《智能控制》課程考試試題A參考答案

1、智能控制課程考試試題A參考答案一、填空題(1)OPEN(2)最有希望(3)置換(4)互補(bǔ)文字(5)知識(shí)庫(kù)(6)推理機(jī)(7)硬件(8)軟件(9)智能(10)傅京孫(11)薩里迪斯(12)蔡自興(13)組織級(jí)(14)協(xié)調(diào)級(jí)(15)執(zhí)行級(jí)(16)遞階控制系統(tǒng)(17)專家控制系統(tǒng)(18)模糊控制系統(tǒng)(19)神經(jīng)控制系統(tǒng)(20)學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)二、選擇題1、D2、A3、C4、B5、D6、B7、A8、D9、A10、D三、問(wèn)答題1、答:傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題包括:傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析是建立在精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的,而實(shí)際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時(shí)變性、不確定性和不完全性等,一般無(wú)法獲得精確的

2、數(shù)學(xué)模型。研究這類系統(tǒng)時(shí),必須提出并遵循一些比較苛刻的假設(shè),而這些假設(shè)在應(yīng)用中往往與實(shí)際不相吻合。對(duì)于某些復(fù)雜的和包含不確定性的對(duì)象,根本無(wú)法以傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型來(lái)表示,即無(wú)法解決建模問(wèn)題。為了提高性能,傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得很復(fù)雜,從而增加了設(shè)備的初投資和維修費(fèi)用,降低系統(tǒng)的可靠性。傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題的解決,不僅需要發(fā)展控制理論與方法,而且需要開(kāi)發(fā)與應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程的最新成果。人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展正在為自動(dòng)控制系統(tǒng)的智能化提供有力支持。人工智能影響了許多具有不同背景的學(xué)科，它的發(fā)展已促進(jìn)自動(dòng)控制向著更高的水平一-能控制發(fā)展。智能控制具有下列特點(diǎn):同時(shí)具有以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以

3、數(shù)學(xué)模型(含計(jì)算智能模型與算法)表示的混合控制過(guò)程，也往往是那些含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的過(guò)程，并以知識(shí)進(jìn)行推理，以啟發(fā)式策略和智能算法來(lái)引導(dǎo)求解過(guò)程。智能控制的核心在高層控制，即組織級(jí)。高層控制的任務(wù)在于對(duì)實(shí)際環(huán)境或過(guò)程進(jìn)行組織，即決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)廣義問(wèn)題求解。智能控制是一門(mén)邊緣交叉學(xué)科。實(shí)際上，智能控制涉及更多的相關(guān)學(xué)科。智能控制的發(fā)展需要各相關(guān)學(xué)科的配合與支援，同時(shí)也要求智能控制工程師是個(gè)知識(shí)工程師。智能控制是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域。無(wú)論在理論上或?qū)嵺`上它都還很不成熟、很不完善，需要進(jìn)一步探索與開(kāi)發(fā)。2、(本題鼓勵(lì)自由發(fā)揮和創(chuàng)新思維，下列答案僅供參考，千萬(wàn)注意

4、保護(hù)考生的創(chuàng)新精神)答:長(zhǎng)期以來(lái)，自動(dòng)控制科學(xué)已對(duì)整個(gè)科學(xué)技術(shù)的理論和實(shí)踐做出重要貢獻(xiàn)，并為人類的生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)工作和生活帶來(lái)巨大利益。然而，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和重大進(jìn)步，已對(duì)控制和系統(tǒng)科學(xué)提出新的更高的要求，自動(dòng)控制理論和工程正面臨新的發(fā)展機(jī)遇和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)控制理論，包括經(jīng)典反饋控制、近代控制和大系統(tǒng)理論等，在應(yīng)用中遇到不少難題。多年來(lái)，自動(dòng)控制一直在尋找新的出路。現(xiàn)在看來(lái)，出路之一就是實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，以期解決面臨的難題。智能控制采用各種智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)和其它系統(tǒng)的控制目標(biāo)，是一種具有強(qiáng)大生命力的新型自動(dòng)控制技術(shù)。智能控制是人工智能和自動(dòng)控制的重要部分和研究領(lǐng)域，并被認(rèn)為

5、是通向自主機(jī)器遞階道路上自動(dòng)控制的頂層。下圖表示自動(dòng)控制的發(fā)展過(guò)程和通向智能控制路徑上控制復(fù)雜性增加的過(guò)程。從圖中可以看出,這條路徑的最遠(yuǎn)點(diǎn)是智能控制,至少在當(dāng)前是如此。智能控制涉及高級(jí)決策并與人工智能密切相關(guān)。智胄刪商學(xué)習(xí)控制控復(fù)雜住智能控制是一門(mén)新建立的學(xué)科,無(wú)論在理論上或應(yīng)用上,仍然不夠完善,有待繼續(xù)研究與發(fā)展。展望智能控制的發(fā)展,我們應(yīng)該:尋求更新的理論框架口與智能控制的目標(biāo)和定義相比,智能控制研究尚存在一些需要解決的問(wèn)題。人腦的結(jié)構(gòu)和功能要比人們想象的復(fù)雜得多,人工智能和智能控制研究面臨的困難要比我們估計(jì)的重大得多,智能科學(xué)工作者的研究任務(wù)要比我們討論過(guò)的艱巨得多。同時(shí),要從根本上了

