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《智能控制技术》
实验指导书
适用专业：自动化
电气工程及其自动化
2011年3 月
前言
智能控制课程是自动化、电气工程及其自动化等专业的主要技术基础课。主要是通过本课程的学习，使学生了解智能控制的基本理论、智能控制系统的分析方法和工程应用，了解智能控制发展前沿动态等。
为了使学生更好地理解和深刻地把握这些知识，并在此基础上训练和培养学生使用MATLAB的能力以及进行系统仿真的设计技能，设置了“模糊控制与传统PID控制的性能比较”以及“神经元自适应PID控制仿真研究”2个实验项目，2个皆为综合性实验。
模糊控制与传统PID控制的性能比较实验，主要通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。
神经元自适应PID控制仿真研究实验，主要是通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、神经元自适应控制等基本知识，掌握传统PID 控制器设计、掌握基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID 控制等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续神经网络控制理论的研究以及控制仿真等学习奠定基础。
实验一：模糊控制与传统PID控制的性能比较实验学时：2
实验类型：设计
实验要求：必修
一、实验目的
通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。
二、实验内容
本实验主要是设计一个典型环节的传统PID控制器以及模糊控制器，并对他们的控制性能进行比较。主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、模糊控制等知识。
通常的工业过程可以等效成二阶系统加上一些典型的非线性环节，如死区、饱和、纯延迟等。这里，我们假设系统为：H(s)=20e0.02s/(1.6s2+4.4s+1)
控制执行机构具有0.07的死区和0.7的饱和区，取样时间间隔T=0.01。
设计系统的模糊控制，并与传统的PID控制的性能进行比较。
三、实验原理、方法和手段
1.实验原理：
1)对典型二阶环节，根据传统PID控制，设计PID控制器，选择合适的PID控制器参数k p、k i、k d；
2)根据模糊控制规则，编写模糊控制器。
2.实验方法和手段：
1)在PID控制仿真中，经过仔细选择，我们取k p=5，k i=0.1，k d=0.001；
2)在模糊控制仿真中，我们取k e=60，k i=0.01，k d=2.5，k u=0.8；
3)模糊控制器的输出为：u= k u×fuzzy(k e×e, k d×e’)－k i×∫edt
其中积分项用于消除控制系统的稳态误差。
4)模糊控制规则如表1-1所示：
在MATLAB程序中，Nd用于表示系统的纯延迟（Nd=t d/T）,umin用于表示控制
的死区电平，umax用于表示饱和电平。当Nd=0时，表示系统不存在纯延迟。
5)根据上述给定内容，编写PID控制器、模糊控制器的MATLAB仿真程序，并记录仿真结果，对结果进行分析。
表1-1 FC的模糊推理规则表
四、实验组织运行要求
根据本实验的综合性、设计性特点以及要求学生自主设计MATLAB仿真程序的要求以及我们实验室的具体实验条件，本实验采用以学生自主训练为主的开放模式组织教学。
五、实验条件
1.装有MATLAB6.5的计算机；
2.智能控制技术教材；
3.模糊控制教材；
4.智能控制技术实验指导书。
六、实验步骤
1.学生熟悉实验内容，并根据实验内容、实验要求，查阅、学习相关知识；
2.设计典型二阶环节的PID控制器以及模糊控制器；
3.编写MATLAB仿真程序
4.上机调试程序，修改程序修改控制器的参数等；
5.对实验程序仿真，并记录仿真结果；
6.对实验结果进行分析，书写实验报告书。
七、思考题
1.模糊控制器的控制性能是否一定优于传统PID控制器？
2.如果选用模糊控制工具箱，如何进行设计、仿真？
八、实验报告
实验报告书应包括以下内容
1.实验预习内容：
对本次实验进行认真的预习，并写好预习报告，在预习报告中要写出实验目的、要求，需要用到的仪器设备、物品资料以及简要的实验步骤，形成一个操作提纲；
写出模糊控制器传统PID控制器的设计过程，写出MATLAB实验程序的编写。
2.实验记录内容：
开始实验时，应该将记录本放在近旁，将实验中所做的每一步操作、观察到的现象和所测得的数据及相关条件如实地记录下来；
写出实验调试以及参数修改的过程，并记录实验结果的变化以及最终的仿真结果。
3.实验报告部分：
使用现行的“实验报告簿”书写实验报告；
主要内容包括对实验数据，回答思考题，提出实验结论或提出自己的看法等。
注：以上3部分内容应在同一个实验报告书中完成。
实验二：神经元自适应PID 控制仿真研究
实验学时：2 实验类型：设计 实验要求：必修 一、实验目的
