(完整版)智能控制习题参考答案.doc
1．递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。
答：递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工
智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。
递阶智能控制系统是由三个基本控制级（组织级、协调级、执行级）构成的。如下所
示：
1.组织级
组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。
其结构如下：
2．协调级
协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹学共同作用。协
调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。
它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。下图是一个协调级结构的候选框图。该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。
3.执行级
执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进
行控制，对相关过程执行适当的控制作用。
其结构模型如下：
2．信息特征，获取方式，分层方式有哪些？
答：一、信息的特征
1，空间性：空间星系的主要特征是确定和不确定的（模糊）、全空间和子空间、同步和
非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息，比传统系统更为复杂的多源多维信
息。
2，复杂性：复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干
扰性等特性的复杂被控对象，要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能
力，以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下，
获得整个系统的综合指标最优。
3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度
不同，层次较低的信号受污染程度较大。
二、获取方式
信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息，
具体处理方法如下：
1，选取特征变量
可分为选择特征变量和抽取特征变量。选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数
中选择一部分作为特征变量。抽取特征变量对所选取出来的原始变量进行线性或非线性
组合，形成新的变量，然后去其中一部分作为特征变量。
2，滤波的方法
提高信噪数字滤波用计算机软件滤波，通过一定的计算程序对采样信号进行平滑加工，
比，消除和减少干扰信号，以保证计算机数据采集和控制系统的可靠性。模拟滤波用硬件
滤波。
3，剔除迷途样本
使用计算机在任意维空间自动识别删除迷途样本。
三、分层方式
1，通过计算机系统进行信号分层
2，人工指令分层
3，通过仪器设备进行测量，将数据进行分层
4，先归类，后按照一定的规则集合分层
3．详细描述数据融合的流程和方法
答：数据融合是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理。
一、数据融合的流程：
分析数据融合目的和融合层次→→智能地选择合适的融合算法→→将空间配准的数据
（或提取数据的特征或模式识别的属性说明）进行有机合成→→准确表示或估计。有时还
需要做进一步的处理，如"匹配处理 "和 "类型变换 "等，以便得到目标的更准确表示或估计。
具体可分为：
1，特征级融合
经过预处理的数据→→特征提取→→特征级融合→→融合属性说明
2，像元级融合
经过预处理的数据→→数据融合→→特征提取→→融合属性说明
3，决策级融合
经过预处理数据→→特征提取→→属性说明→→属性融合→→融合属性说明
二、数据融合方法：
1，代数法
主要包括：加权融合法，单变量图象差值法，图象比值法
2，图像回归法
首先假定影像的像元值是另一影像的一个线性函数，通过最小二乘法来进行回归，然
后再用回归方程计算出的预测值来减去影像的原始像元值，从而获得二影像的回归残差图
像。经过回归处理后的遥感数据在一定程度上类似于进行了相对辐射校正，因而能减弱多
时相影像中由于大气条件和太阳高度角的不同所带来的影响。
3，主成分变换
也称为 W-L 变换，数学上称为主成分分析（PCA ）。 PCT 是应用于遥感诸多领域的一
种方法，包括高光谱数据压缩、信息提取与融合及变化监测等。PCT 使用相关系数阵或协方差阵来消除原始数据的相关性，以达到去除冗余的目的。对于融合后的数据来说各波段
的信息所作出的贡献能最大限度地表现出来。
4， K-T 变换
即 Kauth-Thomas 变换，简称 K-T 变换，又形象地成为 "缨帽变换。它是线性变换的一种，它能使座标空间发生旋转，但旋转后的坐标轴不是指向主成分的方向，而是指向另外
的方向。
5，小波变换
小波变换是一种新兴的数学分析方法，已经受到了广泛的重视。小波变换是一种全局
变换，在时间域和频率域同时具有良好的定位能力，从而被誉为"数学显微镜 "。
6， IHS 变换
3 个波段合成的RGB 颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度I，色度 H，饱和度 S，它们分别对应 3 个波段的平均辐射强度、 3 个波段的数据向量和的方向及 3 个波段等量数据的大小。RGB 颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。
7，贝叶斯（ Bayes ）估计
8， D-S 推理法
9，人工神经网络（ANN ）
10，专家系统
4．详细描述递阶智能控制系统的优化算法模型
答：递阶智能控制系统是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工
智能和自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系之后逐渐形成的，是智能控制的最早
理论之一。
递阶智能控制系统结构图
如结构图所示，递阶智能控制系统可分为现场级、控制级、局部优化级、全局优化级四个部位。
具体优化算法：现场级通过数据采集系统与分布式控制系统将现场状态信号传递给控制级，控制级通过聚合器将各个信号经过一个个子过程完成数据融合，并将融合估值反馈给局部优化级，局部优化级对数据进行决策后将信息反馈给全局优化级并对下一级传达指令，全局优化级通过知识库对数据进行比较、推理、排序。预测之后作出决策，从而使整个系统总熵最小，实现全局最优。
5.比较模糊集合和普通集合的异同。
答：
集
异
同
合普通集合模糊集合
点
1，基本概念相同：具有某种特定属性的对象的全体。
相同点2，分类方法大致一样，如：列举法，描述法，特征函数法
3，运算规律大致相同，如：恒等律，交换律，结合律，分配律，吸收
律，同一律，对偶律
元素的范围有个清晰的界限集合的界限是模糊的，不明确的
互补律仍然适用互补律不适用于模糊集合
不同点元素一定在集合里面元素和集合之间直接没有绝对的隶属
关系
支撑集等概念是模糊集合所特有的
拥有更多的表示方法，如扎德表示法
6．确定“高智商”、“正常智商”和“低智商”的合理的隶属函数。
解：①由互联网搜索，调查的“高智商”的范围如下表1：
