智能控制实验指导书

1、智能控制实验指导书董海鹰编写自动化系实验一模糊集合运算、模糊规则合成运算一、实验目的1、掌握Matlab模糊工具箱的应用。2、掌握模糊集合的基本运算。3、掌握模糊集合运算的基本定律。4、掌握模糊条件推理方法。二、实验设备1、PC 机2、Matlab 软件3、打印机三、实验内容1、求模糊集合的并、交、补设论域U = u ,u ,u ,u ,u 中的两个模糊子集为123450.5 104+0.3七u2u3u4 u5 +* + .3 + .4 + 7uiu2u3u4u5竺+竺+竺+竺+ 0.1u2u3u4u求出 A u B, A c B, A, B2、求模糊集合的结合律和分配律模糊子集同上，验证A

2、c (B c C) = (A c B) c C，A c B = B c A3、模糊条件推理语言规则为：如果x是A，则y是B，否则y是C，其模糊关系为R = (A x B) u (A x C)有了这个模糊关系矩阵，就可以根据模糊推理合成规则，将输入A 与该关系矩阵R进行合成得到模糊推理结论矿，即B = A o R = A o (A x B) u (A x C)对于一个系统，当输入A时，输出为B，否则为C，且有U1U2U3 U4 U5坚+竺+坚+坚+*V V 2 V 3 V 4