通过本实验的学习，使学生了解传统PID 控制、神经元自适应控制等基本知识，掌握传统PID 控制器设计、掌握基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID 控制等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB 进行仿真的技能，为今后继续神经网络控制理论的研究以及控制仿真等学习奠定基础。 二、实验内容
本实验主要是学习应用最优二次型性能指标学习算法进行控制器的设计仿真研究。主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、神经网络控制等知识，综合性较强。
设被控对象过程模型为：
yout(k)=0.368yout(k-1)+0.264yout(k-2)+u(k-d)+0.632u(k-d-1)+ξ(k)
应用最优二次型性能指标学习算法进行仿真研究，最后要求得出神经元自适应PID 跟踪及中权值变化结果。 三、实验原理、方法和手段
1.实验原理：
在最优控制理论中，采用二次型性能指标来计算控制律可以得到所期望的优化效果。在神经元学习算法中，也可借助最优控制中二次型性能指标的思想，在加权系数的调整中引入二次型性能指标，使输出误差和控制增量加权平方和为最小来调整加权系数，从而间接实现对输出误差和控制增量加权平方和为最小来调整加权系数，从而间接实现对输出误差和控制增量加权的约束控制。
设性能指标为：))())()(((2
1
)(22k u Q k yout k rin P k E ?+-=
式中，Q P ,分别为输出误差和控制增量的加权系数，)(k r 和)(k y 为k 时刻参考输
入和输出。
神经元的输出为：∑='+-=3
1)()()1()(i i i k x k w K k u k u
∑=='3
1
|
)(|/)()(i i i i k w k w k w )3,2,1(=i
)
())()(()()(()1()(3
1110I 11∑=-+-=i i i k x k x k w QK k x k z Pb K k w k w η
)
())()(()()(()1()(3
1220P 22∑=-+-=i i i k x k x k w QK k x k z Pb K k w k w η
)
())()(()()(()1()(3
1
330D 33∑=-+-=i i i k x k x k w QK k x k z Pb K k w k w η
)()(1k e k x = )1()()(2--=k e k e k x
)
2()1(2)()()(23-+--=?=k e k e k e k e k x
2.实验方法和手段：
1) 应用最优二次型性能指标学习算法进行仿真研究，ξ(k)为在100个采样时间的外加干扰，ξ(100)=0.10，输入为阶跃响应信号rin(k)=1.0；
2) 启动时采用开环控制，取u=0.1726，K=0.02，P=2，Q=1，d=6；
3) 比例、积分、微分三部分加权系数学习速率分别取ηI =4，ηP =120，ηD =159，ω1(0)=0.34，ω2(0)=0.32，ω3(0)=0.33；
4)利用MATLAB 编写仿真程序，得出神经元自适应PID 跟踪及中权值变化结果。 五、实验条件
1.装有MATLAB6.5的计算机；
2.智能控制技术教材；
3.神经网络控制教材；
4.智能控制技术实验指导书。 六、实验步骤
1.学生熟悉实验内容，并根据实验内容、实验要求，查阅、学习相关知识；
2.设计应用最优二次型性能指标学习算法进行仿真研究的单神经元自适应PID 控制器；
3.编写MATLAB仿真程序；
4.上机调试程序，修改程序、修改控制器的参数等；
5.对实验程序仿真，并记录仿真结果；
6.对实验结果进行分析，书写实验报告书。
七、思考题
如果选用神经网络工具箱进行仿真，结果如何？如何进行仿真?
八、实验报告
实验报告书应包括以下内容
1.实验预习内容：
对本次实验进行认真的预习，并写好预习报告，在预习报告中要写出实验目的、要求，需要用到的仪器设备、物品资料以及简要的实验步骤，形成一个操作提纲；
写出应用最优二次型性能指标学习算法进行仿真研究的设计过程，写出MATLAB实验程序的编写。
2.实验记录内容：
开始实验时，应该将记录本放在近旁，将实验中所做的每一步操作、观察到的现象和所测得的数据及相关条件如实地记录下来；
写出实验调试以及参数修改的过程，并记录实验结果的变化以及最终的仿真结果。
3.实验报告部分：
使用现行的“实验报告簿”书写实验报告；
主要内容包括对实验数据、实验中的特殊现象、实验操作的成败、实验的关键点等内容进行整理、解释、分析总结，回答思考题，提出实验结论或提出自己的看法等。
注：以上3部分内容应在同一个实验报告中完成。
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）。} 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、量化等级和量化因子 3、在各输入和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：0.30.810.50.112345 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 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=??