95— 200 95— 200 120— 200 105— 200 95—200 100— 200 140— 200 120— 200 125— 200 105—200 120— 200 125— 200 120— 200 115— 200 110— 200 100— 200 105— 200 115— 200 135— 200 100—200 115— 200 130— 200 120— 200 125— 200 105—200 115— 200 115—200 110— 200 120— 200 115— 200 由上表可求出各点的隶属度如下：
u(95)=3/30=0.1u(100)=6/30=0.2
u(105)=10/30=0.333u(110)=12/30=0.4
u(115)=18/30=0.6u(120)=24/30=0.8
u(125)=27/30=0.9u(130)=28/30=0.933
u(135)=29/30=0.967u(140)=30/30=1
高智商曲线：
图 1：高智商曲线
隶属函数的确定:
把高智商曲线图与常用隶属函数相匹配，可知，高智商的隶属函数应是梯形隶属函数
模型，如下：
0,x (x-a)/(b-a),a<=x UA （ x） =1,b<=x<=c (d-x)/(d-c),c 0,x>d 由高智商曲线知，a= 90， b=140， c 为无穷大， d 无意义。 所以高智商隶属函数为： 0,x<90 UA （ x） =(x-90)/50,90<=x<140 1,140<=x ② 由互联网搜索，调查的“正常智商”的范围如下： 75— 100 70— 105 75— 110 80— 100 80— 120 85— 120 90— 120 70— 100 80— 115 85— 115 90— 120 90— 120 95— 120 90— 120 90— 115 80— 115 70— 120 80— 110 80— 115 85— 120 80— 110 80—110 75— 105 85— 120 95— 120 75— 115 85— 120 80— 120 90— 115 95— 120 由上表可求出各点的隶属度如下： u(70)=3/30=0.1u(75)=6/30=0.2 u(80)=16/30=0.533u(85)=21/30=0.7 u(90)=27/30=0.9u(95)=30/30=1 u(100)=30/30=1u(105)=27/30=0.9 u(110)=25/30=0.833u(115)=21/30=0.7 u(120)=14/30=0.467 正常智商曲线： 图 2：正常智商曲线 隶属函数的确定: 把正常智商曲线图与常用隶属函数相匹配，可知，正常智商的隶属函数应是正态隶属 函数模型，如下： UA （ x） =exp[- （（ x-a） /b）2] 由正常智商曲线并计算知：a=98，b=607 所以正常智商隶属函数为： UA （ x） =exp[- （（ x-98 ）/607）2] ③ 由互联网搜索，调查的“低智商”的范围如下： 40— 70 35— 65 40— 75 45—75 35— 70 40— 75 35— 70 35— 65 30—70 30— 65 35— 75 30— 70 30— 75 40—75 40— 75 35— 70 30— 70 30— 70 30—75 30— 65 30— 60 35— 75 35— 75 35—70 30— 70 45— 70 45— 75 35— 75 30—65 30— 70 由上表可求出各点的隶属度如下： u(30)=12/30=0.4u(35)=22/30=0.733 u(40)=27/30=0.9u(45)=30/30=1 u(50)=30/30=1u(55)=30/30=1 u(60)=30/30=1u(65)=29/30=0.967 u(70)=24/30=0.8u(75)=14/30=0.467 低智商曲线： 图 3：低智商曲线 隶属函数的确定: 把低智商曲线图与常用隶属函数相匹配，可知，低智商的隶属函数应是梯形隶属函数 模型，如下： 0,x (x-a)/(b-a),a<=x U A （ x） =1,b<=x<=c (d-x)/(d-c),c 0,x>d 由低智商曲线并计算知：a=0， b=45， c=60， d=80. 所以低智商隶属函数为： 0,x<0 x/45,0<=x<45 U A （ x） =1,45<=x<=60 4 - x/20,60 0,x>80 7．简述模糊控制系统的组成与工作原理 答：模糊控制系统是一直全自动控制系统，是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模 糊逻辑推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数学控制系统， 系统组成核心是模糊控制器。 模糊控制系统由模糊化接口、模糊化推理、解模糊化接口、知识库、被控对象、比较 元件等组成。 模糊控制系统基本原理图 控制系统原理图如上，图中虚线部分被称为模糊控制器部分。 基本工作原理：微机经中断采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值进行模 糊化，变成模糊量，偏差 e 的模糊量可以相应的模糊语言表示，得到偏差 e 的模糊语言集合的一个 子集。再由模糊子集、模糊控制规则和前向推理进行模糊推理，得到模糊控制量 为ｕ =E' ·R，式中ｕ为一个模糊量。 为了对控制对象施加精确的控制，还需要将模糊量ｕ转换为精确量。这一步骤称为解 模糊。得到了精确的数字模糊量后，经数模转换为精确的模拟量送给执行机构，对被控制 对象进一步控制。然后中断等待第二次采样进行第二步控制。这样循环下去，就实现了被 控制对象的模糊控制。 8．试举例说明传统集合中叉积序偶的顺序是不能颠倒的。 答：假设有 2 个传统集合 A ，B 。令 A={1,2} ，B={3,4} 。假定 A B={ （ 1,3），（ 1,4），（ 2,3），（ 2,4） } 表示直角坐标系中的点。 若叉积序偶顺序可以颠倒，那么 A B 中的元素（ 1,3）和（ 3,1）是表示同一个点，很显然， 这是不符合逻辑的，所以叉积序偶中的顺序是不能颠倒的。 9．结合自身理解浅谈模糊数学与模糊集合的概念 答：模糊数学是建立在模糊集合基础上研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。而模 糊集合中的元素与集合之间没有绝对的隶属关系，集合的边界也是模糊的。像我们常说 的“冷”、“热”就是一些模糊集合，它们没有清晰的温度界限。同一个温度对于不同的人在不同的时刻得到的感觉也是不一样的，也就是说温度和冷热之间没有绝对的隶属关系。 10．举例说明模糊数学隶属函数的概念。 答：隶属函数是用于表述模糊集合的一种数学工具。由于模糊集合中元素 u 和论域 U 的隶属关系具有不明确性，为了描述这种属关系，用区间[0 ，1]中某一数值来描述元素属于论域U 的程度，而由此在论域 U 上的产生函数μ即为模糊集上的隶属函数。之间 u 11.用模糊统计法确定“青年人”的隶属函数。 