6、解人腦的結(jié)構(gòu)與功能,解決面臨的困難,完成人工智能和智能控制的研究任務(wù),需要尋找和建立更新的智能控制框架和理論體系,為智能控制的進(jìn)一步發(fā)展打下穩(wěn)固的理論基礎(chǔ)。口進(jìn)行更好的技術(shù)集成口與人工智能相似的是,智能控制技術(shù)是人工智能技術(shù)與其它信息處理技術(shù),尤其是信息論、系統(tǒng)論、控制論和認(rèn)識(shí)工程學(xué)等的集成。從學(xué)科結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)來(lái)看,提出了不同的思想,其中,智能控制的四元交集結(jié)構(gòu)是最有代表性的一種集成思想。在智能控制領(lǐng)域內(nèi)已集成了許多不同的控制方案,如模糊自學(xué)習(xí)神經(jīng)控制就集成了模糊控制、學(xué)習(xí)控制和神經(jīng)控制等技術(shù)。此外,還包括其它一些相關(guān)學(xué)科。智能控制將向更高的技術(shù)水平發(fā)展,智能控制系統(tǒng)將包含多層級(jí)、多變量、非線性

7、、大時(shí)滯、快速響應(yīng)、分布參數(shù)和大規(guī)模系統(tǒng)等。口開(kāi)發(fā)更成熟的應(yīng)用方法口為了實(shí)現(xiàn)智能控制,必須開(kāi)發(fā)新的硬件和軟件。實(shí)現(xiàn)智能控制固然需要硬件的保障,不過(guò),軟件應(yīng)是智能控制的核心;因?yàn)榭刂破鞯闹悄芑钦麄€(gè)智能控制的核心,而這一智能化基本上要靠軟件技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。3、答:遞階控制理論可被假定為尋求某個(gè)系統(tǒng)正確的決策與控制序列的數(shù)學(xué)問(wèn)題,該系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上遵循精度隨智能降低而提高(IPDI)的原理，而所求得的序列能夠使系統(tǒng)的總熵為最小。三個(gè)控制層級(jí)的功能和結(jié)構(gòu)如下:(1)組織級(jí)組織級(jí)代表控制系統(tǒng)的主導(dǎo)思想,并由人工智能起控制作用。組織器作為推理機(jī)的規(guī)則發(fā)生器,處理高層信息,用于機(jī)器推理、規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)(反饋)和

8、記憶操作,如圖1所示。圖1組織級(jí)的結(jié)構(gòu)框圖(2)協(xié)調(diào)級(jí)協(xié)調(diào)級(jí)是上(組織)級(jí)和下(執(zhí)行)級(jí)之間的接口,承上啟下,并由人工智能和運(yùn)籌學(xué)共同作用。協(xié)調(diào)級(jí)由一定數(shù)量的具有固定結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)器組成,每個(gè)協(xié)調(diào)器執(zhí)行某些指定的作用。各協(xié)調(diào)器間的通訊由分配器來(lái)完成,而分配器的可變結(jié)構(gòu)是由組織器控制的。(3)執(zhí)行級(jí)執(zhí)行級(jí)是遞階智能控制的底層,要求具有較高的精度但較低的智能;它按控制論進(jìn)行控制,對(duì)相關(guān)過(guò)程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔谩?zhí)行級(jí)的性能可由熵來(lái)表示,因而統(tǒng)一了智能機(jī)器的功用。4、答:根據(jù)系統(tǒng)的復(fù)雜性,可把專家控制系統(tǒng)分為兩類:即專家控制器和專家控制系統(tǒng);按照系統(tǒng)的控制機(jī)理,又可把專家控制系統(tǒng)分為直接專家控制系統(tǒng)和間接

