智能控制技術(shù)基礎(chǔ)試卷A標(biāo)準(zhǔn)答案剖析

1、20062007學(xué)年第一學(xué)期期末考試智能控制技術(shù)基礎(chǔ)»試卷（A）標(biāo)準(zhǔn)答案一、填空題（每空1分，共10分）1智能控制具有兩個(gè)不同于常規(guī)控制的本質(zhì)特點(diǎn)：以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)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(gè)步驟：模糊化過程、模糊邏輯推理和精確化計(jì)算。4在一個(gè)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(shí)的基本要素包括數(shù)據(jù)、模型類和等價(jià)準(zhǔn)則。二、問答題（每小題8分，共40分）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

2、義對(duì)象、傳感器、感知信息處理、認(rèn)知、通信接口、規(guī)劃和控制和執(zhí)行器等七個(gè)功能模塊組成；各部分的作用為：廣義對(duì)象一一包括通常意義下的控制對(duì)象和外部環(huán)境；傳感器一一包括關(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；感知信息處理一一將傳感器得到的原始信息加以處理；認(rèn)知一一主要用來接收和儲(chǔ)存信息、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，并對(duì)它們進(jìn)行分析、推理，作出行動(dòng)的決策，送至規(guī)劃和控制部分；通信接口一一除建立人機(jī)之間的聯(lián)系外，還建立系統(tǒng)各模塊之間的聯(lián)系；規(guī)劃和控制一一是整個(gè)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(yàn)知識(shí)，進(jìn)行自動(dòng)搜索，推理決策，動(dòng)作規(guī)劃，最終產(chǎn)生具體的控制作用；執(zhí)行器一一將產(chǎn)生的控

3、制作用于控制對(duì)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(shí)庫(kù)、推理機(jī)與解模糊接口四個(gè)部分組成；各部分的功能為：模糊化接口一一將真實(shí)的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個(gè)模糊矢量；知識(shí)庫(kù)一一包括數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)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?yàn)檫B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(jī)提供數(shù)據(jù)；規(guī)則庫(kù)是基于專家知識(shí)或手動(dòng)操作人員長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)，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(shí)為推理機(jī)”提供控制規(guī)則。推機(jī)理一一根據(jù)輸入模糊量，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

4、得模糊控制量的功能部分；解模糊接口一一在推理得到的模糊集合中取一個(gè)能最佳代表這個(gè)模糊推理結(jié)果可能性的精確值去控制或驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。3模糊控制器常規(guī)設(shè)計(jì)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(jì)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(jí)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(duì)外界環(huán)境的適應(yīng)性及適應(yīng)技術(shù)；實(shí)現(xiàn)模糊控制系統(tǒng)的軟技術(shù)；模糊控制器和被控對(duì)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

5、神經(jīng)PID相比，結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)更容易，但它的局限性在于被控對(duì)象具有復(fù)雜的非線性特性時(shí)難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，且由于對(duì)象和環(huán)境的不確定性，往往難以達(dá)到滿意的控制效果。神經(jīng)PID控制具有兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：NNI一一系統(tǒng)在線辨識(shí)器，NNC一一自適應(yīng)PID控制器，分別實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行在線辨識(shí)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(duì)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(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)性，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能對(duì)變化的環(huán)境（包括外加擾動(dòng)、量測(cè)噪聲、被控對(duì)象的時(shí)變特性三方面）具有自適應(yīng)性，且成為基本上不依賴

6、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(shí)時(shí)計(jì)算量大的缺點(diǎn)，常規(guī)模糊控制在實(shí)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(jí)、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(biāo)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-150-90-30-100103090150控制u-64-16-4-2:0r2141664

7、量化等級(jí)-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ENSPSNBZEPBDEPBNB條規(guī)則:（e）（de）(u)NBZEPB1110.40.2（u）NSNSPB1110.21控制量的輸出模糊集J(u)10.40.210uuPSNBNSPBZEPB0.50202642uuuPSNBNSZEPBPB0.70.50.300624200,ZENSNB-1.0NB,1.02所示試應(yīng)用馬達(dá)尼推理法計(jì)算出當(dāng)輸入誤差e=1時(shí)1圖解法坐標(biāo)紙23