解：（ 1）根据张南纶教授在武汉做的一项关于“青年人”年龄段区间的调查实验，在剔 除迷途样本之后，得到以下 129 组有效数据，如下表所示： 18-25 18-30 17-30 20-35 15-28 18-25 18-35 19-28 17-30 16-30 15-28 15-25 16-28 18-30 18-25 18-28 17-30 15-30 18-30 18-35 15-25 17-25 17-30 18-35 18-25 18-30 16-28 18-30 18-35 15-30 18-35 15-28 15-25 16-32 18-30 18-35 17-30 18-35 16-28 20-30 16-30 18-35 18-35 18-29 17-28 18-35 18-35 18-25 18-30 16-28 17-27 15-26 16-35 18-35 15-25 15-27 18-35 16-30 14-25 18-25 18-30 20-30 18-28 18-30 15-30 18-28 18-25 16-25 20-30 18-35 18-30 18-30 16-28 17-25 16-30 18-30 15-25 18-35 18-30 18-25 18-26 16-35 16-28 16-25 15-25 17-30 15-25 16-35 15-30 18-30 15-25 16-30 16-30 15-28 15-36 15-25 17-28 18-30 16-25 18-30 17-25 18-29 17-29 15-30 17-30 16-30 16-35 15-30 14-25 18-35 16-30 18-30 18-35 16-28 18-25 18-30 18 -28 18-35 16-24 18 -30 17-30 15 -30 18-35 18-25 18-30 15-30 15-30 17-30 18-30 （ 2）求不同样本下u0=27的隶属频率 试验次数 102030405060708090100 110 120129 n 隶属次数 61423313947536268768595101 m 隶属频率 0.600.70 0.77 0.78 0.78 0.78 0.76 0.78 0.76 0.76 0.77 0.790.78 f （ 3）绘图得出u0=27的隶属频率稳定值 所以，u0 =27 A 0.783 的隶属频率稳定值为 u 。27 ~ （ 4）同理，可以得到论域中每个元素对 A 的隶属频率，如下： x 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 A(x) 0 0 0 0.016 0.209 0.395 0.519 0.961 0.969 1 x 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 A(x) 1 1 1 1 0.991 0.798 0.783 0.767 0.620 0.597 x 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 A(x) 0.209 0.209 0.202 0.202 0.202 0.008 0 0 0 0 当 x 0,10 U 40,100时， A （ x） =0。 （ 5）根据以上数据，作出青年人的隶属函数曲线 （6）确定隶属函数 通过分析比较，隶属函数图像与岭形分布的中间型非常相似，中间型的隶属函数如下： 根据数据，选取a113 ， a220 ， a324 ， a437 ，代入得函数。 所以青年人的隶属函数为： 智能控制复习 第一章选择题 1．智能控制的概念首次由著名学者（ D ）提出 A 蔡自兴 B C D 傅京孙 2．经常作为智能控制典型研究对象的是（ D ） A 智能决策系统 B 智能故障诊断系统 C 智能制造系统 D 智能机器人 3．解决自动控制面临问题的一条有效途径就是，把人工智能等技术用入自动控制系统中，其核心是（ B ） A 控制算法 B 控制器智能化 C 控制结构 D 控制系统仿真 4．智能自动化开发与应用应当面向（ C ） A 生产系统 B 管理系统 C 复杂系统 D 线性系统 5．不．属于 ．．智能控制是（ D ） A 神经网络控制B专家控制 C 模糊控制 D 确定性反馈控制 6．以下不属于智能控制主要特点的是（ D ） A 具有自适应能力 B 具有自组织能力 C 具有分层递阶组织结构 D 具有反馈结构 7．以下不属于智能控制的是 ( D ) A 神经网络控制 B 专家控制 C 模糊控制 D 自校正调节器 第二章选择题 1．地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（ D ） A 语义网络 B 框架表示 C 剧本表示 D 产生式规则 2．自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（ B ） A 框架表示B语义网络 C 剧本表示 D 产生式规则 3．专家系统中的自动推理是基于（ C ）的推理。 A 直觉 B 逻辑 C 知识 D 预测 4．适合专家控制系统的是（ D ） A 雷达故障诊断系统 B 军事冲突预测系统 C 聋哑人语言训练系统 D 机车低恒速运行系统 5．直接式专家控制通常由( B )组成 A 控制规则集、知识库、推理机和传感器 B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机 C 信息获取与处理、知识库、推理机和传感器 D 信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器 6．专家控制可以称作基于（ D ）的控制。 A 直觉 B 逻辑 C 预测 D 知识 7．直接式专家控制通常由( C )组成 A 信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器 1-4为什么能够用计算机模拟人类智能？ 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 之所以能够借助计算机来模拟人类智能，首先是因为计算机具有以下5个特点： 1、可以告诉精准的完成算数运算，运算速度最高可达每秒万亿次； 2、可以完成高精度的计算，一般计算机可以有十几位甚至几十位的有效数字； 3、计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断； 4、计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各 类数据信息，还包括加工这些数据的程序； 5、由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组 纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。 有了这些有点，计算机就具有了模拟人类智能的首要前提，为人工智能中海量的数据处理分析和深度学习等提供了条件。 第二个原因：深度学习的提出；深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。 大脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象概念化的过程。例如从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定眼前物体的形状，比如是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是一张人脸），最后进行识别。我们可以看出，大脑是一个深度架构，认知过程也是深度的。而深度学习，恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，然后在此基础上来得到高层次表达。深度学习可以模拟人脑进行分析学习，模仿人脑的机制来解释数据。深度学习的主要优势在于可以利用海量训练数据（大数据），自动从大数据中学习特征。 深度学习能够自动地从海量大数据中去学习特征，极大地推进了智能自动化。因此深度学习有了一个别名：无监督特征学习。 在《科学革命的结构》一书中，托马斯·库恩介绍说，很多科学革命都具备叫做范式转移的特点，也就是说对新思想的认知和老观点很不一样。比如哥白尼提出的“日心说”，有力地 教室光环境智能控制系统 设计者：朱万朋，张林泉，李盈盈，杜光磊，赵灵强， 指导教师：梁坤峰 （河南科技大学车辆与动力工程学院制冷092班邮编：471003） 摘要：随着节能和环保要求的日益高涨，校园内教室的电能浪费问题受到重视，以智能化为手段的控制系统开始在教室光环境控制中得到应用。