《智能控制技术》自学指导书讲解.docx

《智能控制技术》自学指导书一、课程编码及适用专业课程编码：适用专业：电子信息及其相关专业函授专科二、课程性质智能控制技术是电子信息及其相关专业的专业课程之一，智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科本课程的主要内容有：智能控制概述、模糊控制技术和神经网络控制技术三、本课程的地位和作用本课程是一门新兴的交叉前沿学科，是电子信息类专业重要的主干专业课之一通过本课程的学习，使学生理解智能的含义，提高其创新能力，使学生掌握模糊控制器和神经网络控制器的设计方法四、学习目的和要求通过本课程的学习，应该使学生：（一）系统地掌握智能控制技术的基本概念和基本内容二）具备应用计算机技术模拟智能、实现智能的能力三）会结合实际问题设计出模糊控制器和神经网络控制器四）更好地理解智能的含义，学会思考，提高创新能力五、本课程的学习方法为了学好本课程，首先要树立正确的学习目的和态度，在学习中要刻苦钻研、踏踏实实、持之以恒，理解智能的含义，掌握相关的数学基础和编程方法，能够设计出模糊控制器和神经网络控制器另外，要按时保质保量的完成作业做作业时，要运用所学习和掌握的编程语言解决实际问题，而不是仅仅照书本上的例题依葫芦画瓢地完成作业，要创造性地运用所学知识正确解答。

要端正态度，避免照抄或拷贝他人作业通过认真执行各个学习环节，进一步创新能力和解决问题的能力六、自学内容与指导第一章绪论（一）自学内容智能控制的发展过程智能控制的几个重要分支智能控制系统的构成原理（二）本课重点、难点智能控制系统的构成原理（三）学习指导在学习本章时应注意：1.了解智能控制的发展过程2.了解智能控制的几个分支，重点掌握其中的模糊控制和神经网络控制3.掌握智能控制系统的构成原理1. 掌握智能控制系统的特点第二章模糊控制的理论基础1. （一）自学内容模糊控制的概念模糊集合论模糊逻辑模糊推理（二）本课重点、难点1．模糊逻辑2．模糊推理（三）学习指导在学习本章时应注意：1.理解模糊控制的概念和特点；2.掌握模糊集合的运算，会计算隶属度；3.掌握模糊逻辑，会进行相应的模糊推理第三章模糊控制系统（一）自学内容模糊控制系统的组成模糊控制器的设计方法模糊PID控制器的设计二）本课重点、难点模糊控制器的设计方法模糊PID控制器的设计（三）学习指导在学习本单元时应注意：1.熟悉控制系统的组成；2.结合例子学习设计模糊控制器的方法，能设计一个简单的模糊控制器；3.掌握模糊PID控制器的设计1. 第四章人工神经网络模型（一）自学内容神经网络的相关概念前向神经网络模型动态神经网络模型二）本课重点、难点BP算法（三）学习指导在学习本单元时应注意：1.了解神经网络的相关概念；2.掌握BP算法；3.了解动态神经网络模型。

1. 第五章神经网络控制论（一）自学内容1.神经网络控制的特点2.非线性动态系统的神经网络辨识神经网络控制的学习机制神经网络控制器的设计二）本课重点、难点神经网络控制器的设计（三）学习指导在学习本单元时应注意：1.了解神经网络控制的基本概念；2.了解神经网络辨识的一般方法；3.熟悉神经网络控制的学习机制；4.能够设计简单的神经网络控制器第六章集成智能控制系统（一）自学内容1.集成智能控制系统简介2.模糊神经网络控制二）本课重点、难点模糊神经网络控制（三）学习指导在学习本单元时应注意：1.了解集成智能控制系统的基本概念；2.理解模糊神经网络控制七、自学进度表周次学时教学内容教学重点12第一章绪论掌握智能控制系统的构成原理，理解模糊集合论的相关概念2第二章模糊集合论22第二章模糊逻辑掌握模糊推理2第二章模糊推理32第三章模糊控制系统组成理解模糊控制系统组成，会设计简单的模糊控制系统2第三章模糊控制系统的设计42第三章模糊PID控制掌握PID控制的方法，理解神经网络的基本概念2第四章神经网络基本概念52第四章前向神经网络模型掌握前向神经网络和动态神经网络的工作原理2第四章动态神经网络模型62第五章神经网络控制理解神经网络控制和网络辨识。

