一、综述题：智能控制理论综述
摘要：介绍了智能控制的发展历史与现状，智能控制与传统控制的比较，智能控制的主要方法与当前的研究热点，智能控制系统的定义及其实现智能控制系统的计算机辅助设计语言，智能控制在火电厂的应用，今后智能控制需要加强的研究工作。
关键词：智能控制；智能控制系统；传统控制；MatLab
An overview to intelligent control
Abstract:The history and status quo of intelligent control are introduced. A comparison between intelligent control and conventional control is discussed. The main methods, the current hot study point and the prospect of intelligent control are included. A defination of intelligent control system and the Computer Aided Control System Design Language to realize it are given, and the applications in fossil power plants are summarized. At last, the work that should be noticed and studied is pointed out.
Key words: intelligent control; intelligent control system; conventional control; MatLab
引言
智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科智能控制是当今国内外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一它不仅包含了自动控制人工智能系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。
1、智能控制的发展历史与现状
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，经历了很长的一段时间，大致可以分为三个阶段。
第一阶段为“经典控制理论”时期（1965年以前）20世纪40-50年代基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等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。故传递函数描述不能包含系统的所有信息。
第二阶段为“现代控制理论”时期（1965-1979），主要研究具有高性能、高精度的多变量(多输入-多输出)参数系统的最优控制问题，采用的方法包括状态空间法、Kalman滤波理论、Belman动态规划方法和Pontryagin极大值原理等。现代控制理论可以解决多输入多输出问题，系统可以是现行定长的，也可以是非线性时变的，但其局限性在于必须预先知道被控对象或过程的数学模型。
第三阶段为“智能控制”时期（1980年至今），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。1987年1月，第一次国际智能控制大会在美国举行，标志着智能控制领域的形成。80年代为智能控制的迅速发展期，智能控制的研究机应用领域逐步扩大并取得了一批应用成果。1992年至今为智能控制的崭新阶段。随着对象规模的扩大和过程复杂行的加大，形成了智能控制的多元论，而且在应用实践方面取得了突破性的进展，应用对象也更加广泛。
2、智能控制的定义
智能控制已经出现了相当长的一段时间，并且已取得了一定的应用成果，但究竟什么是“智能”，什么是“智能控制”，至今没有统一的明确定义。下面给出的是最让大家接受的定义。 2从信息的角度来看，所谓智能，可具体地定义为：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境下成功地达到预定目的的能力。可以看出，智能的核心是一种思维的活动。
所谓智能控制就是应用人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法，并将其同控制理论方法与技术相结合，在未知环境下，仿效人的智能，实现对系统的控制。这里所指的环境是指广义的被控对象或过程及其外界条件。或者说，智能控制是一类无需（或仅需尽可能少的）人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制[5]。
3 智能控制与传统控制的比较
传统控制器都是基于系统的数学模型建立的，因此，控制系统的性能好坏很大程度上都取决于模型的精确性，这是传统控制的本质，也是传统控制的缺点。下面分别分析经典控制理论与现代控制理论面临的问题，再着重比较智能控制理论与它们的差别。
3.1 传统控制理论面临的问题:
①难以建立精确的数学模型：经典控制理论的思想是建立在精确地数学模型基础上的，但是对实际应用中的非线性、时变行和不确定性的系统，一般无法获得精确的数学模型。
②控制方法和手段的单一性：根据现有的理论和技术描述复杂的控制过程通常会出现片面性、单一性，建立的模型有可能与实际过程相差甚远。传统的控制对象往往局限于单一的、有确定的物理规律的系统；对于复合型系统，传统的通知方法就显得力不从心了。
