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智能控制技术复习题课后答案-图文一、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16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用函数表示,模糊集合可用函数表示。
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。
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，而主要关注其目的和行为是否达到。
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 (20) 学习控制系统二、选择题1、D2、A3、C4、B5、D6、B7、A8、D9、A 10、D三、问答题1、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。
智能控制技术参考答案智能控制技术参考答案智能控制技术是指通过计算机、传感器、执行器等设备，对目标系统进行感知、分析和决策，从而实现对系统的智能化控制。
随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域得到了广泛的应用，如工业自动化、智能家居、无人驾驶等。
智能控制技术的核心是人工智能算法。
人工智能算法是一种模拟人类智能行为的计算机算法，能够通过学习和优化来实现智能决策。
常见的人工智能算法有神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
这些算法能够根据输入的数据和规则，自动调整参数和权重，从而实现对目标系统的智能控制。
在工业自动化领域，智能控制技术能够提高生产效率和产品质量。
例如，智能机器人可以代替人工完成繁重、危险的工作，如焊接、搬运等。
智能控制技术还可以实现生产线的自动调度和优化，提高生产线的运行效率。
此外，智能控制技术还可以实现对工业设备的远程监控和故障诊断，及时发现并修复设备故障，提高设备的可靠性和稳定性。
在智能家居领域，智能控制技术能够提高居住环境的舒适度和安全性。
通过智能传感器和执行器，智能控制系统能够实时感知和调节室内温度、湿度、光线等环境参数，使居住环境更加舒适。
智能控制系统还可以实现对家电设备的远程控制和管理，如远程开关灯、调节空调温度等。
此外，智能控制系统还可以实现对家庭安防系统的监控和报警，保护家庭成员的安全。
在无人驾驶领域，智能控制技术是实现无人驾驶的关键。
通过激光雷达、摄像头等传感器，智能控制系统能够实时感知道路、车辆和行人等信息，从而实现自动驾驶。
智能控制系统还可以根据交通规则和驾驶习惯，自动决策和调整行驶速度、转向角度等参数，保证行驶的安全和顺畅。
此外，智能控制系统还可以通过云端数据分析和学习，不断优化驾驶策略，提高驾驶的效率和安全性。
智能控制技术的发展还面临一些挑战。
首先，智能控制技术需要大量的数据进行训练和学习，而获取和处理大量的数据是一项复杂而耗时的任务。
其次，智能控制技术需要高性能的计算设备来支持算法的运行和优化，而高性能计算设备的成本和能耗较高。
（书本 P 13）上海第二工业大学《智能控制系统》练习卷一、填空题1、机器智能是把信息进行组织 、并 把它转换成知识 的过程。
2、智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的 时变性 、 非线性 和 不确定性 。
3、智能控制中的三元论指的是： 人工智能 、 自动控制 和 运筹学 。
4、从 工程控制角度看，智能控制三个基本要素是： 归纳 、 集注 、 组合操作 。
（这道题有点疑问，大家找找资料）5、生物神经元经抽象化后，得到的人工神经元模型，它有三个基本要素 连接权值 、 求和函数 和 激发函数 。
6、神 经网络的结构按照神经元连接方式可分成 层状 和 网状 。
7、定义一个语言变量需要定义 4 个方面的内容： 定义变量名称 、 定义变量的论域 、 定义变量的语言 、 定义每个模糊集合的隶属函数 。
8、� = 0.2 + 0.3 + 0.4 + 0.9，则 A0.2={x1, x2, x3, x4}，A0.4={ x3, x4} ，A0.9={ x4 }�1�2�3 �49、假设论域为 5 个人的体重分别为 110kg 、95kg 、85kg 、78kg 、65kg ，他们 的体重对于“肥胖”的模糊概念的隶属度分别为 0.95、0.88、0.8、0.72、0. 5。
试用：(1) Zadeh 表示法表示模糊集“肥胖” 答：肥胖=0. 95 +0. 88 +0. 8 +0. 72 +0. 5 11095857865(2)序偶表示法表示模糊集“ 肥胖”答：肥胖={(110,0.95), (95,0.88)(85,0.8)(78,0.72)(65,0.5)} （或 肥胖={0.95, ,0.88,0.8,0.72,0.5}）10、专家系统的核心部分是： 知识库子系统 、 推理子系统 。
11、在专家系统中，解释器是专家系统与用户间的人-机接口。
12、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有：阈值型函数、饱和型函数、和双曲函数（此外还有S 型函数，高斯函数等）。
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。
16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用 函数表示,模糊集合可用 函数表示。
《智能控制技术基础》试卷(A)标准答案剖析20__6~20__7 学年第一学期期末考试《智能控制技术基础》试卷（A）标准答案一、填空题（空每空 1 分，共 10 分分））1 智能控制具有两个不同于常规控制的本质特点：以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。
