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2023年继续教育作业(三)智能制造单选题（共3题，每题20分）1、在（）方面，要开发具有自主知识产权的机器人操作系统，支持自适应性交互和持续学习、支持人机交互，解决卡脖子问题；结合工艺开发机器人动态仿真和工艺仿真软件。
A、机器人核心软件2、在（）领域，要研制测量、材料配送、钢筋加工、混凝土浇筑、楼面墙面装饰装修、构部件安装和焊接、机电安装等机器人产品。
C、建筑3、2016年发改委、科技部、工信部和网信办联合印发（）。
D、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》4、符号主义的不足是什么？（）B、难以构建完备的知识规则库5、（）要求装备自身具有“学习能力”，通过大数据分析、机器学习等技术，实现分析、推理、决策、控制功能。
A、智能化多选题（共5题，每题8分）1、智能机器人核心零部件的闭环过程包括（）。
A、感知识别B、决策规划C、控制执行D、操作人员E、人机交互2、柔性制造系统的组成部分有哪些？（）A、加工设备B、储运系统C、信息控制系统3、当M1=1时，系统复位完成，即（）（）和（）三个信号都为1。
A、X7B、X14C、X244、俄乌冲突切断了俄罗斯机器人发展，具体表现在（）。
A、全面切断学术交流B、全面停止国际合作C、高端机器人系统受阻D、开源软件不再安全E、持续扩大长臂管辖范围5、智能机床有哪些智能化的功能？（）A、降低制造业中依赖视觉检查的项目B、优化生产C、提高新产品制造过程中的设计、制造效率D、确定产品质量问题来源判断题（共5题，每题6分）1、随着人工智能技术的迅速发展，将深度神经网络技术与传统的图像检测识别技术结合起来，应用于桥梁病害检测识别领域。
正确2、总体设计主要内容包括系统方案设计、结构方案设计、布局与环境设计及评价与决策。
正确3、大数据智能是从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能。
错误4、依托中国发达的制造业，中国已经形成最完整、最庞大的机器人产业链。
正确5、生产过程监控模块是MES系统的数据来源。
第一章：1、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。
2、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。
3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、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。
5、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。
6、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。
7、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8、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。
9、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。
第二章：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）12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。
13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
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。
14、专家控制的基本结构：15、专家控制与专家系统的区别：1，专家控制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。
智能工厂生产管理作业指导书第1章智能工厂概述 (4)1.1 智能工厂的发展背景 (4)1.2 智能工厂的核心技术 (4)1.3 智能工厂的生产管理体系 (5)第2章生产计划与调度 (5)2.1 生产计划编制 (5)2.1.1 生产计划类型 (5)2.1.2 生产计划编制流程 (6)2.1.3 生产计划编制关键要素 (6)2.2 生产调度策略 (6)2.2.1 生产调度目标 (6)2.2.2 生产调度策略 (6)2.2.3 生产调度方法 (7)2.3 智能排产系统应用 (7)2.3.1 智能排产系统架构 (7)2.3.2 智能排产系统功能 (7)2.3.3 智能排产系统应用案例 (7)第3章生产线设计与布局 (7)3.1 生产线设计原则 (8)3.1.1 合理性原则 (8)3.1.2 灵活性原则 (8)3.1.3 安全性原则 (8)3.1.4 节能环保原则 (8)3.2 生产线布局优化 (8)3.2.1 物流优化 (8)3.2.2 空间利用优化 (8)3.2.3 设备布局优化 (8)3.2.4 