③无法满足控制性能的高要求：控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。传统控制系统为了提高系统性能，可能变得相当复杂，从而使得系统的可靠性与其它系统成为不可调和的矛盾。
3.2 现代控制理论面临的问题:
①控制对象所处的环境的变化
随着计算机网络技术普及与发展，基于网络的远程控制受到人们的关注。在网络环境下，存在数据的丢失、数据时序的变化、数据的非等间隔采样以及延时等等，都会使得网络环境变得十分复杂和困难，同时，网络自身的安全和控制都是一个十分重要和棘手的问题。
②现代控制理论的思想也是建立在精确地数学模型之上的，由于复杂系统的建模、稳定性与系统设计缺乏理论支撑和指导，有必要综合应用其它学科来建立一个解决复杂性问题的完整理论[7]。
3.3 智能控制与传统控制的比较：
智能控制与传统控制在理论基础、实现方法和系统规模上有着本质的区别，但它们也不是互相排斥的。通常情况下，传统控制往往包含在智能控制之中，用来解决系统底层(执行层) 的控制问题, 而在系统的中层(协调层)和高层(决策层)则采用智能控制，这样既能提高系统的智能化程度，又能保证系统的控制精
度,同时使系统结构更加合理，达到互补的效果。控制过程是对知识的获取、描述、加工和执行的全过程[8][9]。表1对智能控制和传统控制在知识的获取、描述、加工、运用各个环节进行了全面的比较[10]。
3.4 智能控制的主要方法与当前的研究热点
智能控制已不是一个学科所能独自完成得了的，应结合多种学科知识来解决复杂系统的控制问题，这一点已得到专家的共识[11]。基于这种认识，人们将各种学科大胆地应用于控制中引出了许多新理论和新方法。分析当前国际最新智能控制方法及应用的状况和发展趋势，智能控制的主要方法有: ①模糊控制；②神经网络控制；③专家控制；④分级递阶智能控制；⑤拟人智能控制等。当前的研究热点：①组合智能控制方法，即将智能控制和传统控制有机地结合起来而形成的控制方法；②集成智能控制，即将几种智能控制方法或机理融合在一起而构成的智能控制方法；③混沌控制。
4.1 分层递阶控制
分层递阶智能控制实在研究早期学习控制系统的基础上，并从工程控制轮的角度总结人工智能与自适应、自学习和自组织控制的关系后逐渐形成的，是智能控制的最早理论之一。三层分级地界智能控制系统是由G.N.Saridis于1977年提出的，该系统由组织级、协调级和执行级组成，并遵循“精度递增伴随智能递减”的原则。其中组织级期主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；协调级在组织级和执行级间期连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制[12]。
4.2 模糊控制 FC-Fuzzy Control
模糊控制主要研究现实生活中广泛存在的定性的、模糊的、非精确的信息系统控制问题[13]。这方面的工作首先是从Zadeh建立模糊集理论开始的。模糊控制系统有三个基本组成部分：模糊化、模糊决策、精确化计算。模糊控制的工作过程简单地可描述为：首先将信息模糊化，然后经模糊推理规则得到模糊控制输出，再将模糊指令进行精确化计算最终输出控制值。模糊控制的特点为：
①提供了一种实现基于自然语言描述规则的控制规律的新机制
②提供了一种非线性控制器，这种控制器一般用于控制含有不确定性和难
以用传统非线性理论处理的场合。
4.3 神经网络控制 NNC-Neural Networks Control
神经网络控制是模拟人脑神经中枢系统智能活动的一种控制方式。对难以通过常规方法进行描述的复杂非线性对象进行建模，或充当控制器，或信息处理，或模式识别，或故障诊断等，或以上几种功能的组合，这种神经网络控制系统的控制方式即为神经网络控制。神经网络控制采用仿生学的观点对智能系统中的高级信息处理问题进行研究，神经网络控制的特点为：
①能充分逼近任意非线性特性; ②分布式并行处理机制; ③自学习和自适应能力;④数据融合能力;⑤适合于多变量系统，可进行多变量处理[1]。
4.4 专家控制 EC-Expert Control
由人工智能领域发展起来的专家控制是一种基于知识的智能计算机程序的技术，专家控制的实质是基于控制对象和控制规律的各种知识，并且要以智能的方式利用这些知识，以求得控制系统尽可能的优化和实用化。一般的专家控制系统由三部分组成，一是控制机制，它决定控制过程的策略，即控制哪一个规则被激活以及什么时候被激活等。二是推理机制，它实现知识之间的逻辑推理以及知识库的匹配。三是知识库，包括事实、判断、规则、经验以及数学模型。专家系统的混合控制技术正引起各国专家的关注，如：神经网络专家系统、专[14] 4 家模糊控制等[15]。专家控制的特点为：①具有领域专家级的专业知识，能进行符号处理和启发式推理；②具有获取知识能力，具有灵活性透明性和交互性。
4. 5 集成智能控制
各种智能方法都具有自身明显的优势和特点，但同时也存在一定的局限性。近年来，人们普遍认为：基于知识和经验的专家系统、基于模糊逻辑推理的模糊控制、基于人工神经网络的神经网络控制方法的交叉与融合，相互取长补短、优势互补、有机结合是当今智能控制的研究热点之一。近年来集成智能控制方法及其在控制中应用的研究非常活跃，取得[17]-[19]了令人鼓舞的成果，并形成了模糊神经网络控制、专家模糊控制等多个方向。目前，智能集成控制还处于初级研究阶段，由于各种智能控制方法本身的理论还不完善，客观上制约了集成智能控制理论的发展[20][16]。
5 智能控制系统的定义