北京科技大学 智能控制理论基础实验报告 学院 专业班级 姓名 学号 指导教师 成绩 2014 年4月17日
实验一采用SIMULINK的系统仿真 一、实验目的及要求： 1.熟悉SIMULINK 工作环境及特点 2.掌握线性系统仿真常用基本模块的用法 3.掌握SIMULINK 的建模与仿真方法 二、实验内容： 1．了解SIMULINK模块库中各子模块基本功能 微分 积分 积分步长延时 状态空间模型 传递函数模型 传输延迟 可变传输延迟 零极点模型
直接查询表 函数功能块MATLAB函数 S函数（系统函数） 绝对值 点乘 增益 逻辑运算 符号函数 相加点 死区特性 手动开关 继电器特性 饱和特性 开关模块 信号分离模块 信号复合模块 输出端口 示波器模块 输出仿真数据到文件
通过实验熟悉以上模块的使用。 2. SIMULINK 的建模与仿真方法 （1）打开模块库，找出相应的模块。鼠标左键点击相应模块，拖拽到模型窗口中即可。 （2）创建子系统：当模型大而复杂时，可创建子系统。 （3）模块的封装： （4）设置仿真控制参数。 3．SIMULINK仿真实际应用 PID控制器的仿真实现。 控制对象的开环传递函数如下图： 加入PID控制器，求系统单位负反馈闭环单位阶跃响应，要求通过调节器的作用使系统满足超调量20%，上升时间3s，调节时间10s的要求。使输出曲线如下图。要求加入的PID控制器封装成一个模块使用。 三、实验报告要求： 1.针对具体实例写出上机的结果，体会其使用方法，并作出总结。
控制对象的开环传递函数如下图： 加入PID控制器，求系统单位负反馈闭环单位阶跃响应，要求通过调节器的作用使系统满足超调量20%，上升时间3s，调节时间10s的要求。使输出曲线如下图。要求加入的PID控制器封装成一个模块使用。PID如下： 图1-PID控制器仿真 设计的PID控制器参数为，P-0.3，I-0.5,D-0.4,尽可能的达到超调量20%，上升时间3s，调节时间10s的要求，仿真曲线图如下： 图2-PID控制器仿真曲线图 才实验开始的初期，我觉得这个实验过于简单，但是上手之后，我发现它是
华北电力大学 实验报告 | | 实验名称:机器人控制技术基础 课程名称：机器人控制技术基础 实验人：张钰信安1601 201609040126 李童能化1601 201605040111 韩翔宇能化1601 201605040104 成绩： 指导教师：林永君、房静 实验日期： 2016年3月4日-3月26日 华北电力大学工程训练中心
第一部分：单片机开发板 实验一：流水灯实验 实验目的：通过此实验，初步掌握单片机的 IO 口的基本操作。 实验内容：控制接在 P0.0上的 8个LED L0—L8 依次点亮，如此循环。 硬件说明： 根据流水灯的硬件连接，我们发现只有单片机的IO口输出为低电平时LED灯才会被点亮，我们先给P0口设定好初值，只让其点亮一盏灯，然后用左右移函数即可依次点亮其他的灯。 源程序如下： #include
led_1=1; led_2=0; display_ms(10); led_2=1; led_3=0; display_ms(10); led_3=1; led_4=0; display_ms(10); led_4=1; led_5=0; display_ms(10); led_5=1; led_6=0; display_ms(10); led_6=1; led_7=0; display_ms(10); led_7=1; led_8=0; display_ms(10); led_8=1; } } 第二部分：机器人小车 内容简介：机器人小车完成如图规定的赛道，从规定的起点开始,记录完成赛道一圈的时间。必须在30秒之内完成，超时无效。其中当小车整体都在赛道外时停止比赛，视为犯规，小车不规定运动方向,顺时针和逆时针都可以采用，但都从规定的起点开始记录时间。 作品优点及应用前景： 单片机可靠性高，编程简单单片机执行一条指令的时间是μs级，执行一个扫描周期的时间为几ms乃至几十ms。相对于电器的动作时间而言，扫描周期是
(单选题)1: 一般认为，人工神经网络适用于（） A: 线性系统 B: 多变量系统 C: 多输入多输出系统 D: 非线性系统 正确答案: (单选题)2: 递阶控制系统的结构是根据下列原理设计的（） A: 精度随智能降低而提高 B: 精度随智能提高而提高 C: 精度随智能降低而降低 D: 精度与智能无关 正确答案: (单选题)3: 智能控制成为国际上独立新学科的时间为20世纪（） A: 60年代 B: 70年代 C: 80年代 D: 90年代 正确答案: (单选题)4: 基于模式识别的控制系统属于（） A: 学习控制系统 B: 专家控制系统 C: 进化控制系统 D: 模糊控制系统 正确答案: (单选题)5: 能够在系统运行过程中估计未知信息，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控制叫做（） A: 最优控制 B: 反馈控制 C: 随机控制 D: 学习控制 正确答案: (单选题)6: 最早提出人工神经网络思想的学者是（） A: McCulloch-Pitts B: Hebb C: Widrow-Hoff D: Rosenblatt 正确答案: (单选题)7: 解决自动控制面临问题的一条有效途径就是把人工智能等技术用于自动控制系统，其核心是（） A: 控制算法 B: 控制结构 C: 控制器智能化 D: 控制系统仿真 正确答案: (单选题)8: 智能控制的“四元交集结构”的四元，指的是（） A: 计算机科学、自动控制、人工智能、神经网络 B: 人工智能、自动控制、信息论、系统论 C: 人工智能、自动控制、信息论、机器学习 D: 自动控制、人工智能、信息论、运筹学 正确答案: (单选题)9: 模糊控制是以模糊集合为基础的，提出模糊集合的科学家是（）
《智能控制技术》实验报告书 学院： 专业： 学号： 姓名：
实验一：模糊控制与传统PID控制的性能比较 一、实验目的 通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。 二、实验内容 本实验主要是设计一个典型环节的传统PID控制器以及模糊控制器，并对他们的控制性能进行比较。主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、模糊控制等知识。 通常的工业过程可以等效成二阶系统加上一些典型的非线性环节，如死区、饱和、纯延迟等。这里，我们假设系统为：H(s)=20e0.02s/(1.6s2+4.4s+1) 控制执行机构具有0.07的死区和0.7的饱和区，取样时间间隔T=0.01。 设计系统的模糊控制，并与传统的PID控制的性能进行比较。 三、实验原理、方法和手段 1.实验原理： 1)对典型二阶环节，根据传统PID控制，设计PID控制器，选择合适的PID 控制器参数k p、k i、k d； 2)根据模糊控制规则，编写模糊控制器。 2.实验方法和手段： 1)在PID控制仿真中，经过仔细选择，我们取k p=5，k i=0.1，k d=0.001； 2)在模糊控制仿真中，我们取k e=60，k i=0.01，k d=2.5，k u=0.8； 3)模糊控制器的输出为：u= k u×fuzzy(k e×e, k d×e’)－k i×∫edt 其中积分项用于消除控制系统的稳态误差。 4)模糊控制规则如表1-1所示： 在MATLAB程序中，Nd用于表示系统的纯延迟（Nd=t d/T）,umin用于表示控制的死区电平，umax用于表示饱和电平。当Nd=0时，表示系统不存在纯延迟。 5)根据上述给定内容，编写PID控制器、模糊控制器的MATLAB仿真程序，
