模糊控制器是一种基于模糊逻辑理论的控制系统，它利用模糊集合的
概念来描述模糊输入和输出，通过模糊规则和模糊推理实现对系统的
控制。模糊控制器的组成主要包括模糊化、模糊推理、解模糊和规则
库四个部分，每个部分都有其独特的用途。
1. 模糊化
模糊化是将系统的实际输入转化为模糊集合的过程。在模糊控制系统中，输入往往是模糊的、不确定的，因此需要将这些模糊的输入转化
为模糊集合。模糊化的主要目的是将具体的输入转化为模糊语言值，
如“很冷”、“冷”、“适中”、“热”、“很热”等，以便更好地
描述系统的输入状态。
2. 模糊推理
模糊推理是模糊控制器的核心部分，它用于根据模糊规则和模糊输入
来得出模糊输出。模糊推理的过程是基于一系列的模糊规则，这些规
则描述了系统输入和输出之间的关系。通过模糊推理，模糊控制器能
够根据输入的模糊语言值，利用模糊规则进行推理，从而得出模糊输
出的模糊语言值。
3. 解模糊
解模糊是将模糊输出转化为具体的控制量的过程。在模糊控制系统中，输出往往是模糊的语言值，需要通过解模糊将其转化为具体的控制量。解模糊的方法有很多种，常见的方法包括最大隶属度法、加权平均法
和中心平均法等。解模糊的目的是将模糊输出转化为可以直接应用于
控制系统的具体输出值。
4. 规则库
规则库是模糊控制器中存储的一系列模糊规则的集合。模糊规则描述
了系统输入和输出之间的关系，它通常采用“如果…那么…”的形式来表示。在模糊控制器中，规则库起着至关重要的作用，它包含了系统
的专业知识和经验，是模糊控制器能够有效进行模糊推理的基础。
总体来说，模糊控制器的组成部分分别完成了模糊输入的转化、模糊
推理的实现、模糊输出的转化和存储的模糊规则，这些部分相互协作，共同实现了对模糊、不确定系统的精确控制。模糊控制器在工业控制、汽车控制、电力系统控制等领域有着广泛的应用，其独特的优势使其
成为一种不可忽视的控制方法。模糊控制器作为一种基于模糊逻辑理
论的控制系统，在实际应用中具有诸多优势。模糊控制器能够处理输
入或输出具有模糊性、不确定性的系统，而且对于非线性、复杂的系
统具有较好的适应性和鲁棒性。但是，模糊控制器也存在一些问题和
挑战，比如模糊规则的确定、解模糊方法的选择等，下面将从这些方
面进行讨论。
5. 模糊规则的确定
模糊规则是模糊控制器的重要组成部分，它描述了系统输入和输出之
间的关系。在实际应用中，确定一组合适的模糊规则对于模糊控制器
的性能和稳定性至关重要。而确定模糊规则通常需要依赖于专家经验
和领域知识，这使得模糊控制器在某些情况下可能受到知识获取的限制。
为了解决模糊规则的确定问题，一些研究工作提出了基于数据驱动的
方法。数据驱动的模糊控制器利用历史数据自动学习系统的输入输出
关系，通过机器学习算法来构建模糊规则和隶属函数，从而避免了依
赖于专家知识的局限性。另外，基于模糊聚类和模糊聚类分析的方法
也在模糊控制领域得到了广泛的应用，这些方法可以通过聚类分析来
确定模糊规则，从而提高了模糊控制器的性能和稳定性。
6. 解模糊方法的选择
解模糊是将模糊输出转化为具体的控制量的过程，而解模糊的方法对
于模糊控制系统的性能和稳定性有着重要的影响。不同的解模糊方法
可能导致模糊输出的不同转换结果，从而影响控制系统的控制效果。
目前常见的解模糊方法包括最大隶属度法、加权平均法、中心平均法等。最大隶属度法是将模糊输出转化为具体的控制量的一种常用方法，它能够保留模糊输出中隶属度最高的语言值所对应的具体控制量。加
权平均法则是根据模糊输出的隶属度和语言值的加权平均来得出具体
的控制量，这种方法适用于多个模糊输出的情况。中心平均法则是对
模糊输出的语言值进行平均，得出一个中心值作为具体的控制量。
在实际应用中，选择合适的解模糊方法通常需要考虑系统的具体特性
和性能要求。为了提高解模糊的效果，一些研究工作提出了基于模糊
集合理论和隶属度函数的改进方法，通过优化隶属度函数和解模糊方
法的组合，来提高模糊控制系统的稳定性和鲁棒性。
7. 模糊控制器的应用
模糊控制器在工业控制、汽车控制、电力系统控制等领域有着广泛的
应用。在工业控制领域，模糊控制器能够处理非线性、时变和多变量
系统，具有较好的鲁棒性和适应性，因此被广泛应用于控制各种工业
过程。在汽车控制领域，模糊控制器能够处理驾驶员驾驶行为的模糊
性和不确定性，实现智能车辆的自动控制和辅助驾驶。在电力系统控
制领域，模糊控制器能够有效处理电力系统的非线性、时变和多变量
