神经网络与模糊控制考试题及答案 - 图文

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一 、填空题

1、模糊控制器由 模糊化接口、解模糊接口 、 知识库 和 模糊推理机 组成

2、一个单神经元的输入是1.0 ，其权值是1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是 -0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1 3、神经网络的学习方式有 导师监督学习 、 无导师监督学习 和 灌输式学习

4、清晰化化的方法有三种： 平均最大隶属度法 、 最大隶属度取最小/最大值法 和 中位数法，加权平均法

5、模糊控制规则的建立有多种方法，是： 基于专家经验和控制知识 、 基于操作人员的实际控制过程 和 基于过程的模糊模型，基于学习 6、神经网络控制的结构归结为 神经网络监督控制 、 神经网络直接逆动态控制 、 神网自适应控制 、神网自适应评判控制 、神网内模控制、神网预测控制 六类

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

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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 。

16、直接型专家控制器、间接型专家控制器 17．普通集合可用 函数表示,模糊集合可用 函数表示。特征、隶属 18．某省两所重点中学在(x1~x5)五年高考中，考生“正常发挥”的隶属函数分别为0.85、0.93、0.89、0.91、0.96和0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。则在研究该省重点中学高考考生水平发挥的状况时，论域应为X? ，若分别用A、B表示两个学校考试“正常发挥”的状况，则用序偶表示法分别表示为

A? ，“未正常发挥”模糊子集（用行向量表示）B? ；

分别为 和 ；而该省两所重点中学每年高考考生“正常发挥”的模糊子集应该是 （用Zadeh法表示）。X??x1,x2,x3,x4,x5?，A??(x1,0.85),(x2,0.93),(x3,0.89),(x4,0.91),(x5,0.96)?

B??(x1,0.92),(x2,0.96),(x3,0.87),(x4,0.93),(x5,0.94)?

A?[0.15,0.07,0.11,0.09,0.04]，B?[0.08,0.04,0.13,0.07,0.06]

0.850.930.870.910.94???? x1x2x3x4x519.确定隶属函数的方法大致有 、 和 。 19、模糊统计法 主观经验法 神经网络法 20．在模糊控制中应用较多的隶属函数有6种，它们分别为高斯型隶属函数、 、 、 、 和 。

20、广义钟形隶属函数 S形隶属函数 梯形隶属函数 三角形隶属函数 Z形隶属函数 21．在天气、学问、晴朗、表演和渊博中可作为语言变量值的有 和 。 21、晴朗、渊博

23．模糊控制是以 、 、和 为基础的一种智能控制方法。模糊集理论，模糊语言变量，模糊逻辑推理 24．模糊控制的数学基础为 。24、模糊集合

25．模糊控制中，常用的语言变量值用PM,PS,NM,NO等表示,其中PM代表 , NO代表 。25、正中、负零

26. 在模糊控制中，模糊推理的结果是 量。26、模糊 27. 在模糊控制中，解模糊的结果是 量。确定量

28. 基本模糊控制器的组成包括知识库以及 、 和 。 模糊化接口、推理机、解模糊接口

29. 在模糊控制中，实时信号需要 才能作为模糊规则的输入，从而完成模糊推理。

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29、

模糊化

30．模糊控制是建立在 基础之上的，它的发展可分为三个阶段，分别

为 、 、 和 。

30、人工经验 模糊数学发展和形成阶段 产生了简单的模糊控制器 高性能模糊控制阶段 31．模糊集合逻辑运算的模糊算子为 、 和 。 31、交运算算子 并运算算子 平衡算子

32．在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有 和 32.暖和、很好 33．在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有 、 和 。

33、暖和、中年人和比较好

34．在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有 和 。

34.寒冷、偏高 35. 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的 总结成一系列 以“ ”形式表示的控制规则。 35、控制策略 “IF条件THEN 作用”

