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一、填空题1.传统控制方法包括经典控制和现代控制2.智能控制具有学习、抽象、推理、决策等功能3.智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法4.神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点5.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法6.遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习7.遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。
8.智能控制的应用包括智能机器人控制、计算机集成制造系统（CIMS）、工业过程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。
9.专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序10.专家系统的发展分为3个时期：初创期、成熟期、发展期11.专家系统主要由知识库和推理机构成12.知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等13.推理机包括三种推理方式：正向推理、反向推理、双向推理14.常用的知识表示方法为：产生式规则，框架，语义网络，过程。
其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。
15.智能是脑特别是人脑的属性或产物。
智能的基础是知识。
智能的关键是思维。
智能取决于感知和行为。
内涵：智能=知识+思维；外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力。
16.专家系统知识库的数据库包括事实、证据、假设、目标因素。
17.专家控制器分为以下两种类型：直接型专家控制器、间接型专家控制器18.专家控制的特点：灵活性、适应性、鲁棒性19.模糊集是用隶属函数来表征的20.模糊集合的逻辑运算实质上就是隶属函数的运算过程。
21.模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数：高斯型隶属函数、广义钟型隶属函数、S形隶属函数、梯形隶属函数、三角形隶属函数、Z形隶属函数22.隶属函数是模糊控制的应用基础23.遵照这一原则的隶属函数选择方法有以下几种：模糊统计法、主观经验法、神经网络法24.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25.知识库由数据库和规则库两部分构成。
智能控制基础复习总结第一部分（填空题）1.智能控制的几个主要分支：基于知识的专家系统、模糊控制、神经元网络控制、学习控制。
2.隶属度函数的建立方法：模糊统计法、例证法、专家经验法、二元对比排序法。
3.神经元网络系统的研究主要有三个方面的内容：神经元模型、神经网络结构、神经网络学习方法。
4.从网络结构方面来看，人工神经网络主要表现为三大类：前向网络、反馈网络、自组织网络。
5.神经网络的模型分类（按连接方式分类）：前向网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络。
6.神经网络的学习算法可分为（根据连接权系数的改变方式）：相关学习、纠错学习、无导师学习（各类详细介绍见P88）。
7.对神经网络的训练过程有较大影响的有：权系数的初值、学习方式、激励函数、学习速率。
8.知识表达的种类：图示类、符号类、结构类。
9.含一个隐层以上的多层前向传播神经网络不仅可以以任意精度逼近连续函数本身，还可以逼近函数的导数项。
第二部分（简答题）1.智能控制系统由哪几部分组成？各部分作用是什么？智能控制系统的特点是什么？答：智能控制系统由六部分组成，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。
执行器：是系统的输出，对外界对象发生作用，有电机、定位器、阀门、电磁线圈等；传感器：产生智能系统的输入，可以是关节位置传感器、视觉/触觉传感器、力传感器、距离传感器等，用来监测外部环境和系统本身的状态，向感知信息处理单元提供输入；感知信息处理：将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望值进行比较，在时间和空间上综合观测值与期望值之间的异同，检测事件识别环境；认知：接收存储信息、知识、经验和数据，并分析推理做出决策，送至规划和控制部分；通信接口：建立人机联系及各模块之间的联系；规划和控制：系统核心，根据任务要求、反馈信息及经验知识，进行自动搜索、推理决策、动作规划，最后产生控制作用。
智能控制系统的原理结构智能控制系统的分层递阶结构从智能控制系统的功能模块结构观点出发，提出了分层递阶结构的智能控制系统。
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《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。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
一、单项选择题4．铜热电阻的测温范围是（）。
A．0℃～100℃B．－50℃～150℃C．－200℃～500℃D．－200℃～850℃5．霍尔式压力传感器利用霍尔元件将压力所引起的弹性元件（）转换为霍尔电势实现压力测量。
A．变形B．弹力C．电势D．位移6．生产过程自动化的核心是（）装置。
A．自动检测B．自动保护C．自动执行D．自动调节7．自动控制系统中常用来表示动态特性的表示方法有三种，其中（）是最原始最基本的方法。
A．微分方程法B．传递函数法C．阶跃响应法D．方块图法8．一个系统稳定与否取决于（）。
A．系统的输入B．系统的输出C．系统本身的结构参数D．系统的初始条件9．关于被控变量时间常数T，不正确的说法是（）。
A．被控变量达到新稳态值63.2％所需的时间B．反映被控变量变化快慢的参数C．表示被控变量静态特性的参数D．经过3T时间，可近似认为动态过程已结束10．积分控制规律的特点是（）A．控制及时，能消除余差B．控制超前，能消除余差C．控制滞后，能消除余差D．控制及时，不能消除余差11．在自控系统中，确定调节器、调节阀、被控对象的正、反作用方向必须按步骤进行，其先后排列次序为（）。
A．调节器、调节阀、被控对象B．调节阀、被控对象、调节器C．被控对象、调节器、调节阀D．被控对象、调节阀、调节器12．串级控制系统设计中，副回路应包含（）A．较多干扰；B．主要干扰；C．特定的干扰；D．主要干扰和尽量多的干扰13．单纯前馈控制系统是一种对（）进行补偿的控制系统A．测量值与给定值的偏差；B．被控变量的变化；C．干扰量的变化；D．特定干扰的变化14．以下简称中，常用来表示模拟输入、输出信号的是（）。