特性，提高了电力系统的稳定性和可靠性。
除了上述领域，模糊控制器还被广泛应用于飞行器控制、水利工程控制、机器人控制等领域。模糊控制器的灵活性和鲁棒性使其成为一种
重要的控制方法，对系统的非线性和不确定性具有较好的适应性。
8. 模糊控制器的发展趋势
随着科学技术的不断发展，模糊控制理论和技术也在不断完善和发展。在未来，模糊控制器具有以下发展趋势：
(1) 智能化：随着人工智能和深度学习技术的发展，模糊控制器将更加
智能化，能够自动学习和优化模糊规则和解模糊方法，提高系统的自适应性和性能。
(2) 集成化：模糊控制器将与其他控制方法相结合，实现集成化控制系统，提高控制系统的性能和稳定性。
(3) 应用领域的拓展：模糊控制器将进一步拓展到新的领域，如医疗健康、智能交通、环境监测等，为社会经济发展和生活改善提供更多的智能化控制解决方案。
模糊控制器作为一种重要的控制方法，具有广泛的应用前景和发展空间。随着科学技术的不断进步，模糊控制器将不断提升自身的智能性和适应性，为各个领域的控制系统提供更加优质的控制解决方案。
中南大学网络教育课程考试复习题及参考答案机器人学导论 一、名词解释题： 1.自由度： 2.机器人工作载荷： 3.柔性手： 4.制动器失效抱闸： 5.机器人运动学： 6.机器人动力学： 7.虚功原理： 8.PWM驱动： 9.电机无自转： 10.直流伺服电机的调节特性： 11.直流伺服电机的调速精度： 12.PID 控制： 13.压电元件： 14.图像锐化： 15.隶属函数： 16.BP 网络： 17.脱机编程： 18.AUV： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2] T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v； （2）绕y 轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿
模糊控制基本原理 模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础控制，它是 模糊数学在控制系统中应用，是一种非线性智能控制。 模糊控制是利用人知识对控制对象进行控制一种方法，通常用“辻条 件，then 结果”形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法 以 严密数学表示控制对象模型，即可利用人（熟练专家）经验和知识来很好 地控制。因此，利用人智力，模糊地进行系统控制方法就是模糊控制。模 糊控制基本原理如图所示： 模糊控制系统原理框图 它核心部分为模糊控制器。模糊控制器控制规律由计算机程序实现， 实现一步模糊控制算法过程是：微机采样获取被控制量精确值，然后将此 量与给定值比较得到误差信号E ； 一般选误差信号E 作为模糊控制器一个 输入量，把E 精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E 模糊量可用相应模 糊语言表示；从而得到误差E 模糊语言集合一个子集e （e 实际上是一个模 糊向量）； 再由e 和模糊控制规则R （模糊关系）根据推理合成规则进行模糊决策，得 到模糊控制量u 为： u = eoR 式中U 为一个模糊量；为了对被控对象施加精确控制，还需要将模糊 量U 控制对象
进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第 二步控制……。这样循环下去，就实现了被控对象模糊控制。 模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础一种计算机数字控制。模糊控制同常规控制方案相比，主要待点有： (1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家经验、知识或操作数据，不需要建立过程数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型被控过程，或结构参数不很清楚等场合。 (2)模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量形式定性表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。 (3)系统鲁棒性强，尤其适用于时变、非线性、时延系统控制。 (4)从不同观点出发，可以设计不同目标函数，其语言控制规则分别是独立，但是整个系统设计可得到总体协调控制。 它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性问题一种有效方法，同时也构成了智能控制重要组成部分。 模糊控制器组成框图主要分为三部分：精确量模糊化，规则库模糊推理，模糊量反模糊化。