2010级智能控制基础期末 复习思考题 一重要概念解释 1 智能控制 所谓的智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境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 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。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。它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识的获取与组织，按某种策略及时的选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制 3 模糊集合与模糊关系，模糊推理模糊控制 ● 1）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()[] 0,1A u μ∈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 μ完全描述，隶属度 (),R a b μ 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,对人脑进行抽象和简化，反映了人脑的基本特征，信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 5 遗传算法 答：遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配置函数并通过遗传的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。 一 专家控制部分 1. 专家系统的组成及各部分特点？
1、已知某一炉温控制系统，要求温度保持在600 度恒定。 针对该控制系统有以下控制经验： （1）若炉温低于600 度，则升压；低的越多升压越高。 （2）若炉温高于600 度，则降压；高的越多降压越低。 （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。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 C,实际温度为T,则温度误差为 E=600-T。 将温度误差E 作为输入变量 2）输入量和输出量的模糊化 将偏差E分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB,分别为负小、负大、零、正小、正大。将偏差E 的变化分为7 个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到温度模糊表如表1 所示。
表1温度变化E划分表 控制电压也分为个模糊集：、、、、,分 别为负小、负大、零、正小、正大。将电压u的变化分为7 个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到电压变化模糊表如表2所示。 表2电压变化u划分表
表3 模糊控制规则表 E PB PS ZO NS NB u PB PS ZO NS NB Edit or: Un+ it 1 e J. 歼cw OptigT
叮叮小文库
叮叮小文库 2、利用MATLAB,为下列两个系统设计模糊控制器使其稳态 误差为 零，超调量不大于 1%，输出上升时间w 0.3s 。假定被 控对象的传递函数分别为： Gg e 0亦 (s 1)2 G2(S ) 4.228 (s 0.5)( s 2 1.64 s 8.456) 解： 在matlab 窗口命令中键入 fuzzy ，得到如下键面: 设e 的论域范围为［-1 1］ , de 的论域范围为［-0.1 0.1］ , u 的论 域范围为［ 0 2］。 将e 分为8个模糊集，分别为 NB ,NM, NS, NZ, PZ, PS, PM, PB; de 分为7个模糊集，分别为NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB; u 分为7个模糊集，分别为 NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB;
填空题（每空1分，共20分） 控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。 智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。 神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。 按网络结构分，人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为：有教师学习和无教师学习。 前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入节点、输出节点、计算单元。 神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。 1、智能控制是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器；与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论 基础。 2、智能控制系统的主要类型有：分级递阶控制系统，专家控制系统，学习控制系统，模糊控制系统，神经控制系统，遗传算法控制系统和混合控制系统等等。 3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。 4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。自然选择学说包括以下三个方面：遗传、变异、适者生存。 5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。 6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。 7、分级递阶控制系统：主要有三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。 传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性