由于智能控制系统尚处在发展阶段，关于什么是智能控制系统目前还没有非常明确一致的定义。但可以这样说，智能控制系统是实现某种控制任务的一种智能系统。所谓智能系统是指具备一定智能行为的系统。具体的说，若对于一个问题的激励输入，系统具备一定的智能行为，它能够产生合适的求解问题的响应，这样的系统就称为智能系统[13]。智能控制系统的典型结构有六部分组成，包括执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。且智能控制系统应具备以下特点：①智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定性和不存在已知算法的生产过程。②智能控制器具有分层信息处理和决策机构，它实际上是对人神经结构和专家决策机构的一种模仿。③智能控制器具有非线性和变结构特点。④智能控制器具有多目标优化能力。⑤智能控制器能够在复杂环境下学习。
目前智能控制系统主要包括模糊控制系统、神经网络控制系统、自学习控制和专家控制系统、自适应控制系统等[21]。
6 实现智能控制系统的计算机辅助设计语言
随着控制理论的迅速发展,控制效果要求越来越高，控制算法越来越复杂，控制器的设计也越来越困难，这样，以往常用的纸笔和计算器等简单的运算工具难以达到预期的效果，于是控制系统的计算机辅助设计（Computer_Aided Control System Design,简称为CACSD）受到了控制界的普遍重视。然而，使用一般的计算机编程语言，在编制与调试程序时，既要花费很多时间，又很难得到满意效果，特别是对于初学者和一般的工程技术人员，这项工作更加困难，在许多情况下，难以判断编制程序的正确性与系统响应结果的正确程度[22]。. MATLAB软件的诞生，使控制系统的分析与设计问题变得简单了。由于该软件具有容易使用、矩阵运算功能强和丰富的控制理论与CAD应用工具箱等特点，现在，MATLAB 已经风靡了全世界，成为控制系统仿真与计算机辅助设计领域最普及也是最受欢迎的首选计算机辅助设计语言，且目前已经成为控制界国际上最流行的软件，它除了传统的交互式编程之外，还提供了丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理、方便的 Windows 编程等便利工具。
此外，控制界很多学者将自己擅长的 CAD 方法用MATLAB 加以实现，出现
了大量的 MATLAB 配套工具箱。如控制界最流行的控制系统工具箱、系统辨识工具箱、鲁棒控制工具箱、多变量频域设计工具箱、μ分析与综合工具箱、神经网络工具箱、最优化工具箱、信号处理工具箱、以及仿真环境 Simulink[23]。
7 智能控制在火电厂的应用
尽管智能控制理论和技术发展的历史不长，但是其卓越的性能诱导人们在各方面进行了许多应用尝试，并且取得了卓有实效的成果。[24]-[26]①在工业过程控制中的应用。在石油、化工和冶金方面有许多应用实例，并且多有报道，这里不再重述。智能控制在火电厂的热工自动化中已开始应用，并且收到了良好的效果。如：在200MW机组热工自动化改造中，在直吹式锅炉主汽压力控制中采用模糊控制，较好地解决了主汽压力被控对象的纯迟延和大惯性等难题。在300MW 机组协调控制系统中，由于对象准确的数学模型很难确定，因此，采用经典和现代控制理论是很难奏效的。引[27]入智能控制后，使协调控制系统投入了自动运行，并且受到了较好的控制效果。②在DCS和PLC中应用[28][29]。鉴于目前DCS（分散控制系统）和PLC（可编程逻辑控制系统）是过程控制的常用产品，引进智能控制能够增加功能，提高产品的竞争力。不少的仪表制造商看好这一巨大的市场潜力，争先恐后在研制带有智能控制的DCS，如德国西门子公司为其DCS 的现场控制器开发了模糊控制软件模块；日本横河公司在Centrum μXL中也实现了模糊控制功能。③在故障诊断方面的应用[30]。作为过程自动化的一个重要方面，生产过程的故障诊断和修复，也用到智能控制技术。如美国Combustion Engineering Simon公司的IPOM故障诊断系统，它由三部分组成：模式识别、智能显示、专家系统与DCS数据高速公路接口，主要检测和诊断生产过程中的故障。
总之，智能控制是自动控制理论的最新进展，它表明了一个智能化的工业时代已经到来，其明显的标志就是智能自动化。
8 结束语
智能控制出现时间不是很长，但却取得了可喜的成果和进展。然而作为一门新学科，无论在理论上还是应用上都不够完善，有待进一步研究与发展。总体来说，智能控制在以下几方面要加强研究工作：
①加强理论研究，寻求更新的理论框架。②加强对智能控制学习问题的研
究工作。③解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是在动态系统的知识获取、分类、表达、利用及规划的相容性和完备性等问题上。④加强各种智能控制方法结合。⑤注重技术创新进行更好的技术集成，加快研制新型智能控制硬件和软件的步伐。⑥加强智能优化技术的发展。⑦扩宽实际应用范围，提高实时控制能力。
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二、设计题：基于模糊控制的单元机组过热气温控制系统设计
过热汽温控制系统组态设计
摘要:本文主要是串级控制系统对过热汽温进行控制的设计，在进行设计的同时应该先了解过热汽温的特性，利用串级控制系统对过热汽温控制，选择合适的调节器。通过对串级控制系统的调节器参数进行整定，在参数整定时主要采用补偿法和等效成串级控制系统所应用的“先内后外”的方法，并采用衰减曲线法进行验证。采用计算机仿真对过热汽温导前微分控制系统进行辅助设计，得出系统在内扰和外扰影响下的响应曲线，利用仿真曲线对串级控制系统性能分析。
关键字:过热温度, 自动控制，过热器
1 引言
1.1 课题背景及其选题意义