模糊PID控制综述 摘要：PID控制以其原理简单，使用方便，适应性强，制时精度低、抗干扰能力差等缺点，提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。本文通过介绍模糊PID 控制在几种不同系统应用的实例，以体现模糊PID控制有较强的鲁棒性、具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。 关键词：PID、模糊控制、仿真 1． PID控制： 所谓 PID 控制，就是集成了比例、积分和微分的控制。比例控制器是自动控制原理中最典型的，用途也比较广泛，可以看作是个成比例的放大器。比例控制器最主要的优点是其简单性，但是它的缺点是存在有稳态误差。 消除稳态误差的方法可以用一个积分控制器，积分控制式： 其中，表示积分增益。 积分控制器的优点在于输出比例于积累的误差，缺点是会使系统的稳定性见效，原因是积分控制是在原点处增加了一个极点，而在前行通路增加极点则会使得原根轨迹向右半平面弯曲。 消除稳态误差还可以用微分控制器，微分控制式： 其中，表示微分增益。 微分控制器的优点是在误差变大之前就提供一个较大的校正，而缺点则是在误差不变化时，不产生输出控制，并且对噪声敏感，会放大高频噪声。 PID 控制器，顾名思义，就是综合了比例控制，积分控制和微分控制三者的特点，将这三种控制器联合起来使用所得到的控制器。PID 控制器可以消除单一控制器带来的缺点，可以表示为如下式： 式中，kp与表示比例增益，ki表示积分增益，kd表示微分增益。PID 控制器的设计过程中，其重点就是要选取合适的参数，以使得控制系统能够达到预期的控制目标。 2．模糊PID控制 PID 控制要求对控制器的参数进行严格的整定，使得当参数变化时，PID控制器参数不能随着被控对象的变化而作相应的调整，进行自我优化，导致系统超调量较大。 由于比例、积分和微分系数的数值固定，在变负载、慢时变参数的情况下，需要人工干预去重新整定控制器的参数，这既降低了工作效率，又增加了成本，且效果不佳。
模糊控制与PID控制的比较 自20世纪60年代中期起，模糊控制逐渐崭露头角，其优越性也引 起了人们的关注。除了模糊控制，当今热门的控制算法之一是PID控制。那么，模糊控制与PID控制之间的区别是什么呢？它们各自的优 缺点是什么？在特定的应用场合下，哪种控制算法更适用？ 一、模糊控制概述 模糊控制是一种无需准确模型或参数即可执行复杂控制系统的方法，它仅使用模糊逻辑来描述输入和输出之间的关系。模糊控制系统的输 入和输出都是模糊变量。与其他控制方法相比，模糊控制系统可以更 好地处理不确定性和模糊性，具有更强的容错能力和适应性。 模糊控制系统由四个主要组成部分组成：模糊化、模糊推理、解模 糊化和规则库。模糊化部分将传感器输出信号转换为模糊变量，模糊 推理部分使用模糊逻辑基于模糊规则将模糊变量转换为控制信号，解 模糊化部分将控制信号转换为精确的控制信号，规则库存储了模糊规 则及其权重。 二、PID控制概述 比例积分微分（PID）控制是一种经典的控制算法，其控制草图由 三个部分组成。比例项（P）根据当前误差大小进行输出，积分项（I）可以消除稳态误差，微分项（D）可以提高系统的稳定性并抑制系统的 震荡。
PID控制器的设计基于系统的数学模型，在许多应用中，这个模型 是已知的。在这些情况下，PID控制器可以通过调整不同部分的增益以进行优化。 三、模糊控制与PID控制的对比 1. 精度 PID控制器可以实现非常高的精度，特别是在恒定环境下，模糊控 制器具有更高的容错能力和适应性，而且围绕控制正常的范围内快速 做出反应。 2. 调节 PID调节通常是更容易实现的PLC控制器中自动化开发环境的系统。Fuzzy可能更多地需要手动调整和对规则进行逐步精细的训练，但它也 可以被训练自动化。 3. 适应性 模糊控制器的好处是可以轻松地处理不确定性和模糊性，因此可以 应对复杂环境。PID控制器则对不确定性和模糊性更加敏感，而且会因不确定性的变化而导致过度响应或不足响应的问题。 4. 实际应用 PID控制器广泛应用于许多领域，如化工、制造和机械工程。这些 应用通常基于许多方面的真实度量数据，控制理论对于实现高度准确
