(完整版)智能控制-考试题(附答案).pdf

【智能控制】是现代自动化领域中的重要组成部分，它结合了人工智能和传统控制理论，以应对复杂、非线性以及不确定性问题。本题涉及到的主要知识点包括： 1. **常规PID算法控制器**：PID（比例-积分-微分）控制器是最基本且广泛使用的控制策略。其工作原理是基于误差信号（e(t)=r(t)-y(t)），通过比例(p)、积分(i)和微分(d)三个部分对误差进行调整。公式为：u(t)=K_p e(t) + K_i ∫e(t)dt + K_d de(t)/dt。其中，K_p、K_i 和 K_d 分别为比例、积分和微分系数，需要通过整定来优化控制器性能。Ziegler-Nichols临界比例度法是一种常用的参数整定方法，通过观察系统振荡特性来确定最优参数。 2. **模糊控制器**：模糊控制利用模糊逻辑模拟人类专家的经验和判断，尤其适合处理非线性和不确定性的系统。一个典型的模糊控制系统包括输入变量的模糊化、模糊规则库、推理过程和输出变量的去模糊化。模糊规则是基于“如果-那么”格式，如示例中的规则：if E is NB and EC is NS then U is NB。模糊决策通常采用Mamdani方法，而解模糊化则可选择重心法等方法。 3. **模糊自适应PID控制器**：结合了模糊控制和PID控制的优点，通过模糊逻辑调整PID参数，使其能更好地适应系统的变化。模糊自适应PID控制可以改善传统PID对系统参数变化的敏感性，提高控制性能。 4. **仿真研究与分析**：通过Simulink等工具进行系统仿真，对比不同控制器在参数变化和结构变化时的性能，研究改善模糊控制器动态和静态性能的方法。例如，通过调整模糊规则、优化模糊化和去模糊化过程，或引入自适应算法来动态调整PID参数。 5. **Simulink仿真模型**：Simulink是MATLAB环境下的一个模块化仿真工具，可以构建和仿真各种控制系统，包括PID和模糊控制器。通过搭建仿真模型，可以直观地观察系统响应，评估控制器性能。 本题涉及的知识点涵盖了从基础的PID控制到高级的模糊控制和自适应控制，以及系统仿真的实践应用。理解并掌握这些内容对于深入理解和应用智能控制技术至关重要。