8、4123412341234123412342-14e4e8u8u12-e-NSZEeNSZE2,4和控制電壓1234u2,4,6,8上定義的模糊子1：如果誤差e為ZE2：如果誤差e為PSPS1.0APS1.0AJ、I1設(shè)在論域ePBPBNBNSPSPBPSZENSPBPSNSNBPBPSNBNBNSNSNBPSZE-0.472型Uo計(jì)算圖中隸屬度函數(shù)各拐點(diǎn)的坐標(biāo)（0,0）、（1,0.5）、（5,0.5）、（6,0）,套用精確化過程重心計(jì)算法的積分公式，從而得到輸出電壓*Nu(u)uduu112561udu0.5udu-i3-uudu_02八2121八2123)Ei=(y(k+1)?(k+1)2

9、=e2(k+1)；E2=(yNk+1)?(k+1)2=a2(k+1)521c1-6-6“42.567uMu)du11561udu-0.5du-3-udu100215242考慮如下的邏輯條件語句：如果轉(zhuǎn)角誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于15©那么快速減少方向角其隸屬度函數(shù)定義為八=轉(zhuǎn)角誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于15*=0/15+0.2/17.5-+0.5/200.8/22.54/25B一快速減少方向角=1/立040.8/_15制.4/040.1/-540/0設(shè)A工轉(zhuǎn)角誤差大約在2041的隸屬度函數(shù)=0.1/15+0.6/17.5+1/20+0.6/22.5+0.1/25試分別應(yīng)用馬達(dá)尼(Mamdani)推理法和扎德(Z

10、adeh)推理法計(jì)算當(dāng)“AN轉(zhuǎn)角誤差大約在20©”時(shí)方向角應(yīng)該怎么變化?解：已知Na(x)400.20.50.81.0,PB(y)=10.80.40.10且Na，(x)40.10.610.60.1由馬達(dá)尼推理法可得(x,y)4次(x)八即(y),即AtB的關(guān)系矩陣%in可計(jì)算得到-00.200.200.200.1010-00.200.200.200.1010Rmin=0.50.50.40.10；由馬達(dá)理法，NB，(y)=NA，(X)i：Rmin=0.10.610.60.1。0.50.50.40.101=0.60.60.40.100.80.80.40.100.80.80.40.10I1

11、0.80.40.10L10.80.40.10|由扎德推理法可得PATB(x,y)與NA(x)八%(y)u1_NA(x),即AtB的關(guān)系矩陣Rzd可計(jì)算得到111111一11111.).80.80.80.80.80.80.80.80.80.8Rzd=).50.50.50.50.5;由扎德推理法，NB，(y)=NA，(x)i:Rzd=0.10.610.60.100.50.50.50.50.5卜0.60.60.60.60.6).80.80.40.20.2|0.80.80.40.20.210.80.40.10110.80.40.10I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，

12、并簡(jiǎn)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：12LL1學(xué)習(xí)過程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。正向傳播時(shí)，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(shí)際輸出與期望輸出(教師信號(hào)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?jǐn)偨o各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號(hào)，此誤差信號(hào)即作為修正個(gè)單元權(quán)值的依據(jù)。六、綜合設(shè)計(jì)題(本大題12分)已知一非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)：y(k+1)=，.y(kiu222(k);給定的期望軌跡為：yd(k)=sin2ksin2k1y2(k)2510求：1)假定系統(tǒng)已知，

13、即R(k+1)從方程中可以求出,采用直接網(wǎng)絡(luò)控制法實(shí)現(xiàn)期望軌跡的跟蹤控制；：u(k)2)假定只已知0y(k+1)的符號(hào),重新設(shè)計(jì)直接網(wǎng)絡(luò)控制法實(shí)現(xiàn)期望軌跡的跟蹤控制；:u(k)3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器，設(shè)計(jì)多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)現(xiàn)期望軌跡的跟蹤控制。(注：只需給出準(zhǔn)則函數(shù)，并畫出相應(yīng)的控制結(jié)構(gòu)圖)解：1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選用四層前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并假設(shè)輸出單元層的神經(jīng)元為線性單元，其余層的神經(jīng)元為S激勵(lì)元，目標(biāo)函數(shù)為E=Myd(k+1)-?(k+1)2=，e2(k+1),學(xué)習(xí)算法為：wij(k+1)=wij(k)+“6pjOpi(k)輸出層：卻j=21yd(k+1)-?(k+1)】u(k)；隱含層：，=