本作品建立教室光环境智能控制系统框架，设计了教室内人员区域定位算法，设置了光敏、投影仪开启和手动控制信号的控制优先级，搭建了简化的教室光环境智能控制系统实物模型，并验证了控制系统的功能。智能控制系统以STC89C52单片机和红外热释电处理芯片BISS0001作为控制装置的核心部件，通过光敏电阻电路检测环境的光强，并给出了教室内开灯的光强阈值，由热释电红外传感器模块检测人员的存在与位置；作品通过对环境光强信号、人体存在和位置信号的识别和智能判断，完成对教室照明回路的智能控制，实现教室内灯源的开关、明暗和区域控制，具有显著的节电效果和智能控制特点。 关键字光环境；红外感应；定位；智能控制；节能减排 作品内容简介 1．研制背景及意义 随着能源危机的不断加深，我国的能源问题越来越受到关注。国家统计局的初步统计数据表明，2011年中国能源消费总量比2010年增长7%。2011年我国能源消费总量34.8亿吨标准煤，是四年来增幅最多的一年，节能减排形势十分严峻。而我国节能灯普及率仍然较低，中小城市居民白炽灯的使用比例一般在50%以上，农村使用白炽灯的比例更大。目前，中国照明用电约占全社会用电总量的12%。随着经济发展和人民生活水平的提高，中国的照明用电量还会进一步增加，尤其是我国以火力发电为主，火电占全国发电总量的83.2%，水电约占14.7%，剩余的2.1%才是以核电，太阳能，风力电为主的新能源。 由于控制技术的飞速发展和广泛应用，智能化已经成为当今时代发展的主流技术，自动控制技术被越来越多的用到节能设备上。近几年我国教育事业得到了快速发展，学校照明耗电越来越大，电能浪费问题也随之日益严重。目前，国内院校基本上采用的还是传统的手动、光控和声控照明方法，其节能减排、抗干扰能力都很有限，造成了电能的大量浪费。因此，开发新的教室光环境智能控制系统，实现省电、节能减排目的，具有重要的现实意义。 目前国内常见的照明控制系统 l、Dynalite智能照明控制系统 该系统主要由调光模块、开关模块、控制面板、液晶显示触摸屏、智能传感器、编程插口、时钟管理器、手持式编程器和PC监控机等部件组成。采用DyNet网络连接，DyNet是一个分布式智能化网络，使用RS-485通讯协议。 2、C-Bus智能照明控制系统 C-Bus系统是1994年由澳大利亚奇胜电气公司开发的，现已广泛用于很多国家和地区。C —Bus系统是一个二线制的总线型式的智能控制系统，主要用于对照明系统的控制。也可用于 第一章绪论 1. 什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？ 答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。 各自的特点有： 集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF 理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。2.信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。3.上级控制决策的功能水平高于下级，解决的问题涉及面更广，影响更大，时间更长，作用更重要。级别越往上，其决策周期越长，更关心系统的长期目标。4.级别越往上，涉及的问题不确定性越多，越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应 地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF 2010级智能控制基础期末 复习思考题 一重要概念解释 1 智能控制 所谓的智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化做出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。 2 专家系统与专家控制 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。 专家控制是智能控制的一个重要分支。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识的获取与组织，按某种策略及时的选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制 3 模糊集合与模糊关系，模糊推理模糊控制 ● 1）模糊集合：给定论域U 上的一个模糊集A %是指：对任何元素u U ∈ 都存在一个数()[] 0,1A u μ∈与之对应，表示元素u 属于集合A % 的程度，这个数称为元素u 对集合A %的隶属度，这个集合称为模糊集合。 ● 模糊关系：二元模糊关系：设A 、B 是两个非空集合，则直积(){},|,A B a b a A b B ?=∈∈中的一个 模糊集合 称为从A 到B 的一个模糊关系。模糊关系R %可由其隶属度(),R a b μ完全描述，隶属度 (),R a b μ 表明了元素a 与元素b 具有关系R %的程度。 ● 模糊推理：知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和输入情况，来确定输出 的情况，这就叫“模糊推理”。 4 神经网络？ 答：人工神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为,对人脑进行抽象和简化，反映了人脑的基本特征，信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 5 遗传算法 答：遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配置函数并通过遗传的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。 一 专家控制部分 1. 专家系统的组成及各部分特点？ 第一章 1．计算机系统由哪些部分组成？并画出方框图。 解： 若将自动控制系统中控制器的功能用计算机或数字控制装置来实现，就构成了计算机控制系统，其基本框图如图1-1所示。因此，简单说来，计算机控制系统就是由各种各样的计算机参与控制的一类系统。 图1-1 计算机控制系统基本原理图 在计算机控制系统中，控制规律是用软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实现对被控参数的控制。控制器与执行机构之间是DA转换器，负责将数字信号转换成模拟信号；AD转换器则相反将传感器采集的模拟信号，转换成数字信号送给控制器。 2．计算机控制系统是怎样分类的？按功能和控制规律可分为几类？ 解： 计算机控制系统与其所控制的对象、采取的控制方法密切相关。因此，计算机控制系统的分类方法很多，可以按照系统的功能、控制规律或控制方式等进行分类。 按功能及结构分类：操作指导控制系统、直接数字控制系统、监督控制系统、集散控制系统、现场总线控制系统、工业以太网控制系统、综合自动化系统。 按照控制规律分类：程序和顺序控制、比例积分微分控制(简称PID控制)、最少拍控制、复杂规律的控制、智能控制。 3．计算机控制系统的主要特点有哪些？ 解： 主要有以下特点： 1．数字模拟混合的系统。在连续控制系统中，各处的信号是连续模拟信号。而在计算机控制系统中，除仍有连续模拟信号外，还有离散信号、数字信号等多种信号。因此，计算机控制系统是模拟和数字的混合系统。 2．灵活方便、适应性强。一般的模拟控制系统中，控制规律是由硬件电路实现的，控制规律越复杂，所需要的模拟电路往往越多，如果要改变控制规律，一般就必须更改硬件电路。而在计算机控制系统中，控制规律是由软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实现对被控参数的控制，需要改变控制规律时，一般不对硬件电路作改动，只要改变控制程序就可以了。 