智能控制复习.docx

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1、第一章1、智能控制和传统控制比较有什么不同答：传统的控制理论主要采用微分方程、状态方程及各种数学变换作为研究工具，他们本质上是一种数值计算方法，而人工智能主要采用符号处理、一阶谓词逻辑等作为研究的数学工具，主要有以下几种形式：1符号推理与数值计算结合；2离散时间系统与连续时间系统的结合；3模糊集理论；4神经元网络理论；5优化理论。在具有如下特点的一类现代控制工程中：1不确定性的模型；2高度非线性；3复杂的任务要求。即，复杂的控制系统普遍表现出系统的数学模型难以通过传统的数学工具来描述，数学工具或计算机仿真技术的传统控制理论已经无法

2、解决的系统控制问题。2、智能控制的几个重要分支（1）专家控制（由三部分组成，1、控制机制，决定控制过程的策略2、推理机制，实现知识之间的逻辑推理以及与知识库的匹配3、知识库，包括事实、判断、规则、经验、以及数学模型）（2）模糊控制（三个基本组成部分：模糊化、模糊决策、精确化计算。工作过程：首先将信息模糊化，然后经模糊推理规则得到模糊控制输出，再将模糊指令进行精确化计算最终输出控制值。）（3）神经元网络控制（是模拟人脑神经中枢系统智能活动的一种控制方式）（4）学习控制（1、迭代学习控制2、自学习控制系统遗传算法可用于模糊控制规则的优

3、化及神经网络参数及权值的学习）3、三元结构理论即IC=AC∩AI∩OR（IC——智能控制AI——人工智能AC——自动控制OR——运筹学）。4、智能控制的特点（1）学习功能：智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习，不断积累知识，使系统的控制性能得到改善；（2）适应功能：智能控制器具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自适应控制，当系统某一部分出现故障时，也能进行控制；（3）自组织功能：智能控制器对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。（4）优化能

4、力：智能控制能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式，获得整体最优的控制性能。5、传统控制方法包括经典控制和现代控制6、智能控制具有学习、抽象、推理、决策等功能7、神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点8、遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。9、专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序专家系统的发展分为3个时期：初创期、成熟期、发展期专家系统主要由知识库和推理机构成10、

5、专家控制的特点：灵活性、适应性、鲁棒性第二章1、模糊控制的概念和优缺点？模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊推理为基础的一类控制方法。模糊控制的优点：（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。（2）是一种反映人类智慧的智能控制方法。（3）易于被人们接受。（4）构造容易。（5）鲁棒性和适应性好。模糊控制的缺点：（1）信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差;（2）模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标2、隶属度函数的建立原则（1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。（2、变量所取隶属度函数通常是对称

6、和平衡的（3隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠3、重叠率=重叠范围/附近模糊隶属度函数的范围，一般重叠率为0.2-0.6为宜，低重叠指数适用于有较大明确相关性的输入输出系统。4、隶属度函数选择方法：1）模糊统计法2）例证法3）专家经验法4）二元对比排序法5、幂集：论域U上的所有子集的全体（所有子集构成的一个大的集合）6、集合的表示方法：1）列举法2）定义法3）归纳法4）特征函数表示法5）通过某些集合的运算来表示的集合第三章1、模糊控制系统的组成四个模块为：模糊化过程、知识库（含数据库和规则库）、推理决策、精确化计算。

7、三个功能1）把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块完成）2）对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）3）把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量（精确化接口）2、精确化过程有哪些方法最大隶属度函数法、重心法、加权平均法3、模糊控制器的设计原则：1定义输入输出变量2定义所有变量的模糊化条件3设计控制规则库4设计模糊推理结构5选择精确化策略方法4、模糊逻辑控制的过程主要三个步骤：模糊化过程、模糊逻辑推理、精确化计算5、常规PID模糊自整定设计思想：先找出PID三个参数与误差e和

8、误差变化△e之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和△e，再根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改以满足在不同e和△e时对控制器参数的不同要求，从而使被控对象具有良好的动、静态性能。调整PID参数Kp,Ki,Kd自整定规律：1）当

9、e

10、较大时，应