随着火电厂机组容量的不断扩大，参数不断提高，如何保护单元机组的安全、经济运行，减少事故，提高设备的可靠性和运行的经济性，是十分重要的问题。大量事实证明，采用先进的热工自动化技术是提高机组安全、经济运行水平的行之有效的措施。自动控制装置在机组启动时，根据启动要求进行控制，启动后按较高的热效率、较低的煤耗和厂用电进行运行。当运行出现异常时，自动控制装置能迅速按照预先规定的顺序进行处理，以尽快恢复正常运行，当故障发展到可能危及设备和人身安全时，采取停炉、停机等保护措施，避免事故进一步扩大。本文主要是串级控制系统对过热汽温进行控制的设计，在进行设计的同时应该先了解过热汽温的特性，利用串级控制系统对过热汽温控制，选择合适的调节器。进而完成对整个控制系统的设计。
2过热汽温控制对象的特性分析
目前，火电机组厂广泛采用喷水减温方式来控制过热蒸汽温度。影响汽温变化的因素很多，但主要有蒸汽流量、烟气传热量和减温水量等。在各种扰动下，汽温控制对象是有迟延、惯性和有自平衡能力的。
2.1 蒸汽流量扰动下的蒸汽温度对象的动态特性
大型锅炉都采用复合式过热器，当锅炉负荷增加时，锅炉燃烧率增加，通过对流式过热器的烟气量增加，而且烟气温度也随负荷的增大而升高。这两个因素都使对流式过热器的气温升高。然而，当负荷增加时，炉膛温度升高的并不明显，由炉膛辐射传给过热器的热量比锅炉蒸汽量增加所需热量少，因此使辐射式过热器出口温度下降。可见，这两种型式的过热器对蒸汽流量的扰动的反映恰好相反，只要设计上配合得当，就能使过热其出口汽温随蒸汽流量变化的影响减小。因此在生产实践中，通常把对流式过热器与辐射式过热器结合使用，还增设屏式过热器，且对流方式下吸收的热量比辐射方式下吸收的热量多，综合而言，过热器出口汽温是随流量D的增加而升高的。动态特性曲线如图1.3所示。蒸汽流量扰动时，沿过热器长度上各点的温度几乎是同时变化的，延迟时间较小，约为15s左右。
（勤奋、求是、创新、奉献） 2011～2012学年第2学期考试试卷B 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 选择、交叉、变异 二、简答题（共24分，每题6分） 1、下式是永真蕴含式吗？如是请证明之。 ┐Q ∧ (P →Q)? ┐P 证明：（1）┐Q ∧ (P →Q)为T 推出┐P 为T ┐Q ∧ (P →Q)为T 推出┐Q 且(P →Q)为T →Q 为F 且(P →Q)为T 分情况讨论p F-----------------p T ---???为显然不成立 为成立 （2）┐P 为F 推出┐Q ∧ (P →Q)为F →P 为T 推出┐Q ∧ (P →Q)为F 分情况讨论Q F-----------------Q T -------???为成立 为成立 (3)真值表法 2、简述隶属度函数建立的一般准则？ 表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的 隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠
一、选择题 1、蔡自兴教授提出智能控制系统的四元结构，认为智能控制是人工智能、控制理论、系统理论和运筹学四种学科的交叉。 2、专家是指在某一专业领域内其专业知识与解决问题的能力达到很高水平的学者。 3、专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级。 4、不确定性知识的表示有三种:概率、确定性因子和模糊集合。 5、Hebb学习规则是一种无教师的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变权值，因此这种方法又称为相关学习和并联学习。 6、交叉运算是两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。 二、判断题 1、IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。（ T ） 2、不精确推理得出的结论可能是不确定的，但会有一个确定性因子，当确定性因子超过某个域值时，结论便不成立。（ F ） 3、一般的专家系统由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。（ T ） 4、人机接口是专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成知识获取工作。（ F ） 5、Hopfield神经网络是反馈神经网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。（ F ） 6、知识是将有关的信息进一步关联在一起，形成了更高层次含义的一种信息结构，信息与关联是构成知识的两个基本要素。（ T ） 7、建造知识库涉及知识库建造的两项主要技术是知识获取和知识存放。（ F ） 8、模糊控制系统往往把被控量的偏差（一维）、偏差变化（二维）以及偏差的变化率（三维）作为模糊控制器的输入。（ T ） 9、RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程是类似的，两者的主要区别在于使用了相同的激励函数。（ F ） 10、应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自信组织搜索。（ T ） 三、简答题 1.分别说明专家系统与专家控制系统？ 答：专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。专家控制是将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统。 2.人工神经网络中两种典型的结构模型是什么？它们进行学习时具有哪些特点？ 答：两种典型的结构模型是前馈神经网络和反馈神经网络。前馈神经网络有感知器和BP网络等；主要采用 学习规则，这是有教师学习方法。反馈神经网络有Hopfield神经网络、Boltzmann机网络等；主要采用Hebb学习规则，概率式学习算法。