、时不变性等相对简单的控制。 智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。 IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学) AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。 AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。 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，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。 智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。 智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能 智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。 智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。 10、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。 11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成） 18、专家控制的特点：灵活性、适应性和鲁棒性。 19、模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。 20、模糊控制理论具有一些明显的特点：1，模糊控制不需要被控对象的数学模型2，
同济大学电子与信息工程学院实验报告 姓名：学号： 学院：专业： 实验课程名称： 任课教师： 实验项目名称：基于BP神经网络的自整定PID控制仿真实验日期：
一、实验内容： 1.熟悉神经网络的特征、结构及学习算法。 2.通过实验掌握神经网络自整定PID的工作原理。 3.了解神经网络的结构对控制结果的影响。 4.掌握用MATLAB实现实现神经网络控制系统仿真的方法。 二、实验步骤及结果演示 1.实验步骤： （1）被控对象为一时变非线性对象，数学模型可表示为 式中系数a(k)是慢时变的， （2）如图5所示确定BP网络的结构，选4-5-3型的BP网络，各层加权系数的初值取区间[-0.5,0.5]上的随机数，选定学习率η=0.25和惯性系数α=0.05. （3）在MATLAB下依据整定原理编写仿真程序并调试。 （4）给定输入为阶跃信号，运行程序，记录实验数据和控制曲线。 （5）修改神经网络参数，如学习速率、隐含层神经元个数等，重复步骤（4）。 （6）分析数据和控制曲线。 图5 BP神经网络结构
2.结果展示： （1）实验代码： xite=0.25; alfa=0.02; IN=4; H=10; Out=3; wi=[ 0.4634 -0.4173 0.3190 0.4563; 0.1839 0.3021 0.1112 0.3395; -0.3182 0.0470 0.0850 -0.0722; -0.6266 0.0846 0.3751 -0.6900; -0.3224 0.1440 -0.2873 -0.0193; -0.0232 -0.0992 0.2636 0.2011; -0.4502 -0.2928 0.0062 -0.5640; -0.1975 -0.1332 0.1981 0.0422; 0.0521 0.0673 -0.5546 -0.4830; -0.6016 -0.4097 0.0338 -0.1503]; wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[ -0.1620 0.3674 0.1959; -0.0337 -0.1563 -0.1454; 0.0898 0.7239 0.7605; 0.3349 0.7683 0.4714; 0.0215 0.5896 0.7143; -0.0914 0.4666 0.0771; 0.4270 0.2436 0.7026; 0.0215 0.4400 0.1121; 0.2566 0.2486 0.4857; 0.0198 0.4970 0.6450 ]'; wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; x=[0,0,0]; u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; oh=zeros(H,1); I=oh; error_2=0; error_1=0; ts=0.001; for k=1:1:6000 time(k)=k*ts; rin(k)=1; a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));
1、已知某一炉温控制系统，要求温度保持在600度恒定。针对该控制系统有以下控制经验： （1）若炉温低于600度，则升压；低的越多升压越高。（2）若炉温高于600度，则降压；高的越多降压越低。（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。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℃，实际温度为T，则温度误差为E=600-T。 将温度误差E作为输入变量 2）输入量和输出量的模糊化 将偏差E分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB，分别为负小、负大、零、正小、正大。将偏差E的变化分为7个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到温度模糊表如表1所示。
表1 温度变化E划分表 控制电压u也分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB，分别为负小、负大、零、正小、正大。将电压u的变化分为7个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到电压变化模糊表如表2所示。 表2 电压变化u划分表