2第五章神经网络辨识72第五章神经网络控制的学习机制理解神经网络控制的学习机制，会设计简单的神经网络控制器2第五章神经网络控制器的设计82第六章集成智能控制系统了解集成智能控制系统的特点，理解模糊神经网络控制的方法2第六章模糊神经网络控制92总结复习认真复习，理解模糊控制与神经网络控制的原理2习题课八、参考资料智能控制技术机械工业出版社，2007年11月第1版作业答案第一章绪论P9.1-1.答：智能控制系统由广义对象，传感器，感知信息处理，认知，通信接口，规划和控制，执行器等组成广义对象”通常意义下的控制对象和外部环境，“传感器”用来测量广义对象的相关变量，包括关节位置传感器，力传感器，视觉传感器，距离传感器，触觉传感器等感知信息处理”将传感器得到的原始信息加以处理；“认知”主要用来接收和贮存信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理，作出行动决策，送至规划和控制部分；“通信接口”建立人机之间的联系和系统各模块之间的联系；“规划和控制”是整个系统的核心，根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识，进行自动搜寿，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用；“执行器”对控制对象执行规划和控制部分产生的控制作用。

1-2.答：（1）智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程2）智能控制器具有分层信息处理和决策机构3）智能控制器具有非线性和变结构的特点4）智能控制系统是一门新兴的边缘交叉学科，它需要更多的相关学科配合支援1-3.答：智能控制与常规控制不同，表现如下：（1）智能控制主要针对于控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性，将熟练的操作工、技术人员或专家的经验知识和控制理论结合起来用于解决复杂系统的控制等常规控制无法解决的问题2）智能控制主要采用符号处理、一阶谓词逻辑作为研究的数学工具，而常规控制主要采用微分方程，状态方程及各种数学变换作为研究工具3）智能控制是一门新兴的交叉学科，还没有形成统一的完整的理论体系，而常规控制理论相对比较成熟对于不确定性的模型、高度非线性和复杂的任务要求时应该选用智能控制策略0.51.已知A=[0.40.3],B二[°.80.4]求A_.B、A「B和A0.80.30.7解:AUB二[0.40.40.30.80.40.5山80.8]U[0.30.7]_[0.40.30.3U0.50.8]=[0.8U0.70.40.40.8A“B=[0.40.4S80.80.30.5]O.4"。

80.70.4^0.3O.3%40.40.8P10.70.30.30.40.4_[0.60.70.21-0.41-0.3[1-0.41-0.8]第三章2.对于一个系统，当有输入A时，贝U输出B,如果输入为AC时，贝U有输出C,并且有c00.60.90.40.60.710.40.10.80.40.2Ac:,C-A+—+——B—十十a1a2a3C1C2C3a1a2a3b1b2b3现有A=0.21•0.4，求输出Da1a2a30.80.40.2000解：AB二[0.40.40.2],AC二[0.50.60.6]0.10.10.10.40.60.70.80.50.2则:R(AB)|J(AcC)=[0.50.60.6]0.50.60.70.80.50.2D=ACR=[00.60.9]C[0.60.60.6]=[0.50.60.6]0.50.60.70.50.60.6所以D=•did2d3第四章人工神经元网络模型P871.答：神经元的种类有四种，分别如下：(1)阈值型f(Netj)=」0Neti>01Neti兰00NetcNeti0(2)分段线性型f(NetJWkNetNet,Net「：：NetfmaxNeti-NetH(3)Sigmoid函数型(Neti)1Neti1e(4)Tan函数型f(Neti)二NetiNetiNeti—Te2答：神经网络系统是由大量的同时也很简单的处理单元广泛连接而形成的复杂网络系统，它是一个高度复杂的非线性动力系统，虽然每一个神经元的功能很简单，但由大量神经元构成的网络系统的行为是丰富多彩和十分复杂的。

3答：神经网络按连接方式分为前向网络，反馈网络，相互结合型网络，混合型网络按学习方式分为有导师学习和无导师学习。