1. 神经网络的模型分类，分别画出网络图，简述其特点。 1）前向网络：神经网元分层排列，组成输入层，隐含层和输出层。每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入。输入模式经过各层的顺次变换后，得到输出层数输出。个神经元之间不存在反馈。感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种模型。 1）.2） 2）反馈网络：这种网路结构指的是只有输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种模式可用来存储某种模式序列，也可以动态时间序列系统的神经网络建模。 3）相互结合型网络：属于网状结构，这种神经网络模型在任意两个神经元之间都可能存在连接。信号要在神经元之间反复往返传递，网络处在一种不断改变的状态之中。从某个初态开始，经过若干次变化，才能达到某种平衡状态，根据网络结构和神经元的特性，还有可能进入周期震荡或混沌状态。 4）混合型网络：是层次型网络和网状结构网络的一种结合。通过层内神经元的相互结合，可以实现同一层内的神经元的横向抑制或兴奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或者把每层内的神经元分成若干组，让每组作为一个整体来动作。 2. 神经网络学习算法有几种，分别画出网络图，简述其特点。 1）有导师学习：所谓有导师学习就是在训练过程中，始终存在一个期望的网络输出。期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。 1. 2）无导师学习：网络不存在一个期望的输出值，因而没有直接的误差信息，因此，为实现对网络训练，需建立一个间接的评价函数，一对网络的某种行为趋向作出评价。 3、简述神经网络泛化能力。 答：人工神经网络容许某些变化，如当输入矢量带有噪声时，即与样本输出矢量存在差异时，其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。这种能力就成为泛化能力。 4、单层BP 网络与多层神经网络学习算法的区别。 1）单层神经网络的Delta 学习算法是通过对目标函数∑== N p p E E 1 的极小来实现的，其中E 的极小是通过有序地对每一个样本数据的输出误差Ep 的极小化来得到。Delta 规则的学习算法就是对∑=-= 1 2 )(2 1 n i pj pj y t E 所定义的目标函数值求梯度得到。 2）多层前向传播网络的权系数训练算法是利用著名的误差反向传播学习算法。根据这一算法，训练网络权阵的更新是通过反向传 播网路的期望输出（样本输出）与世纪输出的误差来实现的。 3、分别叙述模糊控制器四个模块设计内容，并写出设计步骤。 答：四个模块为：模糊化过程、知识库（含数据库和规则库）、推理决策逻辑、精确化计算。（PPT 上是：模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口） 设计步骤：1定义输入输出变量2定义所有变量的模糊化条件3设计控制规则库4设计模糊推理结构5选择精确化策略方法 PPT 上设计步骤是：（1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量；（2）确定输入，输出的论域和Ke 、Kec 、Ku 的值；（3）确定各变量的语言取值及其隶属函数；（4）总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系；（5）选择推理算法； （6）确定清晰化的方法；（7）总结模糊查询表。 1． 什么是智能、智能系统、智能控制？ 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，即像人类那样工作和思维。 智能系统：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：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和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、逻辑推理和自适应的能力。是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。 4 把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和内涵是什么? 答：人工只能（AI ）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，是一种动态反馈；运筹学（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；信息论（IT ）信息论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，无助于智能控制的有效的、成功的应用，所以后来又引入了运筹学。考虑到信息论对知识和智能的解释作用、控制论和系统论与信息之间的密切关系、信息论对智能控制的作用等方面
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？
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