表3 模糊控制规则表 E PB PS ZO NS NB u PB PS ZO NS NB
2、利用MATLAB,为下列两个系统设计模糊控制器使其稳态误差为零，超调量不大于1%，输出上升时间≤0.3s 。假定被控对象的传递函数分别为： 2 55 .01)1()(+=-s e s G s ) 456.864.1)(5.0(228 .4)(22+++= s s s s G 解： 在matlab 窗口命令中键入fuzzy ，得到如下键面： 设e 的论域范围为[-1 1]，de 的论域范围为[-0.1 0.1]，u 的论域范围为[0 2]。 将e 分为8个模糊集，分别为NB ,NM, NS, NZ, PZ, PS, PM, PB; de 分为7个模糊集，分别为NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB; u 分为7个模糊集，分别为NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB;
浙工大过程控制实验报告 202103120423徐天宇过程控制系统实验报告 实验一：系统认识及对象特性测试 一实验目的 1了解实验装置结构和组成及组态软件的组成使用。 2 熟悉智能仪表的使用及实验装置和软件的操作。 3熟悉单容液位过程的数学模型及阶跃响应曲线的实验方法。 4学会有实际测的得单容液位过程的阶跃响应曲线，用相关的方法分别确定它们的参数，辨识过程的数学模型。二实验内容 1 熟悉用MCGS组态的智能仪表过程控制系统。 2 用阶跃响应曲线测定单容液位过程的数学模型。三实验设备 1 AE2000B型过程控制实验装置。 2 计算机，万用表各一台。 3 RS232-485转换器1只，串口线1根，实验连接线若干。四实验原理 如图1-1所示，设水箱的进水量为Q1，出水量为Q2，水箱的液面高度为h，出水阀V2固定于某一开度值。根据物料动态平衡的关系，求得： 在零初始条件下，对上式求拉氏变换，得：
式中，T为水箱的时间常数（注意：阀V2的开度大小会影响到水箱的时间常数），T=R2*C，K=R2为单容对象的放大倍数， R1、R2分别为V1、V2阀的液阻，C 为水箱的容量系数。 阶跃响应曲线法是指通过调节过程的调节阀，使过程的控制输入产生一个阶跃变化，将被控量随时间变化的阶跃响应曲线记录下来，再根据测试记录的响应曲线求取输入输出之间的数学模型。本实验中输入为电动调节阀的开度给定值OP，通过改变电动调节阀的开度给定单容过程以阶跃变化的信号，输出为上水箱的液位高度h。电动调节阀的开度op通过组态软件界面有计算机传给智能仪表，有智能仪表输出范围为：0~100%。水箱液位高度有由传感变送器检测转换为4~20mA的标准信号，在经过智能仪表将该信号上传到计算机的组态中，由组态直接换算成高度值，在计算机窗口中显示。因此，单容液位被控对象的传递函数，是包含了由执行结构到检测装置的所有液位单回路物理关系模型有上述机理建模可知，单容液位过程是带有时滞性的一阶惯性环节，电动调节阀的开度op，近似看成与流量Q1成正比，当电动调节阀的开度op为一常量作为阶跃信号时，该单容液位过程的阶跃响应为 需要说明的是表达式（2-3）是初始量为零的情况，如果是在一个稳定的过程下进行的阶跃响应，即输入量是在原来的基础上叠加上op的变化，则输出表达式是对应原来输出值得基础上的增
《智能控制导论》上机实验报告 专业班级：自动化121 姓名：蒋德鹏 学号：201210401117 指导教师：詹跃东 昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系 2015年5月
洗衣机的模糊控制系统仿真 一、实验软件 Matlabb/Simulink 编程语言. 二、实验目的 1. 熟悉智能控制系统中的建模与控制过程； 2. 熟悉专家控制、模糊控制和神经网络的建模和控制算法的应用； 3. 熟悉专家控制、模糊控制和神经网络的编程语言的应用。 三、需要的预备知识 1. 熟悉Matlabb/Simulink 编程语言； 2. 熟悉专家控制、模糊控制和神经网络建模与控制方法； 3. 熟悉Matlabb/Simulink 的应用； 4. 熟悉Matlabb/Simulink 常用人机接口设计。 四、实验数据及步骤 1. 实验内容 洗衣机的模糊控制系统仿真； 2. 实验原理 模糊控制的基本原理和基本流程； 基本原理：模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。该方法首先将操作人员或专家经验编程模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。图为模糊控制原理框图。 图一 模糊控制原理框图 给定值 模糊化 模糊推理 规则库 逆模糊 传感器 执行机构 被控对象 精确量 模糊控制器
基本流程： 2. 实验步骤 （1）确定洗衣机模糊控制的结构 如图二所示为洗衣机模糊控制推理框图。 图二 洗衣机模糊控制推理框图 开始 确定模糊控制器的结构 定义输入、输出模糊集 定义隶属函数 污泥X 油脂 Y 洗涤时间Z 洗衣机模糊控 制器 建立模糊控制规则 模糊推理 Matlab 仿真 结束
（勤奋、求是、创新、奉献） 2010～2011学年第1学期考试试卷A 学院班级__ __ 姓名__________ 学号___________ 《智能控制系统》课程试卷 （本卷考试时间90 分钟） 一． 1．写出4种专家系统的知识表示方法。 逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法 2．递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则。 随着智能程度的提高，精度下降 3．写出宽度优先搜索和深度优先搜索的根本区别？ 深度优先与宽度优先算法最根本的不同在于：扩展的后继节点放在OPEN表的前端。 4．何谓多层前向神经网络？ 具有分层的结构，通常包括输入层、隐层（也称中间层）和输出层。每一层的神经元只接受上一层神经元的输入，并且该层神经元的输出送给下一层的各个神经元。 5．写出3种模糊输出向量的解模糊方法 重心法、最大隶属度法、取中位数判决法
