.3601110.910.360000.30.810.50.50.50.50.5故模糊关系火=0.90.90.9

11、0.360.1110.910.360110.910.360C喈喈+铮求模糊语句“若皿,则C”所蕴含的关系R。解：R=(ZX3)3NXC)2.4.设有论域X=y=123Y上的模糊子集“大”、“小”、“较小”分别表示为:r,110.70.40.10Mx1=-+-12345较小1+016+04+012+0设“若X小则y大”，当X较小时，试确定y的大小。解：已知4小）x=10.70.400,y=000.40.714较小/=10.60.40.20由Mandani推理法得模糊关系矩阵：-000.40.71000.40.71000.40.40.4000000000000,0.40.71+2.5. 设有论域U

12、=a1a243,V=Z1h2h3,W=c1c2c3,已知:0.40.1+一2a30.80.50.211bh2b3C1c2。3设“若A则B,否则C”，求输入为人限N詈时的输出。D=Z*。K=(0.60.50.2)2.6. 求模糊集合*竺+竺+wI的0截集(=0.1,a=0.5,=1)0解：0.1=W1，2，3，4，%415=-1，2，3，44=42.7. 设有一模糊控制器的输出结果为模糊集合C,其隶属度为c0.50.70.30.50.710.70.21-132TTT5V试用重心法计算模糊判决的结果（四舍五入）。0.5(-3)+0.7(-2)+03x2+0.5x3+0.7x4+1x5+0.7x6+

13、0.2x712.6,4.6U=怒3R=QXBWXC)3、设计题：针对不同对象（如倒立摆、电机、机器人等）（每班各同学对象不得相同）详细设计相应的控制器。篇幅控制在2000字-3000字（不包括图表、公式等）。智能车参数自校正方向的模糊控制器设计智能车的方向控制是一个既关键又复杂的问题。由于道路的复杂性和小车系统的非线性，采用传统的P1D控制器往往不能取得很好的控制效果，为此设计了参数自校正模糊控制器。Mat1ab仿真实验表明，参数自校正模糊控制器的采用使得智能车舵机的响应速度加快，方向控制更流畅，小车的稳定性和速度也得到了很大的提高。1 .方向控制器的总体设计1I方向控制器的设计思想方向控制器

14、用来控制小车的舵机，使小车沿着最优的路线行进。所谓最优的路线就是在保证小车速度和不脱离轨道的前提下使小车行驶在距离最短的路线。通过对道路轨道的详细分析，所设计的方向控制器可以在各种路况下实现对小的最优控制。如果说道路包括小S弯道、直道、大曲率弯和小曲率弯四种典型路况。出现的各种路况是由于曲率不同而已。因此，采用路径的曲率信息对校车的方向行驶控制方向舵机的转角与路径的曲率成正比。采用传统的PID控制器对舵机进行控制能够取得一定的效果，但对于智能车这种非线性、时变和模型不确定的复杂系统，P1D参数整定非常困难甚至无法整定，控制效果往往不理想。模糊控制能对复杂和模型不确定的系统进行简单而有效的控制，总结归纳驾驶员的驾驶经验，制成控制规则表，实现对校车的方向控制。在不太复杂的轨道上，使用这种控制器能取得较好的控制效果；但在复杂的轨道上，由于控制器的参数无法在线调整，使得小车的自适应能力较差。因此，增加了一个模糊参数调整器在不同的路况下实现对方向控制器的参数调整，从而提高方向控制的性能。12方向模糊控制器的设计模糊控制器是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础