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，
常州工学院继续教育学院 武进函授站20学年第学期科目试卷：传感器原理试卷类型：A（A或B） 姓名：学号：班级：20级机电一体化专科 总分 题号一二三四五六题目分值 评卷人得分 一、填空题（） 1、控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 2、传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。 3、智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。 4、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。 5、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。 6、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。 7、神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。 二、判断题（） 1、对反馈网络而言，稳定点越多，网络的联想与识别能力越强，因此，稳定点的数据目越多联想功能越好。（错） 2、简单感知器仅能解决一阶谓词逻辑和线性分类问题，不能解决高阶谓词和非线分类问题。（对） 3、BP算法是在无导师作用下，适用于多层神经元的一种学习，它是建立在相关规则
的基础上的。（错） 4、在误差反传训练算法中，周期性函数已被证明收敛速度比S型函数慢。（错） 5、基于BP算法的网络的误差曲面有且仅有一个全局最优解。（错） 6、对于前馈网络而言，一旦网络的用途确定了，那么隐含层的数目也就确定了。（错） 7、对离散型HOPFIELD网络而言，如权矩阵为对称阵，而且对角线元素非负，那么网络在异步方式下必收敛于下一个稳定状态。（对） 8、对连续HOPFIELD网络而言，无论网络结构是否对称，都能保证网络稳定。（错） 9、竞争学习的实质是一种规律性检测器，即是基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置，发现有用的部特征。（对） 10、人工神经元网络和模糊系统的共同之处在于，都需建立对象的精确的数学模型，根据输入采样数据去估计其要求的决策，这是一种有模型的估计。（错） 三、简答题（） 1、智能控制系统有哪些类型？ 答：1）多级递阶智能控制2）基于知识的专家控制3）基于模糊逻辑的智能控制——模糊控制4）基于神经网络的智能控制——神经控制5）基于规则的仿人智能控制6）基于模式识别的智能控制7）多模变结构智能控制8）学习控制和自学习控制9）基于可拓逻辑的智能控制——可拓控制10）基于混沌理论的智能控制——混沌控制 2、比较智能控制与传统控制的特点？ 答：1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可
（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
试题 一、名词解释 1．智能 2. 自动控制 3. 专家控制系统 4. 学习控制 5. 免疫算法 6．信息7. 智能控制系统8. 专家系统9. 学习控制系统10. 人工免疫系统 11．信息论12. 黑板13. 模糊判决14. 学习系统15. 选择操作 二、填空题 16. 免疫系统在受到外界病菌的感染后，能够通过自身的免疫机制恢复健康以保持正常工作的一种特性称为免疫系统的。 17．智能控制是采用驱动智能机器实现其目标的过程 18．知识是人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界。 19．与学习系统相似，学习控制系统分为在线学习控制系统和控制系统两类。 20．基于模式识别的学习控制系统，可被推广为一个具有在线特征辨识的分层递阶结构，该控制系统由三级组成，即组织级、和执行控制级。 21. 真体的行动受其心理状态驱动，人类心理状态的要素有认知、情感、三种。 22．神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即无师学习算法和。 23．神经网络自适应控制和常规自适应控制一样，也分为两类，即和模型参考自适应控制。 24．实现学习控制系统需要三种能力：性能反馈、、训练。 25，遗传算法是模仿和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法。 26. 把智能控制与传统控制有机地组合起来，即可构成系统。 27．人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识是。 28．间接进化控制是由作用于系统模型，再综合系统状态输出与系统模型输出作用于进化学习，然后，系统在应用一般闭环反馈控制原理构成进化控制系统。 29. 仿人控制研究的主要目标不是控制对象，而是控制器本身如何对控制专家结构和的模拟。
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。