3．可实现复杂控制规律。计算机具有丰富的指令系统和很强的逻辑判断功能，能够实现模拟电路不能实现的复杂控制规律。 4．离散控制。在连续控制系统中，给定值与反馈值的比较是连续进行的，控制器对产生的偏差也是连续调节的。而在计算机控制系统中，计算机每隔一定时间间隔，向A/D转换器发出启动转换信号，并对连续信号进行采样获得离散时间信号，经过计算机处理后，产生的控制时间信号通过D/A将离散信号转换成连续时间信号输出，作用于被控对象。因此，计算机控制系统并不是连续控制的，而是离散控制的。 第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 人工智能（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？ 第一章绪论 1.什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：“智能”在美国Heritage 词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认 知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？ 答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系 统、学习控制系统等。 各自的特点有： 集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统 将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承 了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统 危险性高度集中的缺点，既实现了在管理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统 的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家 的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系 统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的 特点是： 1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。 2.信息在上下级间垂直 方向传递，向下的信息有优先权。同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。 3.上级控制决策的功能水平高于下级，解决的问题涉及面更广，影响更大，时间更长，作用更重要。级别越往上，其决策周期越长，更关心系统 的长期目标。 4.级别越往上，涉及的问题不确定性越多，越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记忆和自行调整的能力。 3．比较智能控制与传统控制的特点。 答：智能控制与传统控制的比较：它们有密切的关系，而不是相互排斥。常规控制往往包含在智能控制之中，智能控 制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更 具有挑战性的复杂控制问题。 1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的，而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动，这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。 2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形甚至手 写体和口头命令等形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流，同时还要扩大输出装置的能力， 能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息. 另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得 着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的 精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置。 3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统），要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随 系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂。 4.传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽 人意. 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径。 5.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知 识的能力。 6.与传统自动控制系统相比，智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环 控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。 填空题（每空1分，共20分） 控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。 智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。 神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。 按网络结构分，人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为：有教师学习和无教师学习。 前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入节点、输出节点、计算单元。 神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。 1、智能控制是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器；与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论 基础。 2、智能控制系统的主要类型有：分级递阶控制系统，专家控制系统，学习控制系统，模糊控制系统，神经控制系统，遗传算法控制系统和混合控制系统等等。 3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。 4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。自然选择学说包括以下三个方面：遗传、变异、适者生存。 5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。 6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。 