智能控制考试试题

智能控制系统是现代化控制科学领域的一个重要分支，它与传统控制理论有着本质上的区别，是自动控制学科发展的一个新阶段。智能控制将计算机技术、人工智能以及控制理论相结合，使得控制系统的性能得到显著提升，能够适应日益复杂的控制环境，并解决传统控制系统难以处理的问题。在实际应用中，智能控制系统广泛应用于机器人控制、工业自动化、航空航海以及各种先进的机电设备中。 从给定文件的内容来看，涉及到了智能控制系统的关键知识： 1. 智能控制系统的组成及其特点： - 执行器：系统的输出设备，负责对外界对象施加控制作用，实现动作。 - 传感器：收集外界环境和系统内部状态信息，为智能控制提供输入数据。 - 感知信息处理：对传感器采集的信息进行加工、分析，与预期模型进行对比。 - 规划与控制：系统的核心，基于任务需求、反馈信息和经验知识进行决策规划，以产生控制动作。 - 认知：负责信息、知识、经验的接收与存储，以及分析、推理和决策制定。 - 通信接口：建立人机交互界面，以及系统内部各模块间的通信。 2. 智能控制的发展背景和意义： - 随着控制对象和环境的复杂化，传统自动控制方法受到挑战，需要新的方法来增强控制系统的性能，智能控制便应运而生。 3. 智能控制与传统控制的差异： - 智能控制的范围更广，涉及传统控制所不能处理的复杂系统。 - 控制目标不同，智能控制强调在不确定环境下寻求整体优化，需要考虑故障诊断、系统重构、自组织、自学习及多重目标等问题。 - 系统结构：智能控制系统更强调控制对象与系统的紧密结合。 4. 神经元计算与传统计算的差异： - 样本学习：神经网络通过样本输入和期望输出来自动调整网络联结权，而非传统的规则式知识输入。 - 分布联想记忆：信息在神经网络中以分布形式存储，非集中式记忆。 - 容错特性：神经网络具备良好的容错性，即使部分单元受损，仍能正常工作。 - 综合能力：神经网络能够学习复杂连续的映射关系，具有较高的综合分析能力。 5. 人工神经元网络的拓扑结构： - 神经网络的结构主要分为层次型结构和互连型结构。 - 层次型结构包括单纯层次型、层内互连型、以及输出层到输入层有连接的类型。 - 互连型结构包括全互连型、局部互连型、稀疏连接型。 6. 设计智能控制系统的主要步骤： - 确定问题：明确需要解决的问题和设计范围。 - 因素分析：分析与问题有关的因素，识别可控、不可控及定性因素。 - 建立模型：使用数学或其他方式描述问题与因素间的关系，通常包括系统目标、约束、输入、输出等。 - 决策过程：运用适当方法求解模型，确定系统结构和运用方法。 以上信息为我们描绘了智能控制系统在设计、实施以及应用方面的基础知识框架，从执行器、传感器到智能的信息处理，从控制策略的制定到系统的通信和交互，再到神经元计算的独有特点，都展示了智能控制系统相较于传统控制系统的进步和发展潜力。设计智能控制系统时，需要综合考虑控制的各个方面，确保系统能够有效适应复杂多变的环境，并在实际应用中达到预期的控制效果。