作业1 1 简述智能控制的概念。 定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。 定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。 定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。 2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？ 智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。 人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。 自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学是一种定量优化的方法。如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。 3 比较智能控制和传统控制的特点？ 1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高 2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论” 3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。 4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。 应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。 应用实例：模糊控制的交流伺服系统 作业2
《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
智能控制系统考试题库 考试类型 概念题：3’*5 论述题：6’*4 计算题：10’+11’ 设计题：20’*2 一：概念题： 1.智能控制；模糊控制；专家控制；神经网络定义 2.写出模糊控制器的四个主要组成部分名称 3.递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则？ 4.何谓神经网络的泛化能力？ 5.写出遗传算法的三个基本操作 6.写出自组织神经网络的三个基本过程 7.写出四种专家系统的知识表示方法 8.写出遗传算法中两种编码方法 二：论述题 1.为什么模糊输出向量要进行解模糊计算？ 2.简述隶属度函数建立的一般准则 3.简述BP算法中误差信号反向传播过程 4.简述模糊控制器的各组成部分功能 5.简述遗传算法进化过程中两种“早熟”现象 6.简述三种提高网络泛化能力的措施 7.写出专家系统组成中知识赛，数据库和推理机的功能 8.简述隶属度函数建立的一般准则 9.简述专家系统各组成部分的功能 10.为什么模糊推理得到的结果要进行解模糊处理?写出常见的两种解模糊方法 11.简述适应度函数在遗传算法中的作用 12.递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些？ 13.信息特征，获取方式，分层方式有哪些？ 14.详细描述数据融合的流程和方法 15.详细描述递阶智能控制系统的优化算法模型 16.比较模糊集合和普通集合的异同 17.简述模糊控制系统的组成与工作原理 18.试举例说明传统集合中叉积序偶的顺序是不能颠倒的 19.结合自身理解浅谈模糊数学与模糊集合的概念 20.举例说明模糊数学隶属函数的概念 21.简述人工神经网络定义及特征 22.生物神经元由哪几部分组成？每一部分的作用是什么？他有哪些特征？ 23.简述BP算法的神经网络结构及学习算法 24.简述遗传算法的特点及关键问题
《智能控制》课程考试试题B
《智能控制》课程考试试题B参考答案 一、填空题 (1) 高级机器人 (2) 智能规划与调度 (3) 自动制造系统 (4) 故障检测与诊断 (5) 小深(Deep Junior) (6) 卡斯帕洛夫(Kasparov) (7) 硬件 (8) 软件 (9) 智能 (10) 智能化 (11) 选择模糊控制器的结构 (12) 选取模糊控制规则 (13) 确定模糊化的解模糊策略,制定控制表 (14) 确定模糊控制器的参数 (15) 傅京孙 (16) 萨里迪斯 (17) 蔡自兴 (18) 生物的进化机制 (19) 进化计算 (20) 反馈机制 二、选择题 1、C 2、A 3、A 4、C 5、D 6、D 7、B 8、C 9、A 10、C 三、问答题 1、答:在研究了智能控制的二元、三元结构理论、知识、信息和智能的定义以及各相关学科的关系之后。蔡自兴教授提出了四元智能控制结构,把智能控制看作是自动控制、人工智能、信息论和运筹学四个学科的交集,如图1所示,其关系可用下式来描述。
IC = AI ∩ CT ∩ IT ∩ OR 图1 智能控制的四元结构 把信息论作为智能控制结构的一个子集是基于下列理由的: (1) 信息论是解释知识和智能的一种手段; (2) 控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的; (3) 信息论已成为控制智能机器的工具; (4) 信息熵成为智能控制的测度; (5) 信息论参与智能控制的全过程,并对执行级起到核心作用。 2、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。 (3) 智能控制是一门边缘交叉学科。实际上,智能控制涉及更多的相关学科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援,同时也要求智能控制工程师是个知识工程师。 (4) 智能控制是一个新兴的研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善,需要进一步探索与开发。 3、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。
