机电系统智能拉制技术综合练习 一、判断题 1,与传统控制相比较，智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问思。() 2,根糊控制只是在一定程度上根伤人的模颗决策和推理。用它解决较复染日思时，还需要建 立数学模型。() 3,在横柳集合的向量表示法中。隶属度为0的暖必须用0代替而不能舍弃。() 4.语气算子有集中化算子、散漫化算子和判断化算子三种。() 5.在模棵控制中，为把输入的确定量模期化，需要建立模柳控制烧则表。〔) 6,从棱制控制查询表中得到控制量的相应元素后，乘以比例因子即为控制量的变化值。() 7,单层感知器仅对线性可分何思具有分类能力。() 8,PB神经网洛是一种多层全互莲型结构的网铬。() 9,知识库和推理机是专家系统的核心部分。《) 10。在设计专家系统时，知识工程师的任务是提供解决阿愿的知识和经验。() 二、选释题 1.若横柳集合A表示模期概“老”，则横颗概么“极老”相当于A乘以模扇算子H,其中 1-(）. A,2 B,4 C.1/2 D.1/4 2若对误差、误差变化率论域X了中元素的全部组合计算出相应的控制量变化“。，可写成 矩阵化，。·一服将此矩阵制成( A.输入变量赋值表 B.输出变量赋值表 C.模期控制器查询表 D。模期控制规则表 及由于各神经元之间的突触连接强度和极性有所不同并可进行调整，因此人脑才具有() 的功陵 A.学习和存销信息 B.输入输出 C.联塑 D.信息整合 4.专家系统中的自动推理是基于()的推理。 A,直觉 B.泛辑 C,预测 D.知识 5.抻经网路PID控制系统结构有()内含神经网络的环节。 .14
- 1 - 机电系统智能控制技术综合练习 一、判断题 1．与传统控制相比较，智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题。（ ） 2．模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理，用它解决较复杂问题时，还需要建 立数学模型。（ ） 3．在模糊集合的向量表示法中，隶属度为 0 的项必须用 0 代替而不能舍弃。（ ） 4．语气算子有集中化算子、散漫化算子和判断化算子三种。（ ） 5．在模糊控制中，为把输入的确定量模糊化，需要建立模糊控制规则表。（ ） 6．从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后，乘以比例因子即为控制量的变化值。（ ） 7．单层感知器仅对线性可分问题具有分类能力。（ ） 8．PB 神经网络是一种多层全互连型结构的网络。（ ） 9．知识库和推理机是专家系统的核心部分。（ ） 10．在设计专家系统时，知识工程师的任务是提供解决问题的知识和经验。（ ） 二、选择题 1. 若模糊集合 A ~ 表示模糊概念“老”，则模糊概念“极老”相当于 A ~ 乘以模糊算子 H ，其中 λ=( )。 A．2 B．4 C．1/2 D．1/4 2. 若对误差、误差变化率论域 X、Y 中元素的全部组合计算出相应的控制量变化 ij u ，可写成 矩阵 ( ) ij n m u ，一般将此矩阵制成( )。 A．输入变量赋值表 B．输出变量赋值表 C．模糊控制器查询表 D．模糊控制规则表 3. 由于各神经元之间的突触连接强度和极性有所不同并可进行调整，因此人脑才具有( ) 的功能。 A．学习和存储信息 B．输入输出 C．联想 D．信息整合 4. 专家系统中的自动推理是基于（ ）的推理。 A．直觉 B．逻辑 C．预测 D．知识 5. 神经网络 PID 控制系统结构有（ ）内含神经网络的环节
A,一个 B,两个 C,三个 D.四个 三、简答题 1,试写出3种常用核物条件语句及对应的模制关系R的表达式， 2.试述何为有导师学习？何为为无导师学习？ 四、计算题 1,设论域上=1,23,4,5)，以下为K了上的核糊集合 1-低=}+06,04 =较受学吗 B”高”=08 4+3 设A=“低”则B=“高”。已知A,=“较低”，日B如何？ 2.设x表示转速，y表示控制电压。转速和控制电压的论域分别为 100,200,300,400,5001,2-1,2,3,4,5引 已知在【。了上的模物子集为 A-“转速高”-0/100+0/200+0/300+0.5/400+1/500 B=“控制电压高"=0/1+0/2+0/3+0.5/4+1/5 XXY上的核刷关系为“若转速高。则控制电压高：否则控制电压不很高”。现在转迪不很高 控制电压如何？ 五、酒图分析 试面出神经网洛内膜控制系统的结构图。并根据该结构图叙述其工作累理。 2