模糊控制器是一种基于模糊逻辑理论的控制系统，它利用模糊集合的 概念来描述模糊输入和输出，通过模糊规则和模糊推理实现对系统的 控制。模糊控制器的组成主要包括模糊化、模糊推理、解模糊和规则 库四个部分，每个部分都有其独特的用途。 1. 模糊化 模糊化是将系统的实际输入转化为模糊集合的过程。在模糊控制系统中，输入往往是模糊的、不确定的，因此需要将这些模糊的输入转化 为模糊集合。模糊化的主要目的是将具体的输入转化为模糊语言值， 如“很冷”、“冷”、“适中”、“热”、“很热”等，以便更好地 描述系统的输入状态。 2. 模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心部分，它用于根据模糊规则和模糊输入 来得出模糊输出。模糊推理的过程是基于一系列的模糊规则，这些规 则描述了系统输入和输出之间的关系。通过模糊推理，模糊控制器能 够根据输入的模糊语言值，利用模糊规则进行推理，从而得出模糊输 出的模糊语言值。 3. 解模糊 解模糊是将模糊输出转化为具体的控制量的过程。在模糊控制系统中，输出往往是模糊的语言值，需要通过解模糊将其转化为具体的控制量。解模糊的方法有很多种，常见的方法包括最大隶属度法、加权平均法
和中心平均法等。解模糊的目的是将模糊输出转化为可以直接应用于 控制系统的具体输出值。 4. 规则库 规则库是模糊控制器中存储的一系列模糊规则的集合。模糊规则描述 了系统输入和输出之间的关系，它通常采用“如果…那么…”的形式来表示。在模糊控制器中，规则库起着至关重要的作用，它包含了系统 的专业知识和经验，是模糊控制器能够有效进行模糊推理的基础。 总体来说，模糊控制器的组成部分分别完成了模糊输入的转化、模糊 推理的实现、模糊输出的转化和存储的模糊规则，这些部分相互协作，共同实现了对模糊、不确定系统的精确控制。模糊控制器在工业控制、汽车控制、电力系统控制等领域有着广泛的应用，其独特的优势使其 成为一种不可忽视的控制方法。模糊控制器作为一种基于模糊逻辑理 论的控制系统，在实际应用中具有诸多优势。模糊控制器能够处理输 入或输出具有模糊性、不确定性的系统，而且对于非线性、复杂的系 统具有较好的适应性和鲁棒性。但是，模糊控制器也存在一些问题和 挑战，比如模糊规则的确定、解模糊方法的选择等，下面将从这些方 面进行讨论。 5. 模糊规则的确定 模糊规则是模糊控制器的重要组成部分，它描述了系统输入和输出之 间的关系。在实际应用中，确定一组合适的模糊规则对于模糊控制器
模糊控制的定义 一、引言 模糊控制是现代控制理论中的一种方法，它能够有效地解决一些传统控制方法难以处理的问题，例如非线性系统、不确定性、模型不精确等。本文将从定义、基本概念、模糊控制系统的结构和应用等四个方面，介绍模糊控制的基本知识。 二、定义 模糊控制是一种基于模糊集理论的控制方法。与传统的精确数学控制方法不同，模糊控制使用来自现实世界的不确定性知识。具体来说，模糊控制的本质就是利用人类专家系统内建的经验知识，将经验知识应用到控制问题上，不需要完全精确的数学模型，根据不精确的输入输出数据做出判断和决策。相对于传统控制方法，模糊控制的表现更加稳定，更加鲁棒。 三、基本概念 1、模糊集合：模糊集合是指一组具有模糊不确定性的元素。与传统的集合不同，模糊集合没有明确的界限，元素之间的归属度也不是二元的关系，而是一个连续的值域。 2、模糊逻辑：模糊逻辑是针对模糊事物而设计的一种逻辑方法。其中