14、Opj(k)(1-Opj(k)£6pMl2)若已知人出.1)的符號(hào)，學(xué)習(xí)算法調(diào)整為:Wij(k+1)=Wij(k)+“6pjOpi(k)：:u(k)輸出層：P-=2"(k+1)?(k+1)】1)-y(k);隱含層：a=Opj(k)(1Opj(k)2與也u(k)-u(k-1)i1、什么是科能系統(tǒng)？行能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)是什么？答：科能系統(tǒng)是指具備1定智能行為的系統(tǒng)，具體地說，若對(duì)于個(gè)問題的激勵(lì)輸入，系統(tǒng)具備一定的智能行為，能夠產(chǎn)生合適的求解問題的響應(yīng)，這樣的系統(tǒng)便稱為料能系統(tǒng)。3分一般來說，智能控制系統(tǒng)必須具備以下一個(gè)或多個(gè)功能的特點(diǎn)為：（I）學(xué)習(xí)功能；（2）適應(yīng)功能：（3）組織

15、功能；-”3分2、什么是模糊控制？它的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？答：模糊控制主要研究那些在現(xiàn)實(shí)生活中廣泛存在的、定性的、模糊的,非精確的信息系統(tǒng)的控制問題.模糊控制有三個(gè)柒本組成部分：模糊化、模糊決策、精確化計(jì)算。3分模糊控制的優(yōu)啟是：不依賴丁控制的數(shù)學(xué)模型,足豺決不確定系統(tǒng)控制的一種有效途價(jià)：也是一種可以訓(xùn)練的*線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng).校相控制的缺點(diǎn)是：對(duì)信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的帙糊處理會(huì)?致被控系統(tǒng)控制精度的降低和動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差3分3、什么是模。集合論？它與經(jīng)典集合論有何不同？答：模糊集合論是用具有0-1之間變化的未屬度的特征函數(shù)來描述某一模糊元素,模糊集合中的特征函數(shù)就稱為隸屬度函數(shù)3分經(jīng)典集合論中對(duì)任意一個(gè)元素與任意

16、一個(gè)集合的關(guān)系的描述，只有“屬于”或“不扃于”兩種，它描述的是有明埔分界線的元素的組合，經(jīng)典集合論不能處理模糊概念。模糊集合論則用未屈度函數(shù)來描述一個(gè)元素屬于一個(gè)集合的程度:一3分4.一個(gè)梗糊控制器應(yīng)該包含哪幾個(gè)部分？各口的作用是什么？答：模糊控制罌主要包含的部分為：模糊化過程、知識(shí)庫(kù)、拉理決策和精確化十1朝.2分模糊化過程主要完成：測(cè)房輸入變星的值,并將數(shù)字表示形式的輸入呈轉(zhuǎn)化為通常用語言值表示的某一限定碼的字?jǐn)?shù)：知識(shí)庫(kù)包含數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)刖庫(kù).故據(jù)件提供必要的定義,規(guī)則座根據(jù)控阻目的和控制策略給HL孌由語言變M描述的并由專家或力學(xué)習(xí)產(chǎn)生的捽制觀劃的集合：推理決策是模樹控制的核心.它利用知識(shí)庫(kù)的信

17、息模擬人類的推理決策過程,給出適合的控制用：精確化計(jì).律是將推理得到的模糊集合中取個(gè)能於住代表這個(gè)模糊推理結(jié)梟可能性的精確值的過程4分5、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)？iw過行：:，校型中的前向建樓的小刖:信號(hào)來nr?答：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)識(shí)就是選擇適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來逼近實(shí)際系統(tǒng).1分在辨識(shí)過程中播要考慮的因素有：模型的選擇：輸入信號(hào)的選擇：誤差準(zhǔn)則的選擇：4分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型中的前向建模的導(dǎo)師信號(hào)來自于系統(tǒng)的實(shí)際輸出1分0.90.70.60.31-4-6分,150.90.70.60.3AJB-+人|三“J月=%項(xiàng)2、LL如模糊關(guān)系知陣女0.80.30.60.5030.10.70.40.70.20.50.6.

18、試tt算模代關(guān)系合成知部月。QoS以及（nQ）oS.鼾,RoQ=0.80.30.60.5(0.8a0.3)v(0.6人0.1)0.3a0.3)v(0.5/V0.1)(0.8/<0.7)v(0.6z.O.4)|_TO.3(O.3aO.7)v(O.5/s0.4)J=10.30.70.40.30.3o.：H0.70.2°5_卜03a0.7)v(0.7a0.2)06一(0.3a0.7)v(0.4a0.2)(0.3aO.5)v(O.7a0.6)(0.3人0.5)v(0.4人0.6)0.30.30.60.4RGQ0.80.30.61TO.30.71_ro.30.6'O.5j'