6．写出基本遗传算法的3个基本操作 遗传、交叉、变异 二、简答题（共24分，每题6分） 1、简述模糊控制器的组成，及各组成部分功能 （1）模糊化接口 对于任意输入x，将其映射到模糊集系统中去，映射的过程实际上是将当前的物理输入根据模糊子集的分布情况确定出此时此刻输入值对这些模糊子集的隶属程度。 （2）知识库 知识库包括数据库和规则库。模糊控制器设计的关键在于如何有效地建立知识库，决策逻辑控制实际上是依赖规则库来实现的。 （3）推理决策逻辑 它是模糊控制的核心，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，其实质是模糊逻辑推理。 （4）精确化过程 通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但实际使用中，特别是模糊控制中，必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。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 2、设个体域是人类，试用两种方法（全称量词和存在量词）将语句“没有不犯错误的人”译为谓词公式 设F(x)：“x犯错误”，M(x)：x是人，则语句形式化为： ┐?x(M(x)∧┐F(x)) 或?x(M(x)→F(x)) 3、简述BP算法中工作信号正向传播、误差信号反向传播过程 （1）工作信号正向传播：输入信号从输入层经隐层，传向输出层，在输出端产生输出信号，这是信号的正向传播。在信号向前传递过程中网络的权值是固定不变的，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号反向传播。 （2）误差信号反向传播：网络的实际输出与期望输出之间差值即为误差信号，误差信号由输出端开始逐层向前传播，这是误差信号的反向传播。在误差信号反向传播的过程中，网络权值由误差反馈进行调节，通过权值的不断修正使网络的实际输出更接近期望输出 W
智能控制作业 学生： 学 号： 专业班级： 7-2 采用BP 网路、RBF 网路、DRNN 网路逼近线性对象 2) 1(1)1(9.0)1()(-+-?--=k y k y k u k y ，分别进行matlab 仿真。 （一）采用BP 网络仿真 网络结构为2-6-1。采样时间1ms ，输入信号)6sin(5.0)(t k u ?=π，权值21,W W 的初值随机取值，05.0,05.0==αη。 仿真m 文件程序为： %BP simulation clear all; clear all; xite=0.5; alfa=0.5; w1=rands(2,6); % value of w1,initially by random w1_1=w1;w1_2=w1; w2=rands(6,1); % value of w2,initially by random w2_1=w2;w2_2=w2_1; dw1=0*w1; x=[0,0]'; u_1=0; y_1=0; I=[0,0,0,0,0,0]'; % input of yinhanceng cell Iout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cell FI=[0,0,0,0,0,0]'; ts=0.001; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts;
u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts); y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2); for j=1:1:6 I(j)=x'*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end yn(k)=w2'*Iout; %output of network e(k)=y(k)-yn(k); % error calculation w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2 for j=1:1:6 FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2); end for i=1:1:2 for j=1:1:6 dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation end end w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1 % jacobian information yu=0; for j=1:1:6 yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j); end dyu(k)=yu; x(1)=u(k); x(2)=y(k); w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; u_1=u(k); y_1=y(k); end figure(1); plot(time,y,'r',time,yn,'b'); xlabel('times');ylabel('y and yn');
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。
智能控制题目及解答 第一章绪论作业 作业内容 1.什么就是智能、智能系统、智能控制？ 2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点就是什么？ 3.比较智能控制与传统控制的特点。 4.把智能控制瞧作就是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)与 IT(信息论)的交集,其根据与内涵就是什么? 5.智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例,并说明其工作原理与 控制性能。 1 答:智能:能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力,即像人类那样工作与思维。 智能系统:就是指具有一定智能行为的系统,对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。 智能控制:智能控制就是控制理论、计算机科学、心理学、生物学与运筹学等多方面综合而成的交叉学科,它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理与自适应的能力。就是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能与遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。 2 答:(1)人作为控制器的控制系统:人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应与自组织的功能。 (2)人-机结合作为作为控制器的控制系统:机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务,人则完成任务分配、决策、监控等任务。 (3)无人参与的自组控制系统:为多层的智能控制系统,需要完成问题求解与规划、环境建模、传感器信息分析与低层的反馈控制任务。 3 答:在应用领域方面,传统控制着重解决不太复杂的过程控制与大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、不确定性与复杂系统控制问题。 在理论方法上,传统控制理论通常采用定量方法进行处理,而智能控制系统大多采用符号加工的方法;传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常就是学习积累非精确知识;传统控制通常就是用数学模型来描述系统,而智能控制系统则就是通过经验、规则用符号来描述系统。 在性能指标方面,传统控制有着严格的性能指标要求,智能控制没有统一的性能指标,而主要关注其目的与行为就是否达到。 但就是,智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,互相取长补短,而并非互相排斥。基于智能控制与传统控制在应用领域方面、理论方法上与性能指标等方面的差异,往往将常规控制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。 4 答:人工只能(AI)就是一个用来模拟人思维的知识处理系统,具有学习、记忆、信息处理、形式语言、启发推理等功能;自动控制(AC)描述系统的动力学特性,就是一种动态反馈;运筹学(OR)就是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策与多目标优化方法等;信息论(IT)信息论就是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。 早期产生的的二元结构被发现就是很大程度上局限于符号主义的人工智能,无助于智能控制的
智能控制实验报告 姓名 学院 专业自动化班级 学号 指导教师 成绩 2019 年 12 月 25 日 实验一 模糊控制在角度随动系统中的应用一、实验目的与意义学习 Matlab 中建立模糊控制器的方法；了解模糊控制在角度随动系统中的 应用。 二、实验内容在 Matlab 中建立模糊控制器，将生成的模糊规则表插入程序代码中，交叉 编译代码，下载到目标版中进行测试。 1 、Matlab 文本模式建立模糊控制器（必做） 2 、利用 Matlab 模糊逻辑工具箱建立模糊控制器（选做） 3 、模糊控制器 Simulink 仿真（必做） 4 、嵌入式程序交叉编译（选做） 三、实验结果 1 、matlab 文本模式建立模糊控制器 %Fuzzy Controller Design clear all; close all; %新建 FIS a=newfis("myfuzzy"); %输入e，范围[-48,48],7 个模糊语言，NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB
a=addvar(a,"input","e",[-48 48]); %Parameter e a=addmf(a,"input",1,"NB","trimf",[-48 -36 -24]); a=addmf(a,"input",1,"NM","trimf",[-36 -24 -12]); a=addmf(a,"input",1,"NS","trimf",[-24 -12 0]); a=addmf(a,"input",1,"Z","trimf",[-12 0 12]); a=addmf(a,"input",1,"PS","trimf",[0 12 24]); a=addmf(a,"input",1,"PM","trimf",[12 24 36]); a=addmf(a,"input",1,"PB","trimf",[24 36 48]); %输入ec，范围[-64,64],7 个模糊语言，NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB a=addvar(a,"input","ec",[-64 64]); %Parameter ec a=addmf(a,"input",2,"NB","trimf",[-64 -48 -32]); a=addmf(a,"input",2,"NM","trimf",[-48 -32 -16]); a=addmf(a,"input",2,"NS","trimf",[-32 -16 0]); a=addmf(a,"input",2,"Z","trimf",[-16 0 16]); a=addmf(a,"input",2,"PS","trimf",[0 16 32]); a=addmf(a,"input",2,"PM","trimf",[16 32 48]); a=addmf(a,"input",2,"PB","trimf",[32 48 64]); %输出u，范围[-90,90]，7 个模糊语言，NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB a=addvar(a,"output","u",[-90 90]); %Parameter u a=addmf(a,"output",1,"NB","trimf",[-90 -65 -45]); a=addmf(a,"output",1,"NM","trimf",[-65 -45 -25]); a=addmf(a,"output",1,"NS","trimf",[-45 -25 0]); a=addmf(a,"output",1,"Z","trimf",[-25 0 25]); a=addmf(a,"output",1,"PS","trimf",[0 25 45]); a=addmf(a,"output",1,"PM","trimf",[25 45 65]); a=addmf(a,"output",1,"PB","trimf",[45 65 90]); %模糊规则表，7*7=49 行，5 列 rulelist=[1 1 1 1 1; 1 2 1 1 1; 1 3 1 1 1; 1 4 2 1 1; 1 5 2 1 1; 1 6 3 1 1; 1 7 4 1 1;
《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： 1 () ()[()()]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 控制器类型 P K i T d T P 0.5u K ∞ 0 PI 0.455u K 0.833u T