2014年广播电视大学开放教育机电系统智能控制技术课程复小抄.doc

山东广播电视大学开放教育 机电系统智能控制技术课程复习提纲 考核对象 中央广播电视大学机械设计制造及其自动化专业本科生。 命题依据考核要求熟练掌握：要求学生深入理解和熟练掌握所学内容，能够举一反三。 掌握：要求学生较好地理解和掌握所学内容，并且能够进行简单的分析和判断。 了解：要求学生一般地了解所学内容。考核方式、考核内容及要求　　考核内容及要求均以中央广播电视大学机械设计制造及其自动化专业（本科）《》课程教学大纲要求及教材中的具体规定为准。 考核要求： 掌握： 1．智能控制的基本特点：即分层递阶的组织结构、多模态、学习能力、适应性和组织能力； 2．智能控制的主要类型：即模糊控制、神经网络控制、专家控制和分层递阶控制； 3．各类智能控制系统（模糊控制、神经网络控制、专家控制）的特点。 熟悉: 1．智能控制与传统控制的主要区别； 2．应用智能控制技术的系统有何特点。 了解：对于某种给定的智能控制技术方案，能指出其属于何种类型的智能控制。 二、模糊控制及应用 考核目的： 考核学生对模糊控制的数学基础、模糊控制原理和基本模糊控制器的设计以及模糊控制技术的特点等内容掌握的情况。 考核内容： 1．模糊集合基础知识 （1）模糊集合的基本概念 （2）模糊集合的表示方法 （3）模糊集合的基本运算 （4）隶属度函数的概念 （5）模糊关系与模糊关系矩阵 （6）模糊关系矩阵的基本运算 （7）模糊算子 （8）模糊语言变量 （9）模糊条件语句 （10）模糊推理的合成运算 2．模糊控制的工作原理 （1.）确定量的模糊化，包括：量化因子、比例因子、语言变量值的选取、语言变量、赋值表、确定量的模糊化。 （2）模糊控制算法：单输入－单输出模糊控制规则、双输入－单输出模糊控制规则、双输入－单输出模糊控制规则表、基于模糊控制规则的模糊关系。 （3）输出信息的去模糊判决：最大隶属度法、加权平均法（重心法）。 （4）基本模糊控制器的设计：模糊控制器查询表、模糊控制器的设计步骤 。 考核要求： 掌握： 1．会用扎德法和向量法表示模糊集合； 2．会进行模糊集合的基本运算，包括：并运算、交运算、补运算； 3．会进行模糊关系矩阵的基本运算，包括：并运算、交运算、补运算、合成运算； 4．会确定量化因子和比例因子； 5．会用模糊关系矩阵表示模糊控制规则 6．会用最大隶属度法或重心法对模糊控制器的输出进行去模糊判决。 熟悉： 1．确定量的模糊化步骤； 2．模糊语言变量及模糊算子； 3．模糊控制算法：一组用模糊条件语句表达的模糊控制规则； 4．模糊推理方法：用模糊条件语句表达模糊控制规则，用模糊关系矩阵表达模糊条件语句，用合成算法对输入模糊集合进行模糊推理得到输出模糊集合； 5．基本模糊控制器的设计步骤 （1）选择输入输出语言变量 （2）建立各语言变量的赋值表 （3）建立模糊控制规则表 （4）建立查询表。 了解： 1．几种常见的隶属度函数曲线； 2．控制语言变量的常用语言值：NB、NM、NS、NO、PO、PS、PM、PB； 3．常用模糊条件语句； 4．模糊控制规则表； 5．模糊控制器查询表； 6．能将用自然语言表达的人工控制经验设计成用模糊条件语句：“if then ” 或“if and then ” 表达的模糊控制器的控制规则； 7．能根据给定的控制语言变量各语言值的隶属度函数建立语言变量赋值表。 三、神经网络控制及应用 考核目的： 考核学生对人工神经网络的基本概念、基本网络结构和主要学习算法，以及神经网络在系统辨识与控制方面解决问题的基本思路和应用方法等内容掌握的情况。 考核内容： 1．神经网络基础 （1）神经网络的基本特征与功能 （2）生物神经元的结构 （3）生物神经元的信息处理机制 （4）人工神经元模型 （5）人工神经网络模型 （6）神经网络学习算法分类 （7）单层感知器 （8）基于BP算法的多层感知器——BP神经网络 （9）离散型反馈网络 2．神经网络系统辨识 （1）系统正模型的辨识 （2）系统逆模型的辨识 3．神经网络控制 （1）神经网络控制系统结构 （2）神经网络PID控制 （3）神经网络内模控制 考核要求： 掌握： 构特征(并行处理、分布式存储与容错性) 2．能力特征(自学习、自组织与自适应性) 3．基本功能(联想记忆功能、非线性映射、分类与识别) 4．生物神经元的结构(由细胞体、树突、轴突和突触组成) 5．人工神经元模型(图解模型、数学模型、三种常用转移函数) 6．人工神经网络的拓扑结构(多层前向网络、反馈网络 熟悉： 1．生物神经元的信息处理机制——信息的产生、传递、接收与整合； 2．神经网络学习算法的分类：有导师学习和无导师学习； 3．单层感知器的功能与局限性； 4．BP算法的权值调整思路； 5．BP神经网络的优势与缺陷； 6．反馈网络的稳定性、吸引