36．神经网络的发展历程经历了4个阶段，分别为 、 、 和 。

36、启蒙期、低潮期、复兴期、新连接机制期

37．神经元由4部分构成，它们分别为 、 、 和突触。

37、细胞体、树突、轴突

38．根据神经网络的连接方式，神经网络的３种形式为： 、 和 。38、 前向网络 反馈网络 自组织网络

39．神经网络的3个要素为： 、 和 。

39、神经元的特性 拓扑结构 学习规则

41.目前神经网络的学习算法有多种，按有无导师分类，可分为 、 和 。 41、有导师学习 无导师学习 再励学习

42.神经网络的研究主要分为3个方面的内容，即 、 和 。

42.神经元模型、神经网络结构、神经网络学习算法 43.神经网络的学习过程主要由 正向传播 和 反向传播 两个阶段组成。

44．神经网络控制是将 和 相结合而发展起来的智能控制方法。神经网络，控制理论

45. 遗传算法的主要用途是 。45、寻优（优化计算）

46．常用的遗传算法的染色体编码方法有二种，它们分别为实数编码和 。 46、二进制编码 47.遗传算法的3种基本遗传算子 、 和 。

47、比例选择算子 单点交叉算子 变异算子

48．遗传算法中，适配度大的个体有 被复制到下一代。更多机会 49. 遗传算法中常用的3种遗传算子（基本操作）为 、 、和 。

49、复制、交叉和变异

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二、简答题：

1. 试说明智能控制的的基本特点是什么？ （1）学习功能（1分）（2）适应功能（1分） （3）自组织功能（1分） （4）优化能力（2分）

2、试简述智能控制的几个重要分支。

专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法。

3、试说明智能控制研究的数学工具。

智能控制研究的数学工具为：（1）符号推理与数值计算的结合；（2）离散事件与连续时间系统得结合；（3）模糊集理论；（4）神经网络理论；（5）优化理论 4.智能控制系统有哪些类型，各自的特点是什么？

（1）专家控制系统（1分）

专家系统主要指的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。它具有启发性、透明性、灵活性、符号操作、不一确定性推理等特点。 ? （2）模糊控制系统（1分）

在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。 ? （3）神经控制系统（1分）

神经网络具有某些智能和仿人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征。 （4）遗传算法（2分）

遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法,是基于进化论在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科. 遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习,在智能控制领域有广泛的应用。 5、简述专家控制与专家系统存在的区别。

专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区别：

（1）专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

（2）专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。

6、试说明智能控制的三元结构，并画出展示它们之间关系的示意图。

把智能控制扩展为三元结构，即把人工智能、自动控

制和运筹学交接如下表示：（2分）

IC=AI∩AC∩OR

OR一运筹学（Operation research） IC一智能控制( intelligent control); Al一人工智能(artificial intelligence); AC一自动控制(automatic Colltrol);

∩一表示交集.

7．比较智能控制与传统控制的特点。

传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于精确的系统数学模

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型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。（2分）

智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。 8. 简述智能控制系统较传统控制的优点。

在传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题，主要表现以下几点：（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型。(1分)（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。(1分)（3）针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。(1分)（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。(1分) 智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应对象的复杂性和不确定性,能够比较有效的解决上述问题,具有较大的优越性。( 1分)

9、智能控制与传统控制的主要区别如何？

传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。

智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展，能够解决传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题，如：对象的不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。

10．在模糊控制器的设计中，常用的反模糊化的方法有哪几种？

最大隶属度法、中心法和加权平均法。

11.简述将模糊控制规则离线转化为查询表形式的模糊控制器的设计步骤。

(1)确定模糊控制器的结构; (2)定义输入、输出模糊集； (3) 定义输入、输出隶属函数； (4)建立模糊控制规则； (5)建立模糊控制表； (6)模糊推理； (7)反模糊化。

