智能控制考试题及答案宣贯.pdf

智能控制技术是现代控制理论的一个重要分支，它融合了人工智能、模糊逻辑、神经网络和专家系统等多种技术，旨在解决传统控制理论在面对复杂、非线性、时变和不确定系统时所面临的挑战。《智能控制技术》考试试题A中包含了填空题、选择题和问答题，这些题目涵盖了智能控制的基础概念和技术核心。 填空题中，提到的一些关键术语包括“OPEN”（通常指开放系统）、“最有希望”（可能是指最优控制策略的选择）、“置换”（在控制中的含义可能是状态转换）、“互补文字”（在模糊逻辑中可能指互补规则）、“知识库”（存储专家知识的数据库）、“推理机”（用于执行知识推理的机制）、“硬件”和“软件”（构成智能控制系统的基础）、“智能”（控制系统具备的学习和适应能力）、“傅京孙”、“萨里迪斯”和“蔡自兴”（智能控制领域的知名学者）、“组织级”、“协调级”和“执行级”（智能控制系统的层次结构）、“递阶控制系统”（多层次控制架构）、“专家控制系统”（基于知识的控制系统）、“模糊控制系统”（利用模糊逻辑的控制）、“神经控制系统”（基于神经网络的控制）以及“学习控制系统”（能够通过学习改进性能的控制系统）。 在问答题中，提到了传统控制理论在应用中的局限性，例如依赖精确的数学模型，但实际系统往往具有不确定性；苛刻的假设与实际情况不符；复杂系统可能导致高成本和低可靠性。这些问题的解决需要引入智能控制，智能控制的特点包括： 1. 结合了数学模型和知识表示的混合控制，能够处理不确定性、模糊性和复杂性。 2. 高层控制（组织级）负责决策和规划，实现广义问题求解。 3. 智能控制是跨学科的，需要多个领域知识的集成，且智能控制工程师需要具备知识工程的能力。 4. 智能控制仍处于发展阶段，需要不断探索和改进。 智能控制的发展前景包括寻找更新的理论框架，比如更好地理解人脑结构和功能，以及进行更有效技术集成，例如模糊控制、学习控制和神经控制的结合。这种集成不仅限于控制技术本身，还包括信息论、系统论和认识工程学等多学科的融合，形成智能控制的四元交集结构。 智能控制技术是解决现实世界中复杂控制问题的关键，它通过模拟人类智能，提供了一种更为灵活和适应性强的控制策略。随着技术的不断进步，智能控制将在自动化、机器人、航空航天、工业生产等多个领域发挥更大的作用，并有望推动自动化系统达到新的高度。