- 2 - A．一个 B．两个 C．三个 D．四个 三、简答题 1. 试写出 3 种常用模糊条件语句及对应的模糊关系 R ~ 的表达式。 2. 试述何为有导师学习？何为为无导师学习？ 四、计算题 1．设论域 X=Y={1,2,3,4,5}，以下为 X、Y 上的模糊集合 3 0.4 2 0.6 1 1 " " ~ A = 低 = + + 4 0.1 3 0.2 2 0.3 1 1 " " ~ A1 = 较低 = + + + 5 1 4 0.8 " " ~ B = 高 = + 设 A ~ =“低”则 B =“高” ~ ，已知 1 ~ A ＝“较低”，问 1 ~ B 如何? 2．设 x 表示转速，y 表示控制电压。转速和控制电压的论域分别为 X={100，200，300，400，500}，Y={1，2，3，4，5} 已知在 X 、Y 上的模糊子集为 0 /100 0 / 200 0 / 300 0.5 / 400 1/ 500 ~ A =“转速高”= + + + + 0 /1 0 / 2 0 / 3 0.5 / 4 1/ 5 ~ B =“控制电压高”= + + + + X×Y 上的模糊关系为“若转速高，则控制电压高；否则控制电压不很高”。现在转速不很高， 控制电压如何？ 五、画图分析 试画出神经网络内膜控制系统的结构图，并根据该结构图叙述其工作原理
参考答案 一、判斯题 1,+ 2.- 3.+ 4- 5.- 6.+ 7.+ 8.- 9.+ 10.- 二、达择题 1.B2.C 3.A 4.D 5.B 三，简容题 1。常用模柳条件语句及对应的颅颗关系R的表达式 解答： (1)设A、B分别是论域X、Y上的模期集合，则模精条件语句“i「At止nB”所决 定的二元模物关系为： ,R=[AxU[A×E (2)设A、B和C分别是论域X、Y和Z上的模翻集合，则模期条件语句“ifAt山enB else C”所决定的二元模聊关系为： R,=A×U[A×C] (3)设A、B和C分别是论域X、Y和Z上的模糊集合，则模糊条件语句“if A and B then C”所决定的二元模柳关系为： R=axB×C 2.试述何为有导师学习？何为为无导师学习？ 答：有导师学习也称为有监督学习，这种学习模式采用的是纠错规测。在学习训练过程中需要 不断给网络成对提供一个输入模式和一个期里网路正确输出的模式，称为“教师信号”。将神经网 络的实际输出同期望输出进行比较，当网络的输出与期型输出不符时，根据差情的方向和大小按一 定的规则调整权值，以使下一步网铬的输出更接近期望结果。 无导师学习也称为无监督学习，学习过程中，需要不断给网络提供动态输入信息，网络能根据 特有的内部结构和学习规则，在输入信息流中发现任何可能存在的核式和规律，同时佳鼠据网铬的 功能和输入信息调整权植，这个过程称为网络的白组织，其结果是使网络能对属于同一类的模式进 行自动分类。 四、计算题 1,解 R=(AxB)U(A×E) -1-
- 3 - 参考答案 一、判断题 1．＋ 2．－ 3．＋ 4．－ 5．－ 6．＋ 7．＋ 8．－ 9．＋ 10．－ 二、选择题 1. B 2. C 3. A 4. D 5. B 三、简答题 1．常用模糊条件语句及对应的模糊关系 R ~ 的表达式 解答： （1）设 A ~ 、B ~ 分别是论域Ｘ、Ｙ上的模糊集合， 则模糊条件语句“if A ~ then B ~ ” 所决 定的二元模糊关系为： ] ~ ] [ ~ ~ [ ~ R~ ~ A B A E A B = → （2）设 A ~ 、B ~ 和 C ~ 分别是论域Ｘ、Ｙ和Ｚ上的模糊集合， 则模糊条件语句“if A ~ then B ~ else C ~ ” 所决定的二元模糊关系为： ] ~ ~ ] [ ~ ~ [ ~ ~ ~ = C → R A B A A B （3） 设 A ~ 、B ~ 和 C ~ 分别是论域Ｘ、Ｙ和Ｚ上的模糊集合， 则模糊条件语句“if A ~ and B ~ then C ~ ”所决定的二元模糊关系为： R A B C ~ ~ ~ 1 ~ = T 2．试述何为有导师学习？何为为无导师学习？ 答：有导师学习也称为有监督学习，这种学习模式采用的是纠错规则。在学习训练过程中需要 不断给网络成对提供一个输入模式和一个期望网络正确输出的模式，称为“教师信号”。将神经网 络的实际输出同期望输出进行比较，当网络的输出与期望输出不符时，根据差错的方向和大小按一 定的规则调整权值，以使下一步网络的输出更接近期望结果。 无导师学习也称为无监督学习，学习过程中，需要不断给网络提供动态输入信息，网络能根据 特有的内部结构和学习规则，在输入信息流中发现任何可能存在的模式和规律，同时能根据网络的 功能和输入信息调整权值，这个过程称为网络的自组织，其结果是使网络能对属于同一类的模式进 行自动分类。 四、计算题 1．解： R ~ = ) ~ ) ( ~ ~ (A B A E