12.简述模糊控制的发展方向 模糊控制的发展方向有：（１）Fuzzy-PID复合控制（2）自适应模糊控制（3）专家模糊控制（4）神经模糊控制（5）多变量模糊控制

13、模糊控制系统一般由几个部分组成？

1）模糊控制器 2）输入/输出接口装置3）广义对象4）传感器 14、比较模糊集合与普通集合的异同。 比较模糊集合与普通集合的异同。 相同点：都表示一个集合；

不同点：普通集合具有特定的对象。而模糊集合没有特定的对象，允许在符合与不符合中间存在中间过渡状态。 15．简述模糊集合的概念。

设为某些对象的集合,称为论域,可以是连续的或离散的；论域到[0,1]区间的任一映射

: →[0,1] 确定了的一个模糊子集；

称为的隶属函数，表示论域的任意元

素属于模糊子集F的程度。模糊子集F的表示方法有几种，如：向量表示法、Zadeh表示法、序偶表示法等。

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41、模糊控制与传统控制的不同之处：

传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型；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，从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该控制方法适应对象的复杂性和不确定性，不需要依赖对象的精确数学模型可实现复杂系统的控制。 42、模糊控制器设计包括几项内容？

1．（本题5分）模糊控制器设计包括几项内容？

1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制量) 2）设计模糊控制器的控制规则

3）确立模糊化和非模糊化（又称清晰化）的方法

4）选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数（如量化因子、比例

因子）

5）编制模糊控制算法的应用程序 6）合理选择模糊控制算法的采样时间

三、作图题

1. 分别画出以下应用场合下适当的隶属函数： （a）我们绝对相信

??附近的e(t)是“正小”，只有当e(t)足够远离时，我们才失去e(t)是44“正小”的信心；（4分） （b）我们相信

??附近的e(t)是“正大”，而对于远离的e(t)我们很快失去e(t)是“正大”22的信心；（4分） （c）随着e(t)从

??向左移动，我们很快失去e(t)是“正小”的信心，而随着e(t)从向右移44动，我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。（4分）

1．

(a) (b) (c) 2. 分别画出以下应用场合下适当的隶属函数： （a）我们绝对相信

??附近的e(t)是“正小”，只有当e(t)足够远离时，我们才失去e(t)是22“正小”的信心；（4分） （b）我们相信

??附近的e(t)是“正大”，而对于远离的e(t)我们很快失去e(t)是“正大”33的信心；（4分）

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（c）随着e(t)从

??向左移动，我们很快失去e(t)是“正小”的信心，而随着e(t)从向右移66动，我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。（4分）

??1.0正小1.00.5正大0.5??e?t?,?rad.?3e?t?,?rad.?

2

(a) (b)

3.论域X=[0，100]上的模糊集合A代表“偏大”，在[0，80]区间上A(x)?0.0125x，在（80，100]区间上A(x)?1。

（1）写出A的隶属度函数的解析表达式 （2）画出A的隶属度函数曲线 答 A(x)?0.0125x 0?x?80

1 80?x?100 （2分） 图略（2分）

4.设实数论域X上的模糊集A “大约是5”采用高斯型隶属函数表示，其中参数

??1,c?52

（1）写出A的隶属度函数的解析表达式 （2分） （2）画出A的隶属度函数曲线 （2分）

答（1） A(x)?e?(x?5) （2分） （2） 图略（2分）

5.设实数论域X上的模糊集A “大约是6”采用三角形隶属函数表示，其中参数a=3; b=6; C=8

（1）写出A的隶属度函数的解析表达式 （2）画出A的隶属度函数曲线

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x?3?0?x?3?3?x?6?3答 A(x)?? （2分） 图略（2分）

?8?x6?x?8?2?0x?8?6. 画出以下两种情况的隶属函数图：

（a）画出精确集合 A?{x?4?x??2}的隶属函数图；（4分）

（b）写出单点模糊（singleton fuzzification）隶属函数的数学表达形式，并画出隶属函数图。（4分）

（c）画出精确集合 A?{x?8?x??2}的隶属函数图；（4分）

?1.00.5?4?2x

(a)

?

uiu

?1 x?ui??