9、專家控制系統(tǒng)。專家控制器(EC)的組成：知識(shí)庫(kù)(KB):KB存放工業(yè)過(guò)程控制的領(lǐng)域知識(shí),由經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)(DB)和學(xué)習(xí)與適應(yīng)裝置(LA)組成。經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)和事實(shí)。學(xué)習(xí)與適應(yīng)裝置的功能就是根據(jù)在線獲取的信息,補(bǔ)充或修改知識(shí)庫(kù)內(nèi)容,改進(jìn)系統(tǒng)性能,以便提高問(wèn)題求解能力?？刂埔?guī)則集(CRS):對(duì)受控過(guò)程的各種控制模式和經(jīng)驗(yàn)的歸納和總結(jié)。推理機(jī)構(gòu)(IE):其復(fù)雜由于規(guī)則條數(shù)決定，如果搜索空間很小，推理機(jī)構(gòu)(IE)就十分簡(jiǎn)單，采用向前推理方法逐次判別各種規(guī)則的條件,滿足則執(zhí)行,否則繼續(xù)搜索。特征識(shí)別與信息處理(FR&IP):其作用是實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的提取與加工,為控制決策和學(xué)習(xí)適應(yīng)提供依據(jù)。它主要包括抽取

10、動(dòng)態(tài)過(guò)程的特征信息，識(shí)別系統(tǒng)的特征狀態(tài)，并對(duì)這些特征信息進(jìn)行必要的加工。5、答:在設(shè)計(jì)模糊控制器時(shí)，必須考慮下列各項(xiàng)內(nèi)容:選擇模糊控制器的結(jié)構(gòu);選取模糊控制規(guī)則;模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，必須精心選取這些規(guī)則，并考慮下列問(wèn)題:選定描述控制器輸入和輸出變量的語(yǔ)義詞匯;規(guī)定模糊集;確定模糊控制狀態(tài)表。確定模糊化的解模糊策略，制定控制表;確定模糊控制器的參數(shù)。下圖為自組織模糊控制器的結(jié)構(gòu):e崔銳射(IE)時(shí)趕(KBJ疫制規(guī)刖集?它由基本層和自組織層兩級(jí)構(gòu)成;前者為一常規(guī)模糊語(yǔ)義控制器,后者對(duì)每一輸入輸出響應(yīng)的采樣進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)控制器產(chǎn)生一個(gè)修正。該結(jié)構(gòu)能夠自動(dòng)獲得模糊控制器的規(guī)則庫(kù)。當(dāng)用FLC

11、控制對(duì)象(裝置)至期望響應(yīng)時(shí),新條件一旦出現(xiàn),規(guī)則就被產(chǎn)生和修正。該控制器的主要部分有性能評(píng)價(jià)、對(duì)象建模、規(guī)則庫(kù)更新和FLC保持等。性能評(píng)價(jià)單元用于分析精確裝置有關(guān)性能目標(biāo)的狀態(tài)矢量(位置誤差PE,誤差變化CE)，并對(duì)已辨識(shí)過(guò)的規(guī)則進(jìn)行修正，以補(bǔ)償任何惡劣性能的影響。修正是通過(guò)標(biāo)量來(lái)調(diào)整規(guī)則結(jié)論的。采用可接受和不可接受兩種階躍響應(yīng)相平面軌跡作為性能目標(biāo)。裝置(對(duì)象)模型用于考慮裝置規(guī)則修正時(shí)的輸入-輸出極性、規(guī)則庫(kù)更新單元用于檢查哪條或哪幾條規(guī)則可對(duì)當(dāng)前的惡劣性能產(chǎn)生響應(yīng),并進(jìn)行修正。自組織模糊控制器在學(xué)習(xí)試驗(yàn)過(guò)程中的連續(xù)采樣時(shí)間內(nèi),不斷(迭代)地改善規(guī)則庫(kù)。6、答:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的下列特性對(duì)控

12、制是至關(guān)重要的:并行分布處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的并行結(jié)構(gòu)和并行實(shí)現(xiàn)能力,因而能夠有較好的耐故障能力和較快的總體處理能力。這特別適于實(shí)時(shí)控制和動(dòng)態(tài)控制。非線性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有固有的非線性特性,這源于其近似任意非線性映射(變換)能力。這一特性給非線性控制問(wèn)題帶來(lái)新的希望。通過(guò)訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)所研究系統(tǒng)過(guò)去的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行訓(xùn)練的。一個(gè)經(jīng)過(guò)適當(dāng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有歸納全部數(shù)據(jù)的能力。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決那些由數(shù)學(xué)模型或描述規(guī)則難以處理的控制過(guò)程問(wèn)題。適應(yīng)與集成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠適應(yīng)在線運(yùn)行,并能同時(shí)進(jìn)行定量和定性操作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)適應(yīng)和信息熔合能力使得網(wǎng)絡(luò)過(guò)程可以同時(shí)輸入大量不同的控制信號(hào),解決輸入信息間的互補(bǔ)和冗余問(wèn)題,并實(shí)現(xiàn)信息集成和熔合處理。這些特性特別適于復(fù)雜、大規(guī)模和多變量系統(tǒng)的控制。硬件實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠通過(guò)軟件而且可借助軟件實(shí)現(xiàn)并行處理。近年來(lái),一