人员布局优化 (8)3.3 数字化生产线建设 (8)3.3.1 生产数据采集与监控 (8)3.3.2 生产调度与优化 (9)3.3.3 设备管理与维护 (9)3.3.4 人员培训与技能提升 (9)3.3.5 信息化系统集成 (9)第4章仓储管理与物流配送 (9)4.1 仓储管理策略 (9)4.1.1 仓储管理概述 (9)4.1.2 仓储管理目标 (9)4.1.3 仓储管理原则 (9)4.1.4 仓储管理策略 (9)4.2 智能仓储系统 (10)4.2.2 智能仓储系统构成 (10)4.2.3 智能仓储系统优势 (10)4.3 物流配送与运输管理 (10)4.3.1 物流配送概述 (10)4.3.2 物流配送策略 (10)4.3.3 运输管理 (10)4.3.4 物流配送与运输管理的信息化 (11)第5章生产过程控制 (11)5.1 生产过程监控 (11)5.1.1 监控系统构成 (11)5.1.2 监控指标 (11)5.1.3 监控方法 (11)5.1.4 生产过程优化 (11)5.2 生产异常处理 (11)5.2.1 异常类型 (11)5.2.2 异常处理流程 (11)5.2.3 异常预防 (11)5.3 智能制造执行系统（MES） (12)5.3.1 系统架构 (12)5.3.2 功能模块 (12)5.3.3 系统集成 (12)5.3.4 系统实施 (12)第6章质量管理 (12)6.1 质量管理体系构建 (12)6.1.1 管理体系概述 (12)6.1.2 管理体系构建原则 (12)6.1.3 管理体系构建步骤 (13)6.2 质量控制方法 (13)6.2.1 统计过程控制（SPC） (13)6.2.2 零缺陷管理 (13)6.2.3 全面质量管理（TQM） (13)6.2.4 六西格玛管理 (13)6.3 智能质量检测技术 (13)6.3.1 智能视觉检测 (13)6.3.2 智能声音检测 (13)6.3.3 智能传感器检测 (13)6.3.4 人工智能检测 (14)第7章设备管理与维护 (14)7.1 设备管理策略 (14)7.1.1 设备分类与编码 (14)7.1.2 设备选型与采购 (14)7.1.3 设备档案管理 (14)7.1.4 设备使用与培训 (14)7.2.1 设备维护计划 (14)7.2.2 预防性维护 (14)7.2.3 紧急维修 (14)7.2.4 设备维修质量控制 (14)7.3 智能设备监测与故障诊断 (14)7.3.1 设备监测系统 (14)7.3.2 数据采集与分析 (15)7.3.3 故障预警与报警 (15)7.3.4 远程诊断与维护 (15)7.3.5 智能维护决策 (15)第8章能源管理与优化 (15)8.1 能源管理策略 (15)8.1.1 能源消费概述 (15)8.1.2 能源管理目标与原则 (15)8.1.3 能源管理组织与职责 (15)8.1.4 能源管理流程 (15)8.2 能源监测与数据分析 (15)8.2.1 能源监测技术 (15)8.2.2 能源数据采集与传输 (15)8.2.3 能源数据分析方法 (16)8.2.4 能源消耗预警与故障诊断 (16)8.3 智能能源优化系统 (16)8.3.1 系统架构 (16)8.3.2 能源优化策略 (16)8.3.3 系统功能 (16)8.3.4 系统实施与效果评估 (16)8.3.5 系统维护与升级 (16)第9章人力资源管理 (16)9.1 人力资源管理策略 (16)9.1.1 招聘与配置 (16)9.1.2 绩效管理 (16)9.1.3 薪酬福利 (17)9.2 员工培训与发展 (17)9.2.1 培训体系建设 (17)9.2.2 培训资源整合 (17)9.2.3 员工职业发展规划 (17)9.3 智能化人力资源管理 (17)9.3.1 人力资源信息系统 (17)9.3.2 数据分析与决策 (17)9.3.3 智能化工具应用 (17)9.3.4 人才库建设 (17)第10章环境保护与安全生产 (17)10.1 环境保护措施 (17)10.1.2 节能减排 (18)10.1.3 废物处理与资源化利用 (18)10.1.4 环境监测与信息公开 (18)10.2 安全生产管理 (18)10.2.1 安全生产责任制 (18)10.2.2 安全生产规章制度 (18)10.2.3 安全培训与教育 (18)10.2.4 安全生产投入 (18)10.3 智能化安全监控与应急响应系统 (18)10.3.1 智能监控系统 (18)10.3.2 预警与报警系统 (19)10.3.3 应急响应系统 (19)10.3.4 信息共享与协同救援 (19)第1章智能工厂概述1.1 智能工厂的发展背景全球经济一体化和市场竞争的加剧，制造业正面临着前所未有的挑战。
模糊自适应PID 控制的Matlab 仿真设计研究姓名：陈明学号：201208070103班级：智能1201一、 模糊控制思想、PID 控制理论简介：在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素很多基于模糊自适应控制理论, 设计了一种模糊自适应PID 控制器, 具体介绍了这种PID 控制器的控制特点及参数设计规则, 实现PID 控制器的在线自整定和自调整。