A．AI、AO B．DI、DOC．MI、MO D．PI、PO15．DCS中的各种卡件是指（）。
A．软件B．硬件C．软件和硬件D．各种程序二、填空题4．气动执行机构接受阀门定位器输出的，并将其转换为相应的，以推动调节机构动作。
智能控制复习第一章选择题1．智能控制的概念首次由著名学者（ D ）提出A 蔡自兴B J.S.AlbusC J.M.MendelD 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。
A 直觉B 逻辑C 预测D 知识7．直接式专家控制通常由( C )组成A 信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和传感器C 信息获取与处理、知识库、推理机构和控制规则集D 信息获取与处理、控制规则集、推理机构和传感器8．专家系统的核心部分是（ B ）A 人机接口、过程接口、推理机构B 知识库、数据库、推理机构C 人机接口、知识获取结构、推理机构 D知识库、数据库、人机接口9．以下不属于专家系统知识表示法的是（ C ）A 彩色Petri网络B 语义知识表示C 样本分类D 产生式规则10．产生式系统的推理方式不包括（ C ）A 正向推理B 反向推理C 简单推理D 双向推理11．肺病诊断专家系统使用的知识表示方法为（ D ）A 语义网络B 产生式规则C 剧本表示D 框架表示12．以下不属于专家系统组成部分的是 ( A )A 专家B 数据库C 知识库D 解释部分13．黑板专家控制系统的组成有（ C ）A 黑板、数据库、调度器B 数据库、知识源、调度器C黑板、知识源、调度器 D 黑板、规则库、调度器14．建立专家系统，最艰难（“瓶颈”）的任务是（ B ）A 知识表示B 知识获取C 知识应用D 知识推理15． 在专家系统中， （ D ）是专家系统与用户间的人-机接口A 知识库B 数据库C 推理机D 解释机构16． 产生式系统包含的基本组成 （ A ）A 知识库、规则库和数据库B 规则库、模型库和控制器C 知识库、规则库和模型库D 规则库、数据库和控制器第三章 模糊控制1． 某模糊控制器输出信息的解模糊判决公式为()()101n i U i i n U i i u u u u m m ==´=åå，该解模糊方法为 （ D ）A 最大隶属度法B 取中位数法C 隶属度限幅元素平均法D 重心法2．在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输入是 （ A ）A 温度的误差e 和温度误差变化量d eB 控制加热装置的电压的误差e 和电压误差变化量deC 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量d eD 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量de3．下列概念中不能用普通集合表示的是 （ D ）A 控制系统B 低于给定温度C 工程师D 压力不足4．以下应采用模糊集合描述的是 （ B ）A 高三男生B 年轻C 教师D 社会5．总结手动控制策略，得出一组由模糊条件语句构成的控制规则，据此可建立（ D ）A 输入变量赋值表B 输出变量赋值表C 模糊控制器查询表D 模糊控制规则表6．某模糊控制器的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e 、误差变化率△e ；以及加热装置中可控硅导通角的变化量u ，故该模糊控制器为（ A ）A 双输入一单输出B 单输出一单输入C 双输入一双输出D 单输出一双输入7．在论域U 中，模糊集合A 的支集只包含一个点u ，且()A u m =1，则A 称为 （ B ）A a 截集B 模糊单点C 核D 支集8．在模糊控制中，隶属度 ( C )A 不能是1或0B 根据对象的数学模型确定C 反映元素属于某模糊集合的程度D 只能取连续值9．模糊集合中，()A u m =0.5对应的元素u 称为 （ A ）A 交叉点B 模糊单点C 核D 支集10．在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度最大的元素作为精确值，去执行控制的方法称为 （ B ）A 重心法B 最大隶属度法C 系数加权平均法D 中位数法11．若模糊集合A 表示模糊概念“老”，其隶属度函数为A m ，则模糊概念“略微老”相当于A λμ，其中 λ为， （ C ）A 2B 4C 1／2D 1／412． 若对误差、误差变化率论域X 、Y 中元素的全部组合计算出相应的控制量变化ij u ，可写成矩阵()ij n m u ´，一般将此矩阵制成 （ C ）A 输入变量赋值表B 输出变量赋值表C 模糊控制器查询表D 模糊控制规则表13．在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输出是 （ C ）A 温度的误差eB 温度误差变化量d eC 控制加热装置的电压UD 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量d e14．以下的集合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质 （ D ）A 交换律B 结合律C 分配律D 互补律15. 以下属于模糊集合表示方法的是 （ B ）A 重心法B 扎德法C 系数加权平均法D 中位数法16．在选定模糊控制器的语言变量及各个变量所取的语言值后，可分别为各语言变量建立各自的（ C ）A 控制规则表B 控制变量赋值表C 语言变量赋值表D 论域量化表17．模糊控制方法是基于（ D ）A 模型控制B 递推的控制C 学习的控制D 专家知识和经验的控制18. 以下应采用模糊集合描述的是（ B ）A 学生B 大苹果C 老师D 演员19．若模糊集合A表示模糊概念“老”，其隶属度函数为Am，则模糊概念“极老”相当于A λμ，其中λ为，（ D ）A 2B 4C 1／2D 1／420．某液位模糊控制系统的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e以及加热装置中可控硅导通角的变化量u，但不考虑温度误差变化率△e，该模糊控制器应为（ B ）A 双输入一单输出B 单输入一单输出C 双输入一双输出D 单输入一双输出21．模糊隶属度函数曲线的形状可以为 ( C )A 椭圆形B 平行四边形C 梯形D 圆形22．在选定模糊控制器的语言变量及各个变量所取的语言值后，可分别为各语言变量建立各自的（ C ）A 控制规则表B 控制查询表C 语言变量赋值表D 基本论域量化表23．