7、分级递阶控制系统：主要有三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。 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。 智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。 IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学) AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。 AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。 智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。 智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。 智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能 智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。 智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。 10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。 11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成） 18、专家控制的特点：灵活性、适应性和鲁棒性。 19、模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。 20、模糊控制理论具有一些明显的特点：1，模糊控制不需要被控对象的数学模型2， 第一章 1.计算机系统由哪些部分组成？并画出方框图。 解： 若将自动控制系统中控制器的功能用计算机或数字控制装置来实现，就构成了计算机控 制系统，其基本框图如图1-1所示。因此，简单说来，计算机控制系统就是由各种各样的计算机参与控制的一类系统。 图1-1 计算机控制系统基本原理图 在计算机控制系统中，控制规律是用软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实现对被控参数的控制。控制器与执行机构之间是DA转换器，负责将数字信号转换成模拟信号；AD转换器则相反将传感器采集的模拟信号，转换成数字信号送给控制器。 2?计算机控制系统是怎样分类的？按功能和控制规律可分为几类？ 解： 计算机控制系统与其所控制的对象、采取的控制方法密切相关。因此，计算机控制系统 的分类方法很多，可以按照系统的功能、控制规律或控制方式等进行分类。 按功能及结构分类：操作指导控制系统、直接数字控制系统、监督控制系统、集散控制系统、现场总线控制系统、工业以太网控制系统、综合自动化系统。 按照控制规律分类：程序和顺序控制、比例积分微分控制（简称PID控制）、最少拍控制、复杂规律的控制、智能控制。 3.计算机控制系统的主要特点有哪些？解： 主要有以下特点： 1.数字模拟混合的系统。在连续控制系统中，各处的信号是连续模拟信号。而在计算机控制系统中，除仍有连续模拟信号外，还有离散信号、数字信号等多种信号。因此，计算机控制系统是模拟和数字的混合系统。 2?灵活方便、适应性强。一般的模拟控制系统中，控制规律是由硬件电路实现的，控制规律越复杂，所需要的模拟电路往往越多，如果要改变控制规律，一般就必须更改硬件电 路。而在计算机控制系统中，控制规律是由软件实现的，计算机执行预定的控制程序就能实 现对被控参数的控制，需要改变控制规律时，一般不对硬件电路作改动，只要改变控制程序 就可以了。 3?可实现复杂控制规律。计算机具有丰富的指令系统和很强的逻辑判断功能，能够实现模拟电路不能实现的复杂控制规律。 4.离散控制。在连续控制系统中，给定值与反馈值的比较是连续进行的，控制器对产生的偏差也是连续调节的。而在计算机控制系统中，计算机每隔一定时间间隔，向A/D转 换器发出启动转换信号，并对连续信号进行采样获得离散时间信号，经过计算机处理后，产 第一章习题 1.什么是单片机？单片机和通用微机相比有何特点？ 答：单片机又称为单片微计算机，它的结构特点是将微型计算机的基本功能部件（如中央处理器（CPU）、存储器、输入接口、输出接口、定时/计数器及终端系统等）全部集成在一个半导体芯片上。虽然单片机只是一个芯片，但无论从组成还是从逻辑功能上来看，都具有微机系统的定义。与通用的微型计算机相比，单片机体积小巧，可以嵌入到应用系统中作为指挥决策中心，是应用系统实现智能化。 2.单片机的发展有哪几个阶段？8位单片机会不会过时，为什么？ 答：单片机诞生于1971年，经历了SCM、MCU、SOC三大阶段，早期的SCM单片机都是8位或4位的。其中最成功的是INTEL的8031，此后在8031上发展出了MCS51系列MCU系统。基于这一系统的单片机系统直到现在还在广泛使用。随着工业控制领域要求的提高，开始出现了16位单片机，但因为性价比不理想并未得到很广泛的应用。90年代后随着消费电子产品大发展，单片机技术得到了巨大提高。随着INTEL i960系列特别是后来的ARM系列的广泛应用，32位单片机迅速取代16位单片机的高端地位，并且进入主流市场。然而，由于各应用领域大量需要的仍是8位单片机，因此各大公司纷纷推出高性能、大容量、多功能的新型8位单片机。 目前，单片机正朝着高性能和多品种发展，但由于MCS-51系列8位单片机仍能满足绝大多数应用领域的需要，可以肯定，以MCS-51系列为主的8位单片机，在当前及以后的相当一段时间内仍将占据单片机应用的主导地位。 3.举例说明单片机的主要应用领域。 答：单片机广泛应用于仪器仪表、家用电器、医用设备、航空航天、专用设备的智能化管理及过程控制等领域，大致可分如下几个范畴： 智能仪器 单片机具有体积小、功耗低、控制功能强、扩展灵活、微型化和使用方便等优点，广泛应用于仪器仪表中，结合不同类型的传感器，可实现诸如电压、电流、功率、频率、湿度、温度、流量、速度、厚度、角度、长度、硬度、元素、压力等物理量的测量。采用单片机控制使得仪器仪表数字化、智能化、微型化，且功能比起采用电子或数字电路更加强大。例如精密的测量设备（电压表、功率计，示波器，各种分析仪）。 工业控制 单片机具有体积小、控制功能强、功耗低、环境适应能力强、扩展灵活和使用方便等优点，用单片机可以构成形式多样的控制系统、数据采集系统、通信系统、信号检测系统、无线感知系统、测控系统、机器人等应用控制系统。例如工厂流水线的智能化管理，电梯智能化控制、各种报警系统，与计算机联网构成二级控制系统等。家用电器现在的家用电器广泛采用了单片机控制，从电饭煲、洗衣机、电冰箱、空调机、彩电、其他音响视频器材、再到电子秤量设备和白色家电等。 习题一 1，微型计算机控制系统的硬件由哪几部分组成？各部分的作用是什么？ 答：CPU，接口电路及外部设备组成。 CPU，这是微型计算机控制系统的核心，通过接口它可以向系统的各个部分发出各种命令，同时对被控对象的被控参数进行实时检测及处理。 接口电路，微机和生产对象之间进行信息交换的桥梁和纽带。 外部设备：这是实现微机和外界进行信息交换的设备 2，微型计算机控制系统软件有什么作用？说出各部分软件的作用。 答：软件是指能够完成各种功能的计算机程序的总和。整个计算机系统的动作，都是在软件的指挥下协调进行的，因此说软件是微机系统的中枢神经。就功能来分，软件可分为系统软件、应用软件 1)系统软件：它是由计算机设计者提供的专门用来使用和管理计算机的程序。对用户来说，系统软件只是作为开发应用软件的工具，是不需要自己设计的。 2)应用软件:它是面向用户本身的程序，即指由用户根据要解决的实际问题而编写的各种程序。 3，常用工业控制机有几种？