通过matlab 软件进行实例,仿真表明, , 提高控制系统实时性和抗干扰能力,易于实现．便于工程应用。
1.1 模糊控制的思想：应用模糊数学的基本理论和方法, 控制规则的条件、操作用模糊集来表示、并把这些模糊控制规则以及有关信息, 诸如PID 控制参数等作为知识存入计算机知识库, 然后计算机根据控制系统的实际情况(系统的输入, 输出) , 运用模糊推理。
1.2 PID 算法：u(t)=k p * e(t)+k i * ∫e(t)t 0dt +k d *de(t)dt= k p *e(t)+ k i *∑e i (t) + k d * e c (t)其中, u (t) 为控制器输出量, e(t) 为误差信号, e c (t)为误差变化率, k p , k i , k d 分别为比例系数、积分系数、微分数。
然而，课本中，为了简化实验难度，只是考虑了kp ，ki 参数的整定。
1.3 模糊PID 控制器的原理图：二、基于Matlab的模糊控制逻辑模块的设计关于模糊逻辑的设计，主要有隶属函数的编辑，参数的选型，模糊规则导入，生成三维图等观察。
2.1 模糊函数的编辑器的设定：打开matlab后，在命令窗口输入“fuzzy”，回车即可出现模糊函数编辑器，基本设置等。
基于课本的实验要求，我选的是二输入（e, e c）二输出（k p ,k i）。
需要注意的是，在命名输入输出函数的时候，下标字母需要借助下划线的编辑，即e_c 能够显示为e c。
2.2四个隶属函数的N, Z, P 函数设定：在隶属函数的设定中，N 选用的是基于trimf（三角形隶属函数） , Z是基于zmf（Z型隶属函数），P是基于smf（S型隶属函数）。
作业11 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21.在完成上次作业的基础上,进一步细化,给出使用智能控制的必要性 ,以及智能控制结果的验证比较方法;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，只适用于解决线性、时不变线等相对简单的控制问题。
智能交通系统运行管理作业指导书第1章智能交通系统概述 (3)1.1 智能交通系统的基本概念 (3)1.2 智能交通系统的组成与功能 (4)1.3 智能交通系统的发展现状与趋势 (4)第2章智能交通系统运行管理原则 (5)2.1 运行管理的基本要求 (5)2.1.1 保证系统安全稳定运行 (5)2.1.2 提高系统运行效率 (5)2.1.3 保障系统服务质量 (5)2.1.4 坚持可持续发展原则 (5)2.2 运行管理的组织架构 (5)2.2.1 管理层 (5)2.2.2 技术支持层 (5)2.2.3 运营操作层 (6)2.2.4 监督检查层 (6)2.3 运行管理的规章制度 (6)2.3.1 安全生产规章制度 (6)2.3.2 运行维护规章制度 (6)2.3.3 服务质量规章制度 (6)2.3.4 应急预案 (6)2.3.5 培训与考核制度 (6)2.3.6 信息安全管理制度 (6)第3章交通数据采集与处理 (6)3.1 交通数据采集技术 (6)3.1.1 传感器技术 (6)3.1.2 通信技术 (6)3.1.3 数据融合技术 (7)3.2 交通数据处理与分析 (7)3.2.1 数据预处理 (7)3.2.2 交通流参数估计 (7)3.2.3 交通事件检测 (7)3.3 交通数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储技术 (7)3.3.2 数据管理策略 (7)3.3.3 数据共享与交换 (7)第4章交通信号控制系统 (7)4.1 交通信号控制策略 (7)4.1.1 控制目标 (7)4.1.2 控制方法 (8)4.1.3 控制参数设置 (8)4.2 交通信号控制设备 (8)4.2.2 检测设备 (8)4.2.3 通信设备 (8)4.3 交通信号控制系统运行管理 (8)4.3.1 系统运行监控 (8)4.3.2 系统维护管理 (8)4.3.3 交通数据分析 (9)第5章智能公共交通系统 (9)5.1 智能公共交通系统概述 (9)5.2 公交调度与优化 (9)5.2.1 公交调度概述 (9)5.2.2 公交调度策略 (9)5.2.3 公交优化方法 (9)5.3 公交信息服务与管理系统 (9)5.3.1 公交信息服务 (9)5.3.2 公交管理系统 (10)第6章智能交通监控系统 (10)6.1 智能交通监控技术 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 关键技术 (10)6.1.3 技术应用 (10)6.2 交通事件检测与处理 (11)6.2.1 交通事件检测 (11)6.2.2 交通事件处理 (11)6.3 交通视频监控系统 (11)6.3.1 系统构成 (11)6.3.2 视频监控关键技术 (11)6.3.3 视频监控系统应用 (11)第7章智能停车系统 (12)7.1 停车场管理系统 (12)7.1.1 系统概述 (12)7.1.2 系统功能 (12)7.1.3 系统架构 (12)7.2 路边停车管理系统 (12)7.2.1 系统概述 (12)7.2.2 系统功能 (12)7.2.3 系统架构 (13)7.3 