某模糊控制器的语言变量选为实际水位与给定水位之差即误差e，以及调节阀门开度的变化量u，故该模糊控制器为( B )．A. 单输出—双输入 B．单输入—单输出C. 双输入—双输出D. 双输入—单输出24．某一隶属度函数曲线的形状可以选为（ C ）A 椭圆形B 圆形C 三角形D 正方形25．模糊控制器的术语“正中”，可用符合（ D ）表示A PB B NMC ZED PM26．以下关于模糊关系的正确说法是（ B ）A 模糊关系是普通关系的一个特例B 模糊关系描述元素之间的关联程度C 模糊关系中的元素都是整数D 模糊关系矩阵一定是方阵27．模糊控制以模糊集合为基础，最早提出模糊集合的学者是（ A ）A L.A.ZadehB MamdaniC TakagiD Sugeno28．在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心作为输出值，去执行控制的方法称为（ A ）A 重心法B 最大隶属度法C 系数加权平均法D 中位数法29．下列概念中不能．．用普通集合表示的是（ D ）A 控制系统B 压力不足C 机电工程师D 低于给定温度30．在模糊控制中，隶属度 ( C )A 不能是1或0B 是根据对象的数学模型确定的C 反映元素属于某模糊集合的程度D 只能取连续值31．最适合作为语言变量的值是（ A ）A 速度B 天气C 特别D 表演32．若模糊集合A表示模糊概念“老”，其隶属度函数为Am，则模糊概念“非常老”相当于A λμ，其中λ为，（ C ）A 2B 4C 1／2D 1／4第4 章神经网络1. BP网络使用的学习规则是（ B ）A 相关规则B 纠错规则C 竞争规则D 模拟退火算法2．BP神经网络所不具备的功能是（ C ）A 自适应功能B 泛化功能C 优化功能D 非线性映射功能3．由于各神经元之间的突触连接强度和极性有所不同并可进行调整，因此人脑才具有( A ) 的功能。
智能控制理论复习资料一．智能控制概述1.什么是智能？什么是人工智能？答：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能成功地达到预定目的的能力。
是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术与应用系统的一门新的科学技术。
2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。
在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。
在没有人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？答：二元结构：人工智能、自动控制三元结构：人工智能、自动控制、运筹学4.智能控制系统的主要功能特点是什么？答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能5.智能控制的研究对象具备什么特点？答：①不确定性的模型。
传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。
②高度的非线性。
传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。
③复杂的任务要求。
传统的控制系统中，控制任务或者是要求输出值为定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。
6.智能控制与自动控制的关系是什么？答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸；②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自动控制的方法来解决“低级”的控制问题；③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。
7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？答：传统控制难以解决的问题包括以下几点：①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，无法获得精确的数学模型；②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题；③针对实际系统往往要进行一些较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合；④实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务无能为力。
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。
一、填空题1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。
2、变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的。
3、描述变量的标称值安排的越多，即在论语中的隶属度函数的密度越大，模糊控制系统的分辨率就越高，其系统响应的结果就越平滑。
如果标称值安排得太少，则其系统的响应可能会不太敏感，并可能无法及时提供输出控制跟随小的输入变化，以致使系统的输出会在期望值附近震荡。
4、重叠率=重叠范围/附近模糊隶属度函数的范围，一般重叠率为0.2-0.6为宜，低重叠指数适用于有较大明确相关性的输入输出系统。
5、模糊控制的缺点：a建立模糊化和逆模糊化的方法时，缺乏系统的方法主要靠经验和试凑b总结模糊控制规则有时比较困难c控制规则一旦确定不能在线调整，不能很好的适应情况的变化d模糊控制器由于不具有积分环节，因而稳态精度不高。
6、神经网络反映人脑功能的基本特征：并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆。
7、BP网络的优点为：（1）只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系；（2）BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力。
（3）BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。
BP网络的主要缺点为：（1）待寻优的参数多，收敛速度慢；（2）目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值；（3）难以确定隐层及隐层节点的数目。
目前，如何根据特定的问题来确定具体的网络结构尚无很好的方法，仍需根据经验来试凑。
8、专家控制系统是由知识库推理机数据库知识获取机构解释机构人机界面五部分组成。