??fuz?x???A?i??0 otherwise(b)

?1.00.5?8?2x

(c)

7. 某模糊控制系统的输入语言变量E和输出语言变量U的语言值均为：NB、NS、O、PS、PB，E的论域为X＝{－3，－2，－1，0，1，2，3}，U的论域为Y＝{－3，－2，－1，0，1，2，3}。设语言变量E和U的赋值表为：

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量化等级 －3 －2 语言变量值 PB PS O NS NB 0 0 O 0 1 0 0 O 0．5 0．5 －1 0 0 0．5 1 0 0 O 1 1 l 0 1 0 1 0．5 0 0 2 0．5 0．5 0 0 0 3 1 0 0 0 0 试给出以上论域中各元素对各语言变量值所确定的模糊子集的隶属函数曲线。

8. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图1所示。试计算以下条件和规则的隶属函数： （a）规则1：If error is zero and chang-in-error is zero Then force is zero。 均使用最小化操作表示蕴含(using minimum opertor)；（5分）

（b）规则2：If error is zero and chang-in-error is possmall Then force is negsmall。 均使用乘积操作表示蕴含(using product opertor)；（5分）

假定当前的输入条件为：error= 0 , chang-in-error=?/9

3． (a)

-10-2“neglarge”“negsmall”“zero”1“possmall”2“poslarge”??2??4?4?2e?t?,?rad.?-10-2“neglarge”“negsmall”“zero”1“possmall”2“poslarge”??4??8?16?8?4dedt?t?,?rad.?-10-2“neglarge”“negsmall”“zero”1“possmall”2“poslarge”-30-20-10102030u?t?,?N?历 年 题 库

“zero”“zero”“zero”??4?4??8?8de?t?dt-1010u?t?,?N?

(b)

“negsamll”0.75“zero”“possmall”??4?4e?t??8?de?t?4dt-20-10u?t?,?N?

9. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如下图所示。试通过作图法分别推理每条规则的输出隶属度函数：

（a）规则1：If error is zero and chang-in-error is zero Then force (u)is zero。 使用最小化操作表示蕴含（using product opertor）（4分）

（b）规则2：If error is zero and chang-in-error is possmall Then force(u) is negsmall。 使用乘积操作表示蕴含（using product opertor）（4分）

?-10-2“neglarge”“negsmall”“zero”1“possmall”2“poslarge”?2??4?4?2e?t?,?rad.?

-10-2“neglarge”“negsmall”“zero”1“possmall”2“poslarge”??4??8?16?8?4de?t?,?rad.?dt-10-2“neglarge”“negsmall”“zero”1“possmall”2“poslarge”-30-20-10102030u?t?,?N?假定当前的输入条件为：error= 0 , chang-in-error=?/9 3． (a)

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(3) 这种情况下,完备的模糊控制器应有多少条控制规则组成; ( 2分) (4) 简述离线计算模糊控制查询表的过程。( 2分)

答(1)见王勤的书P145; ( 2分)

(2)ke?3/50；k.?3/15；ku?15/3?5；( 4分)

e(3)35条；( 2分)

(4) 见王勤的书P145~147( 2分)

五、试画出神经网络直接逆控制系统的结构图，并根据结构图叙述其工作原理 答 教材P175

yd?t?NN1u?t?对象y?t?e?t?+-un?t?NN2 工作原理：神经网络直接逆控制就是将被控对象的神经网络逆模型直接与被控对象串联起来，以便使期望输出与对象实际输出之间的传递函数为1。则将此网络作为前馈控制器后，被控对象的输出为期望输出。

显然，神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上取决于逆模型的准确精度。由于缺乏反馈，简单连接的直接逆控制缺乏鲁棒性。为此，一般应使其具有在线学习能力，即作为逆模型的神经网络连接权能够在线调整 。