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 (xx年来,自动控制一直在寻找新的出路。现在看来,出路之一就是实现控制系统的智能化,以期解决面临的难题。 智能控制采用各种智能化技术实现复杂系统和其它系统的控制目标,是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域,并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。下图表示自动控制的发展过程和通向智能控制路径上控制复杂性
增加的过程。从图中可以看出,这条路径的最远点是智能控制,至少在当前是如此。智能控制涉及高级决策并与人工智能密切相关。 智能控制是一门新建立的学科,无论在理论上或应用上,仍然不够完善,有待继续研究与发展。展望智能控制的发展,我们应该: (1) 与智能控制的目标和定义相比,智能控制研究尚存在一些需要解决的问题。 人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多,人工智能和智能控制研究面临的困难要比我们估计的重大得多,智能科学工作者的研究任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时,要从根本上了解人脑的结构与功能,解决面临的困难,完成人工智能和智能控制的研究任务,需要寻找和建立更新的智能控制框架和理论体系,为智能控制的进一步发展打下稳固 (2) 与人工智能相似的是,智能控制技术是人工智能技术与其它信息处理技术,尤其是信息论、系统论、控制论和认识工程学等的集成。从学科结构的观点来看,提出了不同的思想,其中,智能控制的四元交集结构是最有代表性的一种集成思想。在智能控制领域内已集成了许多不同的控制方案,如模糊自学习神经控制就集成了模糊控制、学习控制和神经
智能控制复习题 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
智能控制复习 第一章 选择题 1． 智能控制的概念首次由着名学者（ D ）提出 A 蔡自兴 B C D 傅京孙 2．经常作为智能控制典型研究对象的是 （ D ） A 智能决策系统 B 智能故障诊断系统 C 智能制造系统 D 智能机器人 3．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入自动控制系 统中， 其核心是 （ B ） A 控制算法 B 控制器智能化 C 控制结构 D 控制系统仿真 4．智能自动化开发与应用应当面向 （ C ） A 生产系统 B 管理系统 C 复杂系统 D 线性系统 5．不属于．．． 智能控制是 （ D ） A 神经网络控制 B 专家控制 C 模糊控制 D 确定性反馈控制 6．以下不属于智能控制主要特点的是 （ D ） A 具有自适应能力 B 具有自组织能力
C 具有分层递阶组织结构 D 具有反馈结构 7．以下不属于智能控制的是( D ) A 神经网络控制 B 专家控制 C 模糊控制 D 自校正调节器 第二章选择题 1．地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（ D ） A 语义网络 B 框架表示 C 剧本表示 D 产生式规则 2．自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（ B ） A 框架表示B语义网络 C 剧本表示 D 产生式规则 3．专家系统中的自动推理是基于（ C ）的推理。 A 直觉 B 逻辑 C 知识 D 预测 4．适合专家控制系统的是 （ D ） A 雷达故障诊断系统 B 军事冲突预测系统 C 聋哑人语言训练系统 D 机车低恒速运行系统 5．直接式专家控制通常由( B )组成 A 控制规则集、知识库、推理机和传感器 B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机 C 信息获取与处理、知识库、推理机和传感器 D 信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器 6．专家控制可以称作基于（ D ）的控制。
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围变动，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动轨迹（跟随系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂。 4. 传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽人意. 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径。 5.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。 6.与传统自动控制系统相比，智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。 7.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优，具有自适应、自组织、自学习和自协调能力。 8.与传统自动控制系统相比，智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力。 4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和涵是什么?