停车诱导与信息服务 (13)7.3.1 系统概述 (13)7.3.2 系统功能 (13)7.3.3 系统架构 (13)第8章智能交通信息服务系统 (13)8.1 交通信息采集与处理 (13)8.1.1 信息采集方法 (13)8.2 交通信息发布与接收 (14)8.2.1 信息发布渠道 (14)8.2.2 信息接收方式 (14)8.3 交通信息服务平台 (14)8.3.1 平台架构设计 (14)8.3.2 平台功能实现 (14)8.3.3 平台运维管理 (14)8.3.4 平台安全保障 (15)第9章智能交通系统安全与应急 (15)9.1 智能交通系统安全策略 (15)9.1.1 安全管理目标与原则 (15)9.1.2 安全管理体系 (15)9.1.3 安全风险评估 (15)9.1.4 安全措施 (15)9.2 系统安全防护技术 (15)9.2.1 硬件安全防护 (15)9.2.2 软件安全防护 (15)9.2.3 数据安全防护 (16)9.2.4 网络安全防护 (16)9.3 突发事件应急处理 (16)9.3.1 应急预案 (16)9.3.2 应急演练 (16)9.3.3 应急响应 (16)9.3.4 事后评估 (16)第10章智能交通系统评估与优化 (16)10.1 系统运行效果评估 (16)10.1.1 评估指标体系构建 (16)10.1.2 数据收集与分析 (16)10.1.3 评估结果运用 (16)10.2 系统优化策略与方法 (16)10.2.1 系统优化目标 (16)10.2.2 优化策略制定 (17)10.2.3 优化方法应用 (17)10.3 智能交通系统发展趋势与展望 (17)10.3.1 技术发展趋势 (17)10.3.2 政策与管理创新 (17)10.3.3 市场与应用拓展 (17)第1章智能交通系统概述1.1 智能交通系统的基本概念智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是指运用现代信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等，对交通系统进行智能化改造和提升的一套系统。
智能控制题目及解答 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么3．比较智能控制与传统控制的特点。
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，并说明其工作原理和控制性能。
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。
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、自适应和自组织的功能。
（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，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和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和大系统的控制问题；而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。
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，而智能控制通常是学习积累非精确知识；传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。
第二章多智能体分布式控制基础知识1. 多智能体系统：多智能体系统指的是由多个智能体组成的系统，每个智能体具有自主决策和交互能力，并通过相互合作或竞争来实现系统目标。
2. 分布式控制：分布式控制是指将系统的控制任务分配给多个智能体，从而实现系统的协同控制。
每个智能体根据自身感知和决策能力独立地执行任务，并与其他智能体进行通信和协调。
3. 自主决策：每个智能体具有自主决策能力，能够根据自身的目标和环境信息做出决策。
自主决策可以通过使用机器学习、强化学习等方法来实现。
4. 交互能力：智能体之间通过通信和协调来实现系统目标。
交互能力可以通过消息传递、协议设计等方式来实现。
5. 合作与竞争：多智能体系统中的智能体可以通过合作来协同完成任务，也可以通过竞争来获得优势。
合作和竞争可以通过协商、博弈等方式来实现。
6. 感知与决策：每个智能体通过感知环境的信息，包括自身状态和其他智能体的状态等，进行决策。
感知和决策可以通过传感器、算法等方式来实现。
7. 通信与协调：智能体之间通过通信来交换信息，并通过协调来实现系统的协同控制。
通信和协调可以通过通信协议、约束条件等方式来实现。
8. 系统目标：多智能体系统的目标是通过智能体之间的合作与竞争，实现系统整体的优化。
系统目标可以是最大化总体效能、优化资源利用率等。
9. 分布式控制算法：为了实现多智能体系统的分布式控制，需要设计相应的算法。
分布式控制算法可以包括合作博弈、一致性算法、分布式路径规划等方法。
10. 应用领域：多智能体分布式控制的应用领域包括无人车编队控制、无线传感器网络、机器人协作等。