在图中，NN1和NN2为具有完全相同的网络结构，并采用相同的学习算法，分别实现对象的逆。

五、试画出神经网络监督控制系统的结构图，并根据结构图叙述其工作原理 五、请分别画出一维模糊控制器和二维模糊控制器的结构图，并指明哪种的控制效果更好？为什么？

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二维模糊控制器控制效果一般较好；因为相比一维模糊控制器, 二维模糊控制器能够较好地反映被控过程的动态品质。

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A?10.已知

0.510.10.110.60.41??B???C??a1a2a3,b1b2b3,c1c2。试确定”IF A and B then

A1?1.00.50.10.110.6??B1???a1a2a3,b1b2b3时的输出

C”所决定的模糊关系R，以及输入为C1。

?0.5??0.10.50.5??[0.110.6]??0.11.00.6? 1答A?B???????????0.1??0.10.10.1? R?(A?B)L0.10.40.40.10.40.40.10.10.1T[0.41]?[]

0.10.50.50.110.60.10.10.1 C1=((A1?B1)L)TR?[0.50.5]

11. 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

~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

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？( 7 分)

答1） C?\控制电压不很高\?\控制电压很高\?1/1?1/2?1/3?0.75/4?0/5

~（2）A1?\转速不很高\?1/100?1/200?1/300?0.75/400?0/500

~（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R?(A?B)?(A?C) 110.750??1??1110.750??~? R?1110.750?

???0.50.50.50.50.5??0?000.51??（4） B1＝A1 ?R＝?1110.75~~~0.5?

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12. 假设遗传算法的染色体编码方法为：用长度为10位的二进制编码串来分别表示两个决策变量x1,x2，再将分别表示x1,x2的两个10位长的二进制编码串连接在一起，组成一个20位长的二进制编码串，其中前10位表示x1，后10位表示x2。另外，

?2.048?xi?2.048(i?1,2)，则对个体

x:0000110111 1101110001，请通过解码确定x1和x2 的实际值为多少

答

y x i ? 4.096?i?2.048(i?1,2)1023

1 2 x1??1.828,x2?1.476

13、设论域u={x1,x2,x3,x4}，A，B，C是论域上的三个模糊集合，已知：

y?55,y?881A?0.10.20.80.700.40.610.30.210.4????????+，B?，和C?，试

x1x2x3x4x1x2x3x4x1x2x3x4求模糊集合R?A?B?C，S?A?B?C和T?A?B?C。

R?答

0.1?0?0.30.2?0.4?0.20.8?0.6?10.7?1?0.4???x1x2x3x400.20.60.4????x1x2x3x40.100.30.20.40.20.80.610.710.4???x1x2x3x4 3分

S?0.30.411????x1x2x3x4 3分

T?

0.1?0?0.30.2?0.4?0.20.8?0.6?10.7?1?0.4???x1x2x3x4?0.10.20.80.4???x1x2x3x40.?9?01.? ?30.?0.?8

14、（本题5分）设模糊矩阵

?0.4?10.20.50.1??0.7??Q??0.10.40.10? R???0.1???0.30.900.4???0.2求Q?R

?0.40.9???解：QR?0.40.4 ????0.70.9??历 年 题 库

论述题：

1、画出静态多层前向人工神经网络（BP网络）的结构图，并简述BP神经网络的工作过程（ 10 分）

图 4分

BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐层逐层处理，并传向输出层，每层神经元（节点）的状态只影响下一层神经元的状态。(3分)如果在输出层不能得到期望的输出，则转至反向传播，将误差信号（理想输出与实际输出之差）按联接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值，使误差信号减小。(3分)

2、试画出神经网络内模控制系统的结构图，并根据该结构图叙述其工作原理。

1．神经网络内模控制的结构

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r + 滤波器 - f ? y?) NNI(P??1) NNC(Pu 对象 d y - （3分）