2 传统控制包括经典反馈控制和现代理论控制。
3 模糊逻辑控制的过程主要有三个步骤：模糊化过程、模糊逻辑推理和精确化计算。
4 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、隐含层单元（或隐层单元）和输出单元元三类。
5 系统辨识的基本要素包括数据、模型类和等价准则。
二、问题答题（每小题 8 分, 共共 40 分）1 智能控制系统由哪几部分组成？各部分的作用是什么？答：智能控制系统由广义对象、传感器、感知信息处理、认知、通信接口、规划和控制和执行器等七个功能模块组成；各部分的作用为：广义对象;;包括通常意义下的控制对象和外部环境；传感器;;包括关节传感器、力传感器、视觉传感器、距离传感器、触觉传感器等；感知信息处理;;将传感器得到的原始信息加以处理；认知;;主要用来接收和储存信息、知识、经验和数据，并对它们进行分析、推理，作出行动的决策，送至规划和控制部分；通信接口;;除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系；规划和控制;;是整个系统的核心，它根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用；执行器;;将产生的控制作用于控制对象。
2 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：模糊逻辑控制器由模糊化接口、知识库、推理机与解模糊接口四个部分组成；各部分的功能为：模糊化接口;;将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量；；知识库;;包括数据库和规则库。
数据库存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，若论域为连续域则为隶属度函数，在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据；规则库是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式，存放全部模糊控制规则，在推理时为“推理机”提供控制规则。
智能控制导论智慧树知到课后章节答案2023年下昆明理工大学昆明理工大学第一章测试1.智能控制最大的优点在于不需要精确的数学模型。
A:对 B:错答案:对2.傅京孙提出了智能控制的二元论，包括了人工智能和自动控制。
A:错 B:对答案:对3.智能控制在任何场合下的控制效果都一定比经典控制理论中的要好。
A:错 B:对答案:错4.智能控制主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。
A:对 B:错答案:对5.智能控制理论的学习属于自动控制任务中解决信号难以检测的问题。
A:对 B:错答案:错6.以下特点不属于智能控制的是（）A:优化能力 B:适应能力 C:学习功能 D:实时性高答案:实时性高7.智能控制的重要分支不包括（）A:专家控制 B:自适应控制 C:模糊控制 D:神经网络控制答案:自适应控制8.智能控制的任务在于设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理和决策等功能。
A:对 B:错答案:对9.智能控制研究对象的特点不包括（）A:快速计算 B:不确定性模型 C:复杂的控制要求 D:高度非线性的模型答案:快速计算10.1987年1月，在美国举行了第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。
A:对 B:错答案:对第二章测试1.专家系统其实就是一段计算机程序，该程序具备某领域内专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
A:错 B:对答案:对2.专家控制分为直接型专家控制器和间接型专家控制器，专家PID控制器属于间接型。
A:对 B:错答案:错3.以下不属于专家控制的特点的是（）A:鲁棒性B:适应性C:灵活性D:网络结构答案:网络结构4.专家系统结构中的关键部分为知识库和推理机。
A:错 B:对答案:对5.常用的知识表达方法为：产生式规则、框架、语义网络、过程。
A:对 B:错答案:对6.推理机中的正向推理是从结果中得到原始数据和已知条件。
A:错 B:对答案:错7.专家控制的规则库一般采用产生式规则表示，IF 控制局势THEN 操作结论。
《智能控制》课程考试试题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 (20) 学习控制系统二、选择题1、D2、A3、C4、B5、D6、B7、A8、D9、A 10、D三、问答题1、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。
2、 (本题鼓励自由发挥和创新思维,下列答案仅供参考,千万注意保护考生的创新精神)答 :长期以来 , 自动控制科学已对整个科学技术的理论和实践做出重要贡献 ,并为人类的生产、经济、社会、工作和生活带来巨大利益。
然而 ,现代科学技术的迅速发展和重大进步 ,已对控制和系统科学提出新的更高的要求 ,自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。
传统控制理论,包括经典反馈控制、近代控制和大系统理论等 ,在应用中遇到不少难题。
多年来 ,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)寻求更新的理论框架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的理论基础。
(2)进行更好的技术集成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、学习控制和神经控制等技术。