它们各有什么用途？ 4，操作指导、DDC和SCC系统工作原理如何？它们之间有何区别和联系？ 答：(1)操作指导控制系统：在操作指导控制系统中，计算机的输出不直接作用于生产对象，属于开环控制结构。计算机根据数学模型、控制算法对检测到的生产过程参数进行处理，计算出各控制量应有的较合适或最优的数值，供操作员参考，这时计算机就起到了操作指导的作用。 (2)直接数字控制系统(DDC系统)：DDC(Direct Digital Control)系统就是通过检测元件对一个或多个被控参数进行巡回检测，经输入通道送给微机，微机将检测结果与设定值进行比较，再进行控制运算，然后通过输出通道控制执行机构，使系统的被控参数达到预定的要求。DDC系统是闭环系统，是微机在工业生产过程中最普遍的一种应用形式。 (3)计算机监督控制系统(SCC系统)：SCC(Supervisory Computer Control)系统比DDC系统更接近生产变化的实际情况，因为在DDC系统中计算机只是代替模拟调节器进行控制，系统不能运行在最佳状态，而SCC系统不仅可以进行给定值控制，并且还可以进行顺序控制、最优控制以及自适应控制等SCC是操作指导控制系统和DDC系统的综合与发展。 5，说明嵌入式系统与一般微型计算机扩展系统的区别。 答：嵌入式计算机一般没有标准的硬件配置。嵌入式系统可采用多种类型的处理器和处理器结构。软硬件协同设计采用统一的工具描述，可合理划分系统软硬件，分配系统功能，在性能、成本、功耗等方面进行权衡折衷，获取更优化的设计。嵌入式系统多为低功耗系统。简单地说，就是嵌入式系统和微型计算机的扩展标准不大一样。 6，PLC控制系统有什么特点？ 答：（1）可靠性高。由于PLC大都采用单片微型计算机，因而集成度高，再加上相应的保护电路及自诊断功能，因而提高了系统的可靠性。 （2）编程容易。PLC的编程多采用继电器控制梯形图及命令语句，其数量比微型机指令要少得多，除中、高档PLC外，一般的小型PLC只有16条左右。由于梯形图形象而简单，因而编程容易掌握、使用方便，甚至不需要计算机专门知识，就可进行编程。 （3）组合灵活。由于PLC采用积木式结构，用户只需要简单地组合，便可灵活地改变控制系统的功能和规模，因此，可适用于任何控制系统。 （4）输入/输出功能模块齐全。PLC的最大优点之一，是针对不同的现场信号，均有相应的模块可与工业现场的器件直接连接，并通过总线与CPU主板连接。 感应洗手液机智能控制器项目可行性研究报告 xxx科技发展公司 摘要 智能控制器主要应用于家用电器、汽车电子、智能家居、工业控 制等领域，智能控制器并非终端产品，受下游行业影响很大。本行业 产品的设计主要围绕下游终端产品的需求进行，下游行业分布领域广，不同行业对于智能控制器的具体应用场景和实现功能存在差异，因此 下游行业的发展状况和成熟程度直接影响本行业的市场需求和发展前景。 经过改革开放40多年的快速发展，中国已经形成全球最发达的电 子产业集群，以珠三角、长三角为代表的电子产业链条已较为完整， 产业配套、制造能力强，拥有配套完整、性价比高、物流便捷、快速 交货等综合优势。 亚太地区经过多年的市场发展和技术沉淀，已经成为全球家电制 造中心。根据韩国电子信息通信产业振兴会发布的《家电行业现状和 展望报告书》显示，2017年主要家电产品的全球生产量为75,284万台，其中中国制造的产品多达42,318万台，占比超过一半。虽然随着2014年节能家电补贴政策到期，我国家电行业主营业务收入增速开始回落，但由于家电销量巨大，加之更新换代，家电整体市场生命力仍较为旺 盛。2016年国内家电主营业务收入达到14,606亿元，2017年持续上涨，主营业务收入达15,136亿元，利润总额达1,169亿元。 该感应洗手液机智能控制器项目计划总投资4377.10万元，其中：固定资产投资3561.68万元，占项目总投资的81.37%；流动资金 815.42万元，占项目总投资的18.63%。 达产年营业收入6248.00万元，总成本费用4883.40万元，税金 及附加78.91万元，利润总额1364.60万元，利税总额1631.73万元，税后净利润1023.45万元，达产年纳税总额608.28万元；达产年投资 利润率31.18%，投资利税率37.28%，投资回报率23.38%，全部投资回收期5.78年，提供就业职位136个。 本报告所描述的投资预算及财务收益预评估均以《建设项目经济 评价方法与参数（第三版）》为标准进行测算形成，是基于一个动态 的环境和对未来预测的不确定性，因此，可能会因时间或其他因素的 变化而导致与未来发生的事实不完全一致，所以，相关的预测将会随 之而有所调整，敬请接受本报告的各方关注以项目承办单位名义就同 一主题所出具的相关后续研究报告及发布的评论文章，故此，本报告 中所发表的观点和结论仅供报告持有者参考使用；报告编制人员对本 报告披露的信息不作承诺性保证，也不对各级政府部门（客户或潜在 （勤奋、求是、创新、奉献） 2010～2011学年第1学期考试试卷A 学院班级__ __ 姓名__________ 学号___________ 《智能控制系统》课程试卷 （本卷考试时间90 分钟） 一． 1．写出4种专家系统的知识表示方法。 逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法 2．递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则。 随着智能程度的提高，精度下降 3．写出宽度优先搜索和深度优先搜索的根本区别？ 深度优先与宽度优先算法最根本的不同在于：扩展的后继节点放在OPEN表的前端。 4．何谓多层前向神经网络？ 具有分层的结构，通常包括输入层、隐层（也称中间层）和输出层。每一层的神经元只接受上一层神经元的输入，并且该层神经元的输出送给下一层的各个神经元。 5．写出3种模糊输出向量的解模糊方法 重心法、最大隶属度法、取中位数判决法 6．写出基本遗传算法的3个基本操作 遗传、交叉、变异 二、简答题（共24分，每题6分） 1、简述模糊控制器的组成，及各组成部分功能 （1）模糊化接口 对于任意输入x，将其映射到模糊集系统中去，映射的过程实际上是将当前的物理输入根据模糊子集的分布情况确定出此时此刻输入值对这些模糊子集的隶属程度。 （2）知识库 知识库包括数据库和规则库。模糊控制器设计的关键在于如何有效地建立知识库，决策逻辑控制实际上是依赖规则库来实现的。 （3）推理决策逻辑 它是模糊控制的核心，利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量，其实质是模糊逻辑推理。 （4）精确化过程 通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但实际使用中，特别是模糊控制中，必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程 2、设个体域是人类，试用两种方法（全称量词和存在量词）将语句“没有不犯错误的人”译为谓词公式 设F(x)：“x犯错误”，M(x)：x是人，则语句形式化为： ┐?x(M(x)∧┐F(x)) 或?x(M(x)→F(x)) 3、简述BP算法中工作信号正向传播、误差信号反向传播过程 （1）工作信号正向传播：输入信号从输入层经隐层，传向输出层，在输出端产生输出信号，这是信号的正向传播。在信号向前传递过程中网络的权值是固定不变的，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号反向传播。 （2）误差信号反向传播：网络的实际输出与期望输出之间差值即为误差信号，误差信号由输出端开始逐层向前传播，这是误差信号的反向传播。在误差信号反向传播的过程中，网络权值由误差反馈进行调节，通过权值的不断修正使网络的实际输出更接近期望输出 W 作业1 1 简述智能控制的概念。 