19、;'o.l0.4jo.l0.4().30.61r().70.5J(O.3八0.7)v(O.6a0.2)(0.3/O.5)v(0.6人0.6)1_10.30.60.10.41°o.20.6(0.1a0.7)v(0.4a0.2)(0.1a0.5)v(0.4a0.6)J-o.20.43、設(shè)有論域X表示轉(zhuǎn)速，X=100,300.500,700.900,論域V表示電機(jī)的控制電壓,V=10,20,30.40.50。已知在X、丫上的模糊子集為:A=“轉(zhuǎn)速低”=10.8由十麗十0.50.3I0500700*900'.控二"L一高00.20.50.71"To*203

20、0*4050試確定x*y上的模糊條件語言“若轉(zhuǎn)速低，則控制電壓高：否則控制電壓不很高”所決定的模糊關(guān)系矩陣/?,并計(jì)算出當(dāng)轉(zhuǎn)速為“不很低x時(shí)，所對(duì)應(yīng)的控制電壓n的模糊集合？解：B="控制電壓不很高x=+一二+20304050則所得模糊關(guān)系火=（八/8）口（三乂萬）3分«100.20.50.71.0.800.20.50.70.8AxB=0.5x00.20.50.71=00.20.50.50.50.30030.30.30.3000000設(shè)模程子集八“控制電壓很曠端+嗡紫+若+擊0'0.200.200.200.200.200AxF=0.5xl0.960.75().510=

21、0.50.50.50.500.7().70.70.70.510110.960.750.510.00.20.50.710.20.20.50.70.8To/?=o0.360.750.91l。0.50.50.50.50.5=10.960.750.510.50.70.70.70.510.310.960.75().5104、某-長(zhǎng)糊控制系統(tǒng)的墻入變此為系統(tǒng)以走c和誤差變化是de,捽制變兄選擇為v,其隸屬度函數(shù)均選擇為,誤差e5030-15-505153050誤差變化也-150-9030100103090150控制V-64-16-4-2041664量化等級(jí)-4-3-2-1010一34PB00000000.

22、351PS000000.410.40ZE0000.2102000NS00.410.400000NB10350000000設(shè)在某時(shí)刻，系統(tǒng)以差”的出化等級(jí)為3,誤是變化最&的昆化等級(jí)為-2.而此時(shí)的模糊控制規(guī)劃庫(kù)中只仃兩條規(guī)則G效:00.2().50.7100000.20.50.70.80.20.20.2/?=(4x8)U伍x萬)=00.20.50.50.5U0.50.50.500.30.30.30.30.70.70.700000.10.960.751o64(2'設(shè)模糊子集A="轉(zhuǎn)速很低”=+.一十0.090+KX)30050C7()09000036().750.911

23、A="特速小很低”=+10()300500700900囚此當(dāng)軌速為“不很低”時(shí)，所對(duì)應(yīng)的控制電壓y的模糊臾合為:000().20.5().710.200.20.20.50.70.80.500.50.50.50.50.50.5100.70.70.70.5103().51010.96().75().510第一條如果誤差f是PB、且誤差變化加足NS,則控制I，為NB：第二條如果誤差e是PS、H.誤差變化力是NS.則控制I，為ZE：試?yán)脴O大極小推理法實(shí)現(xiàn)模糊推理過程(做圖)，并采用重心法計(jì)算出模糊控制輸出的精確卻。解:系統(tǒng)誤差e的是化等級(jí)為3,由表可知相應(yīng)的隸屬度值，對(duì)于誤差e«

24、)=0.35/$(e)=0.4對(duì)于誤差depV5(de)=l3分由極大極小推理法可得控制點(diǎn)的輸出模糊集為:最后將每一條推理規(guī)則得到的模糊控褐子集進(jìn)行“井"運(yùn)尊,再由重心法討算出模糊控制輸出的精埔顯:-4xO.35+(-3)xO.35+(-l)xO.2+OxO.4+lxO.22.45、u=1.633=-20.35+035*0.2+0.4+0.21.55、假設(shè)一個(gè)3節(jié)點(diǎn)的離散HopfickI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).已知M絡(luò)權(quán)俏與閥伯如下圖所示,試計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系.求出該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài).并畫出網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖.解：以初始狀態(tài)乂匕弘=0(X)為例.依次選升節(jié)點(diǎn)匕.匕匕確定其節(jié)點(diǎn)奧商的條件及狀態(tài)的乜移.首先選抨節(jié)點(diǎn)匕激勵(lì)函數(shù)為,zNet.(0)=22(0)6>