最基本的是模糊量词（例如“非常”、“有点”、“不”、“比较”等），模糊运算（例如“模糊合取”、“模糊析取”、“模糊最小值”等）。模糊逻辑使得模糊集合的综合运算与精确数学中的逻辑方法类似。 3、模糊控制器：模糊控制器包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个过程。模糊化将输入量转化为模糊集合，模糊推理利用模糊逻辑和控制规则的知识对模糊集进行逻辑推理和决策，去模糊化则将模糊输出转化为确定性输出。 四、模糊控制系统的结构 模糊控制系统包括模糊控制器、模糊输入、模糊输出和模糊规则库等组成部分。其中，模糊输入和输出是指输入量和输出量分别通过模糊化和去模糊化转化为模糊集合和确定性输出。模糊规则库是由专家产生的一些基本规则库，其中每个规则由条件部分和结论部分组成。 五、应用 模糊控制在工业自动化、交通控制、机器人控制、金融预测等领域都有广泛应用。例如在温度控制中，传统PID控制器需要通过精确的数学模型计算开环控制和闭环控制需要的参数，而模糊控制则可以直接利用专家经验，根据当前温度输出控制信号，大大简化了控制过程。 六、结论
西安高学考试复习题及参考答案 机器人学导论 一、名词解释题： 1.自由度： 2.机器人工作载荷： 3.柔性手： 4.制动器失效抱闸： 5.机器人运动学： 6.机器人动力学： 7.虚功原理： 8.PWM驱动： 9.电机无自转： 10.直流伺服电机的调节特性： 11.直流伺服电机的调速精度： 12.PID控制： 13.压电元件： 14.图像锐化： 15.隶属函数： 16.BP网络： 17.脱机编程： 18.AUV： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y 轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。求u, v, w, t各点的齐次坐标。
模糊控制器的设计与优化 模糊控制器是一种通过模糊推理来实现系统控制的方法。它通过将 不确定性和模糊性考虑进控制系统中，可以在一些模糊的或者难以建 模的情况下实现良好的控制性能。本文将介绍模糊控制器的基本原理、设计方法和优化技术。 一、模糊控制器的基本原理 在介绍模糊控制器的设计与优化之前，我们首先来了解一下模糊控 制器的基本原理。模糊控制器的核心思想是使用模糊规则来描述输入 和输出之间的关系，通过对输入进行模糊化，并通过一系列的模糊规 则进行模糊推理，最终输出一个模糊的控制信号，以实现对系统的控制。 模糊控制器通常由模糊化、规则库、推理机和去模糊化四个部分组成。模糊化过程是将输入变量映射为模糊集合，即将精确的数值转化 为模糊集合的隶属度值。规则库是存储了一系列模糊规则的知识库， 这些知识规则描述了输入和输出之间的关系。推理机则负责根据输入 的模糊集合和模糊规则进行推理，生成模糊的控制信号。最后，去模 糊化过程将模糊的控制信号转化为具体的输出信号。 二、模糊控制器的设计方法 模糊控制器的设计是根据具体的系统需求和控制目标而定的，一般 可以采用以下几种设计方法。
1. 经验法则设计：这种方法是基于经验的，根据设计者的经验和知 识来构建模糊规则库。设计者通过分析系统的行为和特点，确定适合 的输入变量和规则，以达到满足控制需求的目的。 2. 基于模型的设计：这种方法是基于系统的数学模型进行设计的。 设计者首先建立系统的数学模型，然后根据模型的特点进行模糊化和 规则的设计，从而构建模糊控制器。 3. 优化算法设计：这种方法是使用优化算法对模糊控制器进行设计 和优化。设计者可以使用遗传算法、粒子群优化等算法来搜索最优的 模糊规则和参数，以达到最佳的控制性能。 三、模糊控制器的优化技术 模糊控制器的优化是为了改善其控制性能，提高系统的响应速度和 稳定性。以下介绍几种常用的模糊控制器优化技术。 1. 知识库的优化：知识库是模糊控制器设计中非常重要的部分。优 化知识库可以通过添加、删除或修改模糊规则来提高系统的控制性能。常用的方法有模糊聚类、遗传算法等。 2. 模糊规则的优化：模糊规则的优化可以通过改变模糊规则的权重 和条件部分的隶属函数形状来改善系统的控制性能。优化方法包括模 糊遗传算法、改进的粒子群算法等。 3. 输入输出的非线性优化：对于一些非线性系统，可以通过非线性 映射函数来优化输入输出的关系，以提高系统的响应速度和稳定性。 常用的方法有反演控制、模糊加权平均等。
利用模糊控制算法的系统鲁棒性研究 1. 引言 在现实世界中，许多系统都需要在不确定、模糊或者部分随机 的环境中运作，例如，金融、航空、电力、交通等领域。在这些 领域中，精确的建模和完整的参数信息往往难以获得，同时，也 面临着各种干扰、噪声和非线性等问题。为了解决这些问题，模 糊控制算法应运而生。模糊控制通过模糊化变量和规则，处理不 确定和难以量化的信息，从而实现对系统的控制。但是，模糊控 制算法本身也存在一些问题，如控制系统的稳定性和鲁棒性等方面。因此，本文将着重探讨利用模糊控制算法的系统鲁棒性研究。 2. 模糊控制算法 2.1 模糊集和模糊逻辑 模糊控制算法的核心是模糊集和模糊逻辑。模糊集是一种集合，其中的元素具有一定的隶属度，即使不是完全属于某个集合，也 可能以部分成员的形式属于多个集合。模糊逻辑是基于模糊集进 行的逻辑操作，其运算复杂度较高，但是可以处理不确定和模糊 的信息。 2.2 模糊控制器的组成