2．神经网络内模控制的主要特点及工作原理（7分）

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

?(内部模型)，NNC是动，NNI是神经网络辨识器，用来辨识被控对象的正模型P?-1，线性滤波器是惯性环节或积分环神经网络控制器，用来实现对象的逆模型P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

?=P，且系统环控制。如果NNI能够完全准确地表达对象的输入输出关系，即P??y=0，系统相当于开环，与直接逆控制没有不存在任何干扰，反馈信号为f?y??y不为0，则由于负什么区别。若由于模型不准以及存在干扰使反馈信号f?y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。

3、请分析将被控对象的神经网络逆模型直接与被控对象串联起来的简单神经网络逆控制的

工作原理，然后阐述该方案的缺点，针对此缺点提出一种改进方案，画出控制方案图并说明改进的理由。 yd?t?u?t?y?t?对象NN1

+

-e?t?

NN2 u?t?

n工作原理：这种简单的神经网络直接逆控制就是将被控对象的神经网络逆模型直接与被控对象串联起来，以便使期望输出与对象实际输出之间的传递函数为1。则将此网络作为前馈控制器后，被控对象的输出为期望输出。（3分） 显然，神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上取决于逆模型的准确精度。由于缺乏反馈，简单连接的直接逆控制缺乏鲁棒性。为此，一般应使其具有在线学习能力，即作为逆模型的神经网络连接权能够在线调整（2分）。

在图中，NN1和NN2为具有完全相同的网络结构，并采用相同的学习算法，分别实现对象的逆。

五、请设计一个一维模糊控制器，通过注水调节阀将水位稳定在固定点附近。水位偏差e=水位设定值-实际水位,将偏差e分为5个模糊子集：负大(NB)，负小(NS)，零(ZO)、正小(PS)、

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正大(PB)，其变化分为7个等级-3,-2,-1,0,+1,+2,+3;控制输入u分为5个模糊子集：负大(NB)，负小(NS)，零(ZO)、正小(PS)、正大(PB)，其变化分为9个等级-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,请完成如下设计（共10 分）：

(1）根据日常经验设计模糊控制规则，并将规则采用”IF A THEN B” 的形式来描述； (2) 根据上述模糊控制规则 计算模糊关系；

(3)当e=NB计算模糊器的输出，采用隶属度最大原则进行反模糊化。 其中水位偏差e的划分表:

变化等级 隶属度 -3 PB PS 0 0 0 0 1 -2 0 0 0 0.5 0.5 -1 0 0 0.5 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0.5 0 0 2 0.5 0.5 0 0 0 3 1 0 0 0 0 模糊集ZO NS NB 控制量u的划分表:

变化等级 隶属度 -4 PB PS 0 0 0 0 1 -3 0 0 0 0.5 0.5 -2 0 0 0 1 0 -1 0 0 0.5 0.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0.5 0.5 0 0 2 0 1 0 0 0 3 0.5 0.5 0 0 0 4 1 0 0 0 0 模糊集ZO NS NB

五、请设计一个二维模糊控制器，实现对工业锅炉的水位调节, 锅炉水位允许的误差范围为?50mm，模糊控制器通过进水阀对水量进行调节，使水位保持在允许的范围。假设误差E分为7个模糊子集：负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)，零(ZO)、正小(PS) 正中(PM)、正大(PB)，其变化分为7个等级-3,-2,-1,0,+1,+2,+3; 误差变化EC的基本论域为[-15，+15]，分为5个模糊子集：负大(NB)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正大(PB)，其变化分为7个等级-3,-2,-1,0,+1,+2,+3;控制输入U基本论域为[-15，+15]，分为7个模糊子集：负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)，零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)，其变化分为7个等级-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,请完成如下设计（共10 分）： (1）请画出水位二维模糊调节系统的结构框图; ( 2分)

(2) 分别计算误差、误差变化的量化因子和 控制输入的比例因子；( 4分)

答：P39,具体略。

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