此外,还包括其它一些相关学科。
智能控制将向更高的技术水平发展,智能控制系统将包含多层级、多变量、非线性、大时滞、快速响应、分布参数和大规模系统等。
(3) 开发更成熟的应用方法为了实现智能控制,必须开发新的硬件和软件。
实现智能控制固然需要硬件的保障,不过 ,软件应是智能控制的核心 ;因为控制器的智能化是整个智能控制的核心,而这一智能化基本上要靠软件技术来实现。
3、答 :递阶控制理论可被假定为寻求某个系统正确的决策与控制序列的数学问题, 该系统在结构上遵循精度随智能降低而提高(IPDI) 的原理 ,而所求得的序列能够使系统的总熵为最小。
三个控制层级的功能和结构如下:(1) 组织级组织级代表控制系统的主导思想息, 用于机器推理、规划、决策、学习,并由人工智能起控制作用。
( 反馈 )和记忆操作 ,如图组织器作为推理机的规则发生器1 所示。
,处理高层信图 1 组织级的结构框图(2)协调级协调级是上 (组织 ) 级和下 (执行 )级之间的接口,承上启下 ,并由人工智能和运筹学共同作用。
协调级由一定数量的具有固定结构的协调器组成 ,每个协调器执行某些指定的作用。
各协调器间的通讯由分配器来完成 , 而分配器的可变结构是由组织器控制的。
(3)执行级执行级是递阶智能控制的底层,要求具有较高的精度但较低的智能;它按控制论进行控制,对相关过程执行适当的控制作用。
执行级的性能可由熵来表示,因而统一了智能机器的功用。
4、答:根据系统的复杂性,可把专家控制系统分为两类:即专家控制器和专家控制系统; 按照系统的控制机理,又可把专家控制系统分为直接专家控制系统和间接专家控制系统。
专家控制器 (EC)的组成 :(1)知识库 (KB):KB 存放工业过程控制的领域知识 ,由经验数据库 (DB) 和学习与适应装置 (LA) 组成。
经验数据库主要存储经验和事实。
学习与适应装置的功能就是根据在线获取的信息 ,补充或修改知识库内容 , 改进系统性能 ,以便提高问题求解能力。
(2)控制规则集 (CRS):对受控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。
(3)推理机构 (IE): 其复杂由于规则条数决定 ,如果搜索空间很小 , 推理机构 (IE)就十分简单 ,采用向前推理方法逐次判别各种规则的条件 ,满足则执行 ,否则继续搜索。
(4)特征识别与信息处理 (FR＆ IP): 其作用是实现对信息的提取与加工 ,为控制决策和学习适应提供依据。
它主要包括抽取动态过程的特征信息 ,识别系统的特征状态 ,并对这些特征信息进行必要的加工。
5、答 :在设计模糊控制器时,必须考虑下列各项内容:(1)选择模糊控制器的结构 ;(2)选取模糊控制规则 ;模糊控制规则是模糊控制器的核心 ,必须精心选取这些规则 ,并考虑下列问题 :(a)选定描述控制器输入和输出变量的语义词汇;(b)规定模糊集 ;(c)确定模糊控制状态表。
(3)确定模糊化的解模糊策略 ,制定控制表 ;(4)确定模糊控制器的参数。
下图为自组织模糊控制器的结构:它由基本层和自组织层两级构成;前者为一常规模糊语义控制器,后者对每一输入／输出响应的采样进行评价 ,并对控制器产生一个修正。
该结构能够自动获得模糊控制器的规则库。
当用FLC 控制对象 (装置 ) 至期望响应时,新条件一旦出现,规则就被产生和修正。
该控制器的主要部分有性能评价、对象建模、规则库更新和FLC保持等。
性能评价单元用于分析精确装置有关性能目标的状态矢量 (位置误差 PE,误差变化 CE),并对已辨识过的规则进行修正 ,以补偿任何恶劣性能的影响。
修正是通过标量来调整规则结论的。
采用可接受和不可接受两种阶跃响应相平面轨迹作为性能目标。
装置 ( 对象 )模型用于考虑装置规则修正时的输入-输出极性、规则库更新单元用于检查哪条或哪几条规则可对当前的恶劣性能产生响应,并进行修正。
自组织模糊控制器在学习试验过程中的连续采样时间内,不断(迭代 )地改善规则库。
6、答 :人工神经网络的下列特性对控制是至关重要的:(1) 并行分布处理。
神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力, 因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
(2)非线性映射。
神经网络具有固有的非线性特性 ,这源于其近似任意非线性映射 (变换 )能力。
这一特性给非线性控制问题带来新的希望。
(3)通过训练进行学习。
神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。
一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。
因此 ,神经网络能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的控制过程问题。
(4)适应与集成。
神经网络能够适应在线运行,并能同时进行定量和定性操作。
神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号,解决输入信息间的互补和冗余问题,并实现信息集成和熔合处理。
这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系统的控制。
(5) 硬件实现。
神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。
近年来 ,一些超大规模集成电路实现硬件已经问世 ,而且可从市场上购到。
这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。
十分显然 ,神经网络由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力,因而具有用于智能控制系统的潜力。
7、答 :。