模糊控制器由输入量、输出量和知识库三部分组成。输入量为 控制系统的状态变量，输出量为控制器的输出信号，知识库包含 了模糊规则和模糊集合。 2.3 模糊规则的设计 模糊规则是模糊逻辑控制的基本单元，其形式是“如果……那么……”。模糊规则的设计需要根据实际情况确定输入变量、输出 变量和隶属度函数。隶属度函数可以是三角形、梯形或高斯模糊 函数等形式。 3. 系统鲁棒性问题 3.1 系统稳定性 模糊控制算法的系统稳定性问题是目前研究的热点之一。当系 统存在多个稳定状态时，需要通过控制器将系统从一个状态转移 到另一个状态。如果控制器造成了不稳定性，则可能会导致系统 崩溃。因此，研究控制器稳定性，保证系统稳定性是十分重要的。 3.2 参数敏感性 模糊控制算法的参数很大程度上决定了系统的效果，但是参数 的选择往往需要根据具体的实验，并不能完全推广到其他系统上。因此，模糊控制算法的参数敏感性是影响系统性能的因素之一。 当参数发生微小变化时，可能会导致控制器性能急剧下降。
机器人技术导论 课后习题
1、智能机器人的含义是什么？ 因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。 2、直流电机的额定值有哪些？ 答：型号、额定功率、额定电压、额定电流、额定转速、励磁方式、励磁电压、励磁电流、定额、绝缘等级、额定温升。 3、机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 答：光源：用于表现特征 光源控制器：用于给光源供电 镜头：用于成像 延长管：用于改变像距 相机：用于物理图像到电子信号的转换 采集卡：用于将相机中的电子信号传输到计算机中 计算机、嵌入式系统、智能相机等：用于分析图像 机器视觉软件：用于处理图像，得到所以需要数据结果 运动控制：用于控制气缸、机械手、马达等运动，以完成机器的功能 传感器：位置传感器、存在传感器、安全传感器，用于判断产品有没有、到位否之类 4、简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 答：模糊逻辑控制器由4个基本部分组成，即模糊化、知识库、推理算法和逆模糊化。 (1) 模糊化：将检测输入变量值变换成相应的论域，将输入数据转换成合适的语言值。 (2) 知识库：包含应用领域的知识和控制目标，它由数据和模糊语言控制规则组成。 (3) 推理算法：从一些模糊前提条件推导出某一结论，这种结论可能存在模糊和确定两种情况。 (4) 逆模糊化：将推理所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，作为系统的输入值。 5、试述机器人滑模变结构控制的基本原理。 答：滑模变结构控制是变结构控制系统的一种控制策略。这种控制策略与常规控制的根本区别在于控制的不连续性，即一种使系统“结构”随时间变化的开关特性。该控制特性可以迫使系统在一定特性下沿规定的状态轨迹作小幅度、高频率的上下运动，即所谓的“滑动模态”或“滑模”运动。这种滑动模态是可以设计的，且与系统的参数及扰动无关。这样，处于滑模运动的系统就具有很好的鲁棒性。 6、机器人轨迹控制过程如图所示。试列出各步的主要内容。
机器人复习题及参考答 案 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
