《智能控制技術(shù)基礎(chǔ)》試卷(A)標準答案剖析(共8頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上20062007學年第一學期期末考試智能控制技術(shù)基礎(chǔ)試卷（A）標準答案一、填空題（每空1分，共 10分） 1 智能控制具有兩個不同于常規(guī)控制的本質(zhì)特點： 以知識表示的非數(shù)學廣義模型 和 以數(shù)學模型表示的混合控制過程 。2 傳統(tǒng)控制包括 經(jīng)典反饋控制 和 現(xiàn)代理論控制 。3 模糊邏輯控制的過程主要有三個步驟：模糊化過程、 模糊邏輯推理 和 精確化計算 。4 在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，常常根據(jù)處理單元的不同處理功能，將處理單元分成輸入單元、 隱含層單元（或隱層單元） 和 輸出單元 三類。5 系統(tǒng)辨識的基本要素包括數(shù)據(jù)、 模型類 和 等價準則 。二、問答題（每小題8分, 共40分）

2、1 智能控制系統(tǒng)由哪幾部分組成？各部分的作用是什么？答：智能控制系統(tǒng)由廣義對象、傳感器、感知信息處理、認知、通信接口、規(guī)劃和控制和執(zhí)行器等七個功能模塊組成；各部分的作用為：廣義對象 包括通常意義下的控制對象和外部環(huán)境；傳感器 包括關(guān)節(jié)傳感器、力傳感器、視覺傳感器、距離傳感器、觸覺傳感器等；感知信息處理將傳感器得到的原始信息加以處理；認知 主要用來接收和儲存信息、知識、經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，并對它們進行分析、推理，作出行動的決策，送至規(guī)劃和控制部分；通信接口 除建立人機之間的聯(lián)系外，還建立系統(tǒng)各模塊之間的聯(lián)系；規(guī)劃和控制 是整個系統(tǒng)的核心，它根據(jù)給定的任務(wù)要求、反饋的信息以及經(jīng)驗知識，進行自動搜索，推理決

3、策，動作規(guī)劃，最終產(chǎn)生具體的控制作用；執(zhí)行器 將產(chǎn)生的控制作用于控制對象。2 模糊邏輯控制器由哪幾部分組成？各完成什么功能？答：模糊邏輯控制器由模糊化接口、知識庫、推理機與解模糊接口四個部分組成；各部分的功能為：模糊化接口將真實的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個模糊矢量；知 識 庫包括數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫。數(shù)據(jù)庫存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值，若論域為連續(xù)域則為隸屬度函數(shù)，在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過程中，向推理機提供數(shù)據(jù)；規(guī)則庫是基于專家知識或手動操作人員長期積累的經(jīng)驗，它是按人的直覺推理的一種語言表示形式，存放全部模糊控制規(guī)則，在推理時為“推理機”提供控制規(guī)則。推 機 理根據(jù)輸入模

4、糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊控制量的功能部分；解模糊接口在推理得到的模糊集合中取一個能最佳代表這個模糊推理結(jié)果可能性的精確值去控制或驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)。3 模糊控制器常規(guī)設(shè)計的步驟怎樣？應(yīng)注意哪些問題？答：模糊控制器常規(guī)設(shè)計的步驟： 確定模糊控制器的輸入、輸出變量； 確定各輸入、輸出變量的變化范圍、量化等級和量化因子； 在各輸入和輸出語言變量的量化域內(nèi)定義模糊子集； 確定模糊控制規(guī)則； 求模糊控制表。應(yīng)注意以下問題： 模糊控制器的構(gòu)造； 模糊信息與精確信息轉(zhuǎn)換的物理結(jié)構(gòu)和方法； 模糊控制器對外界環(huán)境的適應(yīng)性及適應(yīng)技術(shù)； 實現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)的軟技術(shù)； 模糊控制器和被控對

5、象匹配技術(shù)。4神經(jīng)PID控制與常規(guī)PID控制有何不同？答：常規(guī)PID控制與神經(jīng)PID相比，結(jié)構(gòu)更簡單、實現(xiàn)更容易，但它的局限性在于被控對象具有復(fù)雜的非線性特性時難以建立精確的數(shù)學模型，且由于對象和環(huán)境的不確定性，往往難以達到滿意的控制效果。神經(jīng)PID控制具有兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：NNI系統(tǒng)在線辨識器，NNC自適應(yīng)PID控制器，分別實現(xiàn)對被控對象進行在線辨識和自適應(yīng)控制的目的。5為什么說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制屬于智能控制？答：由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從微觀結(jié)構(gòu)與功能上對人腦神經(jīng)系統(tǒng)的模擬而建立起來的一類模型，具有模擬人的部分智能的特性，主要是具有非線性特性、學習能力和自適應(yīng)性，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能對變化的環(huán)境（包括外加擾動、量

