智能控制技术(亲自整理的知识点).docVIP

智能控制 (1)智能控制与传统控制的区别 答：传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题，难以解决对复杂系统的控制。 智能控制能解决被控对象的复杂性、不确定性、高度的非线性，是传统控制发展的高级阶段。 (2)智能控制的概念 答：智能控制是人工智能、自动控制、运筹学的交叉。 (3) 1986年美国的PDP研究小组提出了BP网络，实现了有导师指导下的网络学习，为神经网络的应用开辟了广阔的发展前景。 (4) 专家系统主要由知识库和推理机构成（核心） (5)专家控制的结构 (6)按专家控制在控制系统中的作用和功能，可将专家控制器分为以下两种类型： 答：(1) 直接型专家控制器：直接专家控制器用于取代常规控制器，直接控制生产过程或被控对象。具有模拟（或延伸，扩展）操作工人智能的功能。该控制器的任务和功能相对比较简单，但是需要在线、实时控制。因此，其知识表达和知识库也较简单，通常由几十条产生式规则构成，以便于增删和修改。 直接型专家控制器的示意图见图中的虚线所示。 间接型专家控制器：间接型专家控制器用于和常规控制器相结合，组成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。具有模拟（或延伸，扩展）控制工程师智能的功能。该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。按照高层决策功能的性质，间接型专家控制器可分为以下几种类型： ① 优化型专家控制器② 适应型专家控制器 ③ 协调型专家控制器④ 组织型专家控制器 例3.4 设 求A∪B，A∩B 则 (7) 在模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数。 （1）高斯型隶属函数 高斯型隶属函数由两个参数和c确定： 其中参数b通常为正，参数c用于确定曲线的中心。 Matlab表示为 (3) S形隶属函数 S形函数sigmf(x,[a c])由参数a和c决定： 其中参数a的正负符号决定了S形隶属函数的开口朝左或朝右，用来表示“正大”或“负大”的概念。Matlab表示为 (4）梯形隶属函数 梯形曲线可由四个参数a，b，c，d确定： 其中参数a和d确定梯形的“脚”，而参数b和c确定梯形的“肩膀”。 Matlab表示为： (5)三角形隶属函数 三角形曲线的形状由三个参数a，b，c确定 其中参数a和c确定三角形的“脚”，而参数b确定三角形的“峰”。 Matlab表 示为 （6）Z形隶属函数 这是基于样条函数的曲线，因其呈现Z形状而得名。参数a和b确定了曲线的形状。Matlab表示为 例3-10 设 则 例3-9 设论域x={a1，a2，a3}，y={b1，b2，b3}，z={c1，c2，c3}，已知 试确定“If A AND B then C”所决定的模糊关系R，以及 时的输出C1。 解： 将A×B矩阵扩展成如下列向量： 当输入为A1和B1时，有： 将A1×B1矩阵扩展成如下行向量： 最后得即： (8)模糊控制原理框图 (9)模糊控制器的构成 (模糊控制器的组成框图) (10)模糊控制器结构类型 1 单变量模糊控制器 （a)一维模糊控制器 如图所示，一维模糊控制器的输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由于仅仅采用偏差值，很难反映过程的动态特性品质，因此，所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。 (b) (b)二维模糊控制器 二维模糊控制器的两个输入变量基本上都选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化EC，由于它们能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性，因此，在控制效果上要比一维控制器好得多，也是目前采用较广泛的一类模糊控制器 (c)三维模糊控制器 如图所示，三维模糊控制器的三个输入变量分别为系统偏差量E、偏差变化量EC和偏差变化的变化率ECC。由于这些模糊控制器结构较复杂，推理运算时间长，因此除非对动态特性的要求特别高的场合，一般较少选用三维模糊控制器。 (11)将模糊推理结果转化为精确值的过程称为反模糊化。常用的反模糊化有三种： (1)最大隶属度法 选取推理结果模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值，即 如果在输出论域V中，其最大隶属度对应的输出值多于一个，则取所有具有最大隶属度输出的平均值，即： N为具有相同最大