「17 「01 0.6 04 04 10000.8U0.6 1111 0 1 Lo] 「0000.8 11 「0000 0 0000.6 0.6 040.40.40.40.4 =000040.4U06060.60.60.6 0000 0 1111 00000 1111 「00 00.8 11 040.404060.6 =0606060606 11111 11111 B=A。R 「00 00.811 0.40.40.40.60.6 =10302010-0.60.60.60.60.6 11111 11111 =0.30.30.308寸 与B=0,0,0,0.8月比较，B--较高” 2.解： (1)C='控制电压不很高="控电压很A霄=1门+12+13+0754+05 (2)A-转速不很高-1100+1200+1/300+0.75400+0500 (3)与模柳控制线则“若转速高，则控制电压高：否则控制电压不很高。”对应的模期关系更 阵为R=(AxBU(AxC 1110.75 0 111 0.75 0 及= 111 0.75 0 050.5050505 00 005 1 (4)B=A=t110.750.5 4
- 4 - = 0 0 0.4 0.6 1 [0 0 0 0.8 1] 1 1 0.6 0.4 0 [1 1 1 1 1] = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.4 0.4 0 0 0 0.6 0.6 0 0 0 0.8 1 = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0 0 0 0.8 1 B A R ~ ~ ~ 1 1 = 0.3 0.3 0.3 0.8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0 0 0 0.8 1 [1 0.3 0.2 0.1 0] = = 与 [0, 0, 0, 0.8,1] ~ B = 比较， 1 ~ B =“较高” 2．解： （1） " " " " 1/1 1/2 1/3 0.75/4 0/5 ~ C = 控制电压不很高 = 控制电压很高 = + + + + （2） " " 1/100 1/200 1/300 0.75/400 0/500 ~ A1 = 转速不很高 = + + + + （3）与模糊控制规则“若转速高，则控制电压高；否则控制电压不很高。”对应的模糊关系矩 阵为 C) ~ A ~ B) ( ~ A ~ R ( ~ = = 0 0 0 0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 1 1 0.75 0 1 1 1 0.75 0 1 1 1 0.75 0 ~ R （4） R 1 1 1 0.75 0.5 ~ A ~ B ~ 1 ＝ 1 ＝
五，西图分析 解： 1,神经网络内模控制的结构 滤波器 NNC(P-) 对象 NNK P) 2,神经网络内慎控制的主要特点及工作原理 内核控刺即保留了直接逆控制的优点又可以较好地解决直接逆控制存在的问思。神经网格内棱 控制结构图中P是被控对象的非线性核型。d是系统内部扰动，NN是神经网路辨识器，用来搏职 技控对象的正模型P(内部模型，NNC是神经网络控制器，用来实现对象的逆模型P,线性滤波 器是惯性环节成积分环节，可以补偿NNC中的纯微分环节并平滑©的变化，以防止控制信号u法 入饱和区。内核控制将故控对象与内部棱型的输入误差反峡到参考输入端。构成了闲环控制。如果 NN]能够完全准确地表达对象的输入输出关系，即PP,且系统不存在任何干找，反陵信号为 ∫一-y=0,系统相当于开环，与直接道控制没有什么区别。若由于核型不准以及存在干扰使反馈 信号f一-y不为0，则由于负反峡的作用，仍可使y接近，因此内枝控制具有很好的鲁棒性。 -5
- 5 - 五、画图分析 解： 1．神经网络内模控制的结构 2．神经网络内模控制的主要特点及工作原理 内模控制即保留了直接逆控制的优点又可以较好地解决直接逆控制存在的问题。神经网络内模 控制结构图中 P 是被控对象的非线性模型，d 是系统内部扰动，NNI 是神经网络辨识器，用来辨识 被控对象的正模型 P ˆ (内部模型)，NNC 是神经网络控制器，用来实现对象的逆模型 -1 P ˆ ，线性滤波 器是惯性环节或积分环节，可以补偿 NNC 中的纯微分环节并平滑 e 的变化，以防止控制信号 u 进 入饱和区。内模控制将被控对象与内部模型的输入误差反馈到参考输入端，构成了闭环控制。如果 NNI 能够完全准确地表达对象的输入输出关系，即 P ˆ =P，且系统不存在任何干扰，反馈信号为 f = y ˆ − y =0，系统相当于开环，与直接逆控制没有什么区别。若由于模型不准以及存在干扰使反馈 信号 f = y ˆ − y 不为 0，则由于负反馈的作用，仍可使 y 接近 r，因此内模控制具有很好的鲁棒性。 y ˆ - u d y - f r + 滤波器 NNC( ˆ −1 P ) NNI( P ˆ ) 对象