9、分层递阶智能控制从上往下由组织级、协调级和执行级3部分组成,遵循精度随智能降低而增大（IPDI）原理，即越往下层，智能越低，但精度越高。
10、集散递阶智能控制新增加了多传感器信息融合级。
（组织级、智能协调级、多传感器融合级、生产过程执行级）二、问答题1、智能控制系统由哪几部分组成，各部分作用。
智能控制的提出：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问题，难以解决对复杂系统的控制。
在传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题，主要表现以下几点：（1）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，无法获得精确的数学模型。
（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。
（3）针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。
（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。
傅京逊教授1971年首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二元论。
美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹学，提出三元论，即IC=AC∩AI∩OR智能控制定义，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（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。
智能控制的几个重要分支为专家控制、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：智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习，不断积累知识，使系统的控制性能得到改善；（2）适应功能：智能控制器具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自适应控制，当系统某一部分出现故障时，也能进行控制；（3）自组织功能：智能控制器对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。
（4）优化能力：智能控制能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式，获得整体最优的控制性能。
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。
专家系统主要由知识库和推理机构成，结构如下专家系统作用：专家系统能处理定性的、启发式或不确定的知识信息，经过各种推理来达到系统的任务目标。
专家系统为解决传统控制理论的局限性提供了重要的启示，二者的结合导致了专家控制这一方法。
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。
专家控制与专家系统存在区别：（1）专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。
（2）专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。
专家控制的关键技术：(1) 知识的表达方法；(2)从传感器中识别和获取定量的控制信号；(3)将定性知识转化为定量的控制信号；(4)控制知识和控制规则的获取。
特点（1）灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律；（2）适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化；（3）鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。
PID专家控制的实质是，基于受控对象和控制规律的各种知识，无需知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。
专家PID控制是一种直接型专家控制器。
模糊控制是建立在人工经验基础之上的。
对于一个熟练的操作人员，他往往凭借丰富的实践经验，采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。
若能将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述，并用语言表达出来，就会得到一种定性的、不精确的控制规则。
如果用模糊数学将其定量化就转化为模糊控制算法，形成模糊控制理论。
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。
模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。
（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。
模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理导出。
这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。
（3）模糊控制易于被人们接受。
模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来表示的，如“今天气温高，则今天天气暖和”，易于被一般人所接受。
（4）构造容易。
模糊控制规则易于软件实现。
（5）鲁棒性和适应性好。
通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效的控制。
模糊集合的概念是由美国加利福尼亚大学著名教授L.A.Zadeh于1965年首先提出来的。
模糊集合的引入，可将人的判断、思维过程用比较简单的数学形式直接表达出来。
模糊集理论为人类提供了能充分利用语言信息的有效工具。
高斯型隶属函数 广义钟型隶属函数由三个参数a ，b ，c 确定：S 形函数sigmf(x,[a c])由参数a 和c 决定：梯形隶属函数 三角形隶属函数Z 形隶属函数 目前还没有成熟的方法来确定隶属函数，主要还停留在经验和实验的基础上。
通常的方法是初步确定粗略的隶属函数，然后通过“学习”和实践来不断地调整和完善。
遵照这一原则的隶属函数选择方法有以下几种。
（1）模糊统计法 根据所提出的模糊概念进行调查统计，提出与之对应的模糊集A ，通过统计实验，确定不同元素隶属于A 的程度。
对模糊集A 的隶属度 =（2）主观经验法当论域为离散论域时，可根据主观认识，结合个人经验，经过分析和推理，直接给出隶属度。