6、測噪聲、被控對象的時變特性三方面）具有自適應(yīng)性，且成為基本上不依賴于模型的一類控制，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 屬于“智能控制”。三、作圖題：( 本大題10分 )為了克服實時計算量大的缺點，常規(guī)模糊控制在實際中通常采用的是查表法?，F(xiàn)已知某系統(tǒng)的輸入變量（誤差和誤差的變化）、輸出變量（控制量）的變化范圍、量化等級、模糊集的隸屬度函數(shù)如試表1所示，控制規(guī)則如試表2所示。設(shè)系統(tǒng)誤差e的量化值為-1、誤差變化de的量化值為4，根據(jù)極大極小推理法可得控制量的輸出模糊集合。要求在試圖1的坐標紙上用圖解法給出模糊推理的過程。試表1 模糊集的隸屬度函數(shù)誤差e-50-30-15-505153050誤差率de-150-90-3

7、0-100103090150控制u-64-16-4-20241664量化等級-4-3-2-101234狀態(tài)變量相關(guān)的隸屬度函數(shù)PB00000000.351PS000000.410.40ZE0000.210.2000NS00.410.400000NB10.350000000試表2 控制規(guī)則表U EDENBNSZEPSPBNBPBPBPSNBNSPBPSPSZENBZEPBPSZENSNBPSPBZENSNSNBPBPBNSNBNB第一條規(guī)則：第二條規(guī)則：控制量的輸出模糊集：試圖1 圖解法坐標紙四、計算題（每小題10分, 共20分）1 設(shè)在論域（誤差）和控制電壓上定義的模糊子集的隸屬度函數(shù)如試圖2

8、所示。試圖2 隸屬度函數(shù)已知模糊控制規(guī)則：規(guī)則1：如果誤差為，則為；規(guī)則2：如果誤差為，則為；試應(yīng)用馬達尼推理法計算出當輸入誤差時，輸出電壓？（精確化計算采用重心法，計算結(jié)果保留到小數(shù)點后三位）解：計算圖中隸屬度函數(shù)各拐點的坐標（0，0）、（1，0.5）、（5，0.5）、（6，0），套用精確化過程重心計算法的積分公式，從而得到輸出電壓。2 考慮如下的邏輯條件語句：如果 轉(zhuǎn)角誤差遠遠大于 那么 快速減少方向角其隸屬度函數(shù)定義為轉(zhuǎn)角誤差遠遠大于快速減少方向角設(shè) 轉(zhuǎn)角誤差大約在的隸屬度函數(shù)試分別應(yīng)用馬達尼（Mamdani）推理法和扎德（Zadeh）推理法計算當“轉(zhuǎn)角誤差大約在”時方向角應(yīng)該怎么變化？

9、解：已知，且由馬達尼推理法可得，即的關(guān)系矩陣可計算得到；由馬達尼推理法，由扎德推理法可得，即的關(guān)系矩陣可計算得到；由扎德推理法，五、（本大題8分）畫出靜態(tài)多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）的結(jié)構(gòu)圖，并簡述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程。答：靜態(tài)多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如下：學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)隱含層處理后傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望輸出（教師信號不符，則轉(zhuǎn)向誤差的反向傳播。誤差的反向傳播是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層反傳，并將誤差分攤給各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，此誤差信號即作為修正個單元權(quán)值的依據(jù)。六、綜合設(shè)計題（本大題12分）已知一非線性動態(tài)系統(tǒng)：；給定的期望軌跡為：求：1）假定系統(tǒng)已知，即從方程中可以求出，采用直接網(wǎng)絡(luò)控制法實現(xiàn)期望軌跡的跟蹤控制； 2）假定只已知的符號，重新設(shè)計直接網(wǎng)絡(luò)控制法實現(xiàn)期望軌跡的跟蹤控制；3）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器，設(shè)計多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制