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1、《智能控制》实验指导书自动化系实验一模糊集合运算、模糊规则合成运算一、实验目的1、学握Matlab模糊工具箱的应用。2、掌握模糊集合的基本运算。3、掌握模糊集合运算的基本定律。4、掌握模糊条件推理方法。二、实验设备1、PC机2、Matlab软件3、打印机三、实验内容1、求模糊集合的并、交、补设论域17={w1,w2,w3?w4,w5}中的两个模糊了集为"呱更+丄上+空Uxll2“3U4US-更+些+凹+空+凹"1“2“3U4U5求岀AuB,AnB,A,B2、求模糊集合的结合律和分配律模糊子集同上，验证An(BnC)=(AnB)nC,AnB=Br>A3、模糊条
2、件推理语言规则为：如果x是A,则y是B,否则y是C,其模糊关系为/?=(AxB)u(XxC)有了这个模糊关系矩阵，就可以根据模糊推理合成规则，将输入A'与该关系矩阵R进行合成得到模糊推理结论即B=AoR=Ao[(AxB)^J(AxC)
3、对丁•一个系统，当输入A时，输出为B,否则为C,且有0.60.510.40.3+++——+ulW2W3W4处0.50.60.30.40.7+++——+片卩2匕0.20.60.50.60.1+++——+”3A=BC=已知当前输入A=—4-—+—+—+—,求输出Duxu2w3w4us四、实验报告1、分析模糊条件推理2、整理、分析结
4、果五、思考题1、分析多输入模糊条件推理方法实验二模糊控制器设计一、实验目的1、掌握Matlab模糊工具箱的应用。2、掌握基本模糊推理系统编辑器的应用。3、常握Simulink模糊控制系统仿真方法。4、学握控制系统的模糊控制器设计方法。二、实验设备1、PC机2、Matlab软件3、打印机三、实验内容1、控制系统的传递函数模型为G(s)=2.810$+1或G(y)=100疋+0.83+100分析其特点。2、针对上述系统，通过模糊系统编辑器建立一个模糊推理系统。步骤如下:(1)在Matlab命令窗口执行fuzzy命令即可激活基本模糊推理系统编辑器(FISEdito
5、r),见图1所示。图1FIS编辑器（2）在基本模糊编辑器小选择定义变量。（3）进行变量的隶屈函数编辑，编辑窗口见图2。图2隶属函数编辑窗口（4）在基木模糊编辑器中选择规则编辑，按控制规则进行编辑,编辑窗口见图3。图3规则编辑窗口3、在Simulink中建立仿真系统，仿真在阶跃信号作用下的输出响应。系统仿真结构图如图4所示：图4仿真结构图4、当输入为阶跃信号时，再加入干扰信号，观测控制效果。四、实验报告1、说明建立仿真系统步骤及匕出出対系统的影响。2、分析、整理仿真结果。五、思考题1、比较PID控制与模糊控制的特点。实验三多层前馈网络与BP学习算法仿真一、实验
6、目的1、掌握Matlab神经网络工具箱的应用。2、了解基本BP算法。3、了解改进的BP算法。4、认识多层前馈神经网络的函数逼近能力。二、实验设备1、PC机2、Matlab软件3、打印机三、实验内容1、设计一个3层神经网络，输入层有1个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元。2、运用设计的BP网络来完成函数逼近的任务。设输入样本和目标矢量为：p=-l:0.1:l;(=[-0.9602,-0.5770,-0.0729,0.3771,0.6405,0.6600,0.4609,0」336,-0.2013,-0.4344,-0.5000,-0.3930,-0.1
7、647,0.0988,0.3072,0.3960,0.3449,0.1816,-0.312,-0.2189,-0.3201];3、设计Matlab程序，画岀函数逼近的结果曲线。四、实验报告1、说明基木BP算法。2、分析、整理实验结果。五、思考题1、说明人工神经网络的函数逼近能力及其在控制领域中的作用。附录1：参考程序—对前向网络进行初始化%trainbp——用BP算法进行训练%simuff计算网络输出p=-l:0.1:l;t=[-0.9602,-0.5770,-0.0729,0.3771,0.6405,0.6600,0.4609,0.1336,-0.2013
8、,-0.4344,-0.5000,-0.3930,-0.1647,0.0988,0.3072,0.3960,0.3449,0.1816,-0.312,-0.2189,-0.3201];plot(p,t；+')；title(*TtrainingVectors');xlabeUlnputVectorP1);ylabel(*TargetVectorT');Sl=5;[wl,bl,w2,b2]=initff(p,S1/tansig^t/purelin');k=pickic;ifk==2wl=[3.500;3.500;3.500;3.500];b1二卜2.8562;1
9、・0774;・0.5880;1.408328722]