定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。 定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。 定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。 2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？ 智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。 人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。 自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学是一种定量优化的方法。如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。 3 比较智能控制和传统控制的特点？ 1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高 2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论” 3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。 4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。 应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。 应用实例：模糊控制的交流伺服系统 作业2 一、填空题 1．智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例 如、、和。 1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制 2．传统控制包括和。2、经典反馈控制现代理论控制 3．一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。 3 、学习功能适应功能自组织功能优化能力 4．智能控制中的三元论指的是：、和。 4、运筹学，人工智能，自动控制 5．近年来，进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。 5、神经网络模糊数学专家系统 6．智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和 。6、时变性非线性不确定性 7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是 、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控 制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9．智能控制系统的主要类型有、、、 、和。 9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统 10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ； (2) 。 10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。判断性规则控制性规则数据 15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。 15、正向推理、反向推理和双向推理 16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。 1．递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。 答：递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。 递阶智能控制系统是由三个基本控制级（组织级、协调级、执行级）构成的。如下所示： 1. 组织级 组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。 其结构如下： 2．协调级 协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹学共同作用。协 调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。 它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。下图是一个协调级结构的候选框图。该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。 3. 执行级 执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用。 其结构模型如下： 2．信息特征，获取方式，分层方式有哪些？ 答：一、信息的特征 1，空间性：空间星系的主要特征是确定和不确定的（模糊）、全空间和子空间、同步和非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息，比传统系统更为复杂的多源多维信息。 2，复杂性：复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干扰性等特性的复杂被控对象，要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能力，以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下，获得整个系统的综合指标最优。 3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度不同，层次较低的信号受污染程度较大。 二、获取方式 信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息，具体处理方法如下： 1，选取特征变量 可分为选择特征变量和抽取特征变量。选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数中选择一部分作为特征变量。抽取特征变量对所选取出来的原始变量进行线性或非线性组合，形成新的变量，然后去其中一部分作为特征变量。 2，滤波的方法 数字滤波用计算机软件滤波，通过一定的计算程序对采样信号进行平滑加工，提高信噪比，消除和减少干扰信号，以保证计算机数据采集和控制系统的可靠性。模拟滤波用硬件滤波。 3，剔除迷途样本 使用计算机在任意维空间自动识别删除迷途样本。 三、分层方式 1，通过计算机系统进行信号分层 2，人工指令分层 3，通过仪器设备进行测量，将数据进行分层 4，先归类，后按照一定的规则集合分层 3．详细描述数据融合的流程和方法 答：数据融合是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理。 一、数据融合的流程： 分析数据融合目的和融合层次→→智能地选择合适的融合算法→→将空间配准的数据（或提取数据的特征或模式识别的属性说明）进行有机合成→→准确表示或估计。有时还需要做进一步的处理，如"匹配处理"和"类型变换"等，以便得到目标的更准确表示或估计。 具体可分为： 1，特征级融合 经过预处理的数据→→特征提取→→特征级融合→→融合属性说明 2，像元级融合智能控制复习题
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