机器人学导论 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理机器视觉常用的预处理步骤有哪些 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单 位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。求u, v, w, t各点的齐次坐标。 \6.如图所示的三自由度机械手（两个旋转关节加一个平移关节，简称RPR机械手），求末端机械手的运动学方程。 二、简答题： 1.答：机器人研究的基础内容有以下几方面：(1) 空间机构学；(2) 机器人运动学；(3) 机器人静力学；(4) 机器人动力学；(5) 机器人控制技术；(6) 机器人传感器；(7) 机器人语言。 2.答：目前常用的有如下几种形式：(1) 横梁式。机身设计成横梁式，用于悬挂手臂部件，具有占地面积小，能有效地利用空间，直观等优点。(2) 立柱
第五章 交流伺服系统控制方式 5.1 PID 控制简介 PID 控制器具有通用性强与鲁棒性好的特点，所以在己有的各种控制手段中，它仍然占有重要地位。常规 PID 控制器系统原理框图如图5－2 所示，系统主要由 PID 控制器和被控对象组成。 PID 控制器原理框图 PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。其控制规律为： ⎰++=t D I p dt t de T dt t e T t e K t u 0])()(1 )([)( 式中：e(t)=r(t)-c(t) ,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。 由于计算机的发展，实际应用中大多数采用数字 PID 控制器，数字 PID 控制算法又分为位置式 PID 控制算法和增量式 PID 控制算法。在这两种算法中，增量式 PID 有较大的优点： (1) 由于计算机输出增量，所以误动作时影响小。 (2) 手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能仍然保持原值。 (3) 算式中不需要累加。控制增量的确定仅与最近K 次的采样值有关。 所谓增量式PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量)(t u ∆。当执行机构需要的是控制量的增量时，可由式导出提供增量的PID 控制算式。根据递推原理可得式 ∑=--++=k j D j p k e k e K j e K k e K k u 0)]1()([)()()( ∑-=---++-=-1 0)]2()1([)()1()1(k j D F p k e k e K j e K k e K k u 用6.8减6.9，可得 )] 1()([)()()] 2()1(2)([)()]1()([)(-∆-∆++∆=-+--++--=∆k e k e K k e K k e K k e k e k e K k e K k e k e K k u D I P D F p 式中：)1()()(--=∆k e k e k e
中南大学网络教育课程考试复习题及参考答案 机器人学导论 一、名词解释题： 1.自由度： 2.机器人工作载荷： 3.柔性手： 4.制动器失效抱闸： 5.机器人运动学： 6.机器人动力学： 7.虚功原理： 8.PWM驱动： 9.电机无自转： 10.直流伺服电机的调节特性： 11.直流伺服电机的调速精度： 12.PID控制： 13.压电元件： 14.图像锐化： 15.隶属函数： 16.BP网络： 17.脱机编程： 18.AUV： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y 轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。求u, v, w, t各点的齐次坐标。
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;3.上级控制决策的功能水平高于下级,解决的问题涉及面更广,影响更大,时间更长,作用更重要;级别越往上,其决策周期越长,更关心系统的长期目标;4.级别越往上,涉及的问题不确定性越多,越难作出确切的定量描述和决策; 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性,并相应地改变自身特性以改善控制性能的系统;这种系统具有一定的识别、判断、记忆和自行调整的能力; 3．