这种确定隶属函数的方法已经被广泛应用。
（3）神经网络法 利用神经网络的学习功能，由神经网络自动生成隶属函数，并通过网络的学习自动调整隶属函数的值。
例3-10 设则A 和B 的合成为：模糊推理 常用的有两种模糊条件推理语句：If A then B else C ；If A AND B then C 常用的模糊推理方法有两种：Zadeh 法和Mamdani 法。
Mamdani 推理法是模糊控制中普遍使用的方法，其本质是一种合成推理方法。
定义：若有两个模糊集A 和B ，其论域分别为X 和Y ，则定义在积空间上的模糊集合 为 的直积，隶属函数表达为： 或 模糊推理语句“If A AND B then C”确定了三元模糊关系R ，即：R=(A ×B)T1×C其中(A ×B)T1为模糊关系矩阵(A ×B)(m ×n)构成的m ×n 列向量，n 和m 分别为A 和B 论域元素222)(),,(σσc x e c x f --=ba c x cb a x f 211),,,(-+=)(11),,(c x a e c a x f --+=⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤--≤≤≤≤--≤=d x d x c c d x d c x b b x a ab ax a x d c b a x f 010),,,,(⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤--≤≤--≤=c x c x b b c x c b x a a b a x a x c b a x f 00),,,(N A u 试验总次数的次数∈00u ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=9.03.01.07.0A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1.02.09.04.0B ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∨∨∨∨=9.03.09.07.01.09.02.03.09.01.04.07.0B A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∧∧∧∧=1.02.01.04.01.09.02.03.09.01.04.07.0B A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----=1.07.09.03.09.013.011.017.01A ⎥⎦⎤⎢⎣⎡==22211211c c c c B A C )b (a )b a (c 2112111111∧∨∧= )b (a )b a (c 2212121112∧∨∧= )b (a )b a (c 2122112121∧∨∧= )b (a )b a (c 2222122122∧∨∧= A B ⨯A B {}(,)Min (),()A B A B x y x y μμμ⨯=(,)()()A B A B x y x y μμμ⨯=的个数。
基于模糊推理规则，根据模糊关系R ，可求得给定输入A1和B1对应的输出C1：C1=（A1×B1）T2R 例3-9 设论域x={a1，a2，a3}，y={b1，b2，b3}，z={c1，c2，c3}，已知 ， 。
试确定“If A AND B then C”所决定的模糊关系R ，以及输入为 , 时的输出C1。
解：将A ×B 矩阵扩展成如下列向量：当输入为A1和B1时，有：将A1×B1矩阵扩展成如下行向量：最后得:即：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，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。
该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，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。
模糊控制原理框图模糊控制器的设计步骤（以单变量二维模糊控制器为例，介绍这种形式模糊控制器的设计步骤，其设计思想是设计其他模糊控制器的基础。
） 1 模糊控制器的结构单变量二维模糊控制器是最常见的结构形式。
2 定义输入输出模糊集对误差E 、误差变化EC 及控制量u 的模糊集及其论域定义如下： E 、EC 和u 的模糊集均为： E 、EC 的论域均为：{-3，-2，-1，0，1，2，3} u 的论域为：{-4.5,-3,-1.5,0,1,3,4.5}3211.015.0a a a A ++=3216.011.0a b b B ++=2114.0c c C +=32111.05.00.1a a a A ++=11230.10.51B b b b =++[]T0.50.10.50.5A B=10.110.60.1 1.00.60.10.10.10.1A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯∧=∧=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦()[][]T T1TR=A B C= 0.10.50.50.1 1.00.60.10.10.10.410.10.40.40.10.40.40.10.10.10.10.50.50.110.60.10.10.1⨯⨯⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ ()[]T 111110.10.510.50.10.510.10.50.50.10.10.10.1A B A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯=⨯=∧=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦()[]T20.10.510.10.50.50.10.10.1A B ⨯=[][]T10.10.40.40.10.40.40.10.10.10.10.510.10.50.50.10.10.10.10.50.50.110.60.10.10.1 0.40.5C ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦= 1120.40.5C c c =+{}PB PM PS Z NS NM NB ,,,,,,3 定义输入输出隶属函数模糊变量误差E 、误差变化EC 及控制量u 的模糊集和论域确定后，需对模糊语言变量确定隶属函数，确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。
