智能控制試題

1、山東科技大學2010 2011 學年第二學期智能控制考試試卷（開卷+答辯）班級姓名學號題號一二三四總得分評卷人審核人得分一、專家系統(tǒng)的設計（25分）已知典型二階系統(tǒng)的單位階躍響應輸出曲線和誤差曲線如圖1 所示。假設某二階系統(tǒng)的的傳遞函數(shù)為 G(s)1331ms，試設計一個專家 PID 控制器，s2，對象采樣時間為+ 25 sMatlab 仿真。根據(jù)其響應誤差制定專家控制規(guī)則，以改善響應特性，并進行圖 1二、模糊控制的設計（25分）已知某一鍋爐溫度控制系統(tǒng)，要求溫度恒定保持在 500。根據(jù)工程經(jīng)驗，此系統(tǒng)的基本控制規(guī)則為：（ 1）若爐溫低于 500，則提高控制電壓；低得越多升壓越高。（ 2）若爐

2、溫高于 500，則減小控制電壓；低得越多減壓越低。（ 3）若爐溫等于 500，則保持電壓不變。請根據(jù)以上規(guī)則，設計一個一維模糊控制器，輸入語言變量為溫度偏差，輸出為控制電壓。輸入、輸出變量的量化等級為 7級，取 5個模糊集。 并要求對此模糊控制進行 Matlab 仿真。三、神經(jīng)元控制的設計（25分）已知某被控過程的模型為y(k )0.368 y(k -1)0.26 y(k - 2)0.10u(k - 1)0.632u(k - 2)第1頁/共3頁其中采樣時間為1ms， r (k) 取單位階躍輸入。系統(tǒng)的原理框圖如圖2所示，控制器控3制算法為 u(k)u(k1)Kwi (k ) xi (k ) ，

3、取 x1 (k )e(k ) ， x2 (k )e( k)e(k1) ，i1x3 (k )2e(k )e( k)2e( k1)e(k2) ，采用 Hebb學習調整權值，用輸出誤差信號z ke k 作教師信號，初始權值W 取0.1 0.1 0.1 ，學習速率取0.50，神經(jīng)元比例系數(shù)K 取 0.12。試完成神經(jīng)元控制器的設計，并做Matlab 仿真。圖 2四、神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識分析（25分）用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行系統(tǒng)在線逼近的原理框圖如圖3所示u (k )w ijyn ( k )w j 2y (k )xix jx j'圖 3圖 4假設某控制對象的模型為 y(k) u( k) 3y(k1)2

4、，采樣時間取 t=1ms，輸入信1 y( k1)號 u(k) 0.5sin(6 t) 。采用的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖4 所示，權值wij 和 w j 2 的初值取-1 ， +1 之間的隨機值，權值采用學習算法，學習速率取0.50 ，動量因子取 0.05。試分析神經(jīng)網(wǎng)絡在線逼近的運行過程，并作Matlab 仿真。第2頁/共3頁考試要求與提示：1、智能控制考試要求提交一份紙質答卷（打印版，將本試題、題目解答、Matlab 代碼和仿真結果打印后裝訂在一起） ，一份答辯 ppt（主要包括設計概述、 Matlab 代碼和仿真結果）。試卷上交時間和答辯時間另行通知。2、紙質答卷的解題提示：題目一、需要對專家控制規(guī)則做出明確的設計、編寫控制器程序并作解釋。題目二、需要按模糊控制器的設計的步驟進行，定義輸入輸出語言變量及其數(shù)值、論域選擇輸入輸出隸屬函數(shù)建立模糊控制規(guī)則模糊推理去模糊化，完成模糊控制器的設計。題目三、需要闡述清楚神經(jīng)元控制系統(tǒng)的工作原理，并分析神經(jīng)元的學習過程。題目四、需要闡述清楚BP 網(wǎng)絡逼近控制對象的工作原理和學習過程。3、 Matlab 仿真解題提示：Matlab 仿真時所需要的參數(shù)已經(jīng)大部分在題干中給出，未給出的初值、 控制輸出u(k)