这些应用领域都涉及到多个智能体之间的合作与竞争。
题目1：求取模糊控制表（课本62-67页，matlab编程求解）解：MATLAB编程如下：%实现功能：计算模糊控制表clcclear%x的隶属度表，其中x代表的是误差eX=[1.0 0.8 0.7 0.4 0.1 zeros(1,8);0.2 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,8);0 0.1 0.3 0.7 1.0 0.7 0.2 zeros(1,6);zeros(1,4) 0.1 0.6 1.0 zeros(1,6);zeros(1,6) 1.0 0.6 0.1 zeros(1,4);zeros(1,6) 0.2 0.7 1.0 0.7 0.3 0.1 0;zeros(1,8) 0.2 0.7 1.0 0.7 0.3;zeros(1,8) 0.1 0.4 0.7 0.8 1.0];%y的隶属度表，其中y表示的是误差的导数Y=[1.0 0.7 0.3 zeros(1,10);0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,8);0 0 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,6);zeros(1,4) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 zeros(1,4);zeros(1,6) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3 0 0;zeros(1,8) 0.3 0.7 1.0 0.7 0.3;zeros(1,10) 0.3 0.7 1];%z的隶属度表，其中z表示的是控制量uZ=Y;%模糊控制规则表%其中: 1代表NB，2代表NM，3代表NS% 4代表ZE，5代表PS，6代表PM，7代表PBrule=[1 1 1 1 2 4 4;1 1 1 12 4 4;2 2 2 2 4 5 5;2 23456 6;2 23456 6;3 34 6 6 6 6;4 4 6 7 7 7 7;4 4 6 7 7 7 7];Set=[-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6]; %模糊集合control_data=[]; %control_data待求的模糊控制表for i=1:13 %控制模糊表的行变量control=[];for j=1:13 %控制模糊表的列变量x0=Set(i);y0=Set(j);CCC=[]; %存放Ci;CCC矩阵将来存放的是56*13维的矩阵for m=1:8 %模糊控制规则表的行变量Ai=X(m,:); %Ai为列向量for n=1:7 %模糊控制规则表的列变量Bi=Y(n,:); %Bi为列向量Ci=Z(rule(m,n),:); %模糊控制规则表的控制变量%得到RiA矩阵RiA=zeros(13,13);for p=1:13for q=1:13RiA(p,q)=min(Ai(p),Ci(q));endend%AA表示A' 矩阵AA=zeros(1,13);[a1,b1]=find(x0==Set);AA(a1,b1)=1;%最小最大原则求取CiACIA_temp=zeros(13,13);for ii=1:13CIA_temp(:,ii)=min(AA',RiA(:,ii));%先取小endCIA=max(CIA_temp);%再取大%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%得到RiB矩阵RiB=zeros(13,13);for p=1:13for q=1:13RiB(p,q)=min(Bi(p),Ci(q));endend%BB表示B' 矩阵BB=zeros(1,13);[a2,b2]=find(y0==Set);BB(a2,b2)=1;%最小最大原则求取CiBCIB_temp=zeros(13,13);for ii=1:13CIB_temp(:,ii)=min(BB',RiB(:,ii));endCIB=max(CIB_temp);%求CIA和CIB的交C=min(CIA,CIB);CCC=[CCC;C];endend%求出56个Ci的并C_max=max(CCC);%利用重心法解模糊temp=C_max.*Set;control_temp=sum(temp)/sum(C_max);control=[control,control_temp];endcontrol_data=[control_data;control];enddisp('模糊控制表如下:');control_data=roundn(control_data,-2) %保留2位小数且四舍五入fid=fopen('kongzhi.txt','w');count=fprintf(fid,'%d\n',control);fclose(fid);运行结果如下：题目二：被控对象)14)(12(20)(++=s s s G 给定为100，设计一个模糊控制器实现对象系统的控制。