比较智能控制与传统控制的特点; 答：智能控制与传统控制的比较：它们有密切的关系,而不是相互排斥;常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题; 1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决; 2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息. 另外,通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩大信息通道,就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器,即文字、声音、物体识别装置; 3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值调节系统,要么使输出量跟随期望的运
课程考试复习题及参考答案 机器人学导论 一、名词解释题： 1.自由度： 2.机器人工作载荷： 3.柔性手： 4.制动器失效抱闸： 5.机器人运动学： 6.机器人动力学： 7.虚功原理： 8.PWM驱动： 9.电机无自转： 10.直流伺服电机的调节特性： 11.直流伺服电机的调速精度： 12.PID控制： 13.压电元件： 14.图像锐化： 15.隶属函数： 16.BP网络： 17.脱机编程： 18.AUV： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y 轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。求u, v, w, t各点的齐次坐标。
燕山大学2016-2021年攻读博士学位研究生入学考试试题 真题整理汇编 考试科目：机器人学考试时间：月日 （注：特别提醒所有答案一律写在答题纸上，直接写在试题或草稿纸上的无效！）——————————————————————————————— 简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y轴旋 转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。求u, v, w, t各点的齐次坐标。
0.1 简述工业机器人的定义，说明机器人的主要特征。 答：机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具、或专用装置，通过可编程动作来执行种种任务并具有编程能力的多功能机械手。 1.机器人的动作结构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能。 2.机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变。 3.机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等。 4.机器人具有独立性，完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人的干预。 0.2工业机器人与数控机床有什么区别？ 答：1.机器人的运动为开式运动链而数控机床为闭式运动链； 2.工业机器人一般具有多关节，数控机床一般无关节且均为直角坐标系统； 3.工业机器人是用于工业中各种作业的自动化机器而数控机床应用于冷加工。 4.机器人灵活性好，数控机床灵活性差。 0.5简述下面几个术语的含义：自有度、重复定位精度、工作范围、工作速度、承载能力。答：自由度是机器人所具有的独立坐标运动的数目，不包括手爪（末端执行器）的开合自由度。 重复定位精度是关于精度的统计数据，指机器人重复到达某一确定位置准确的概率，是重复同一位置的范围，可以用各次不同位置平均值的偏差来表示。 工作范围是指机器人手臂末端或手腕中心所能到达的所有点的集合，也叫工作区域。 工作速度一般指最大工作速度，可以是指自由度上最大的稳定速度，也可以定义为 手臂末端最大的合成速度（通常在技术参数中加以说明）。 承载能力是指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。 0.6什么叫冗余自由度机器人？ 答：从运动学的观点看，完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人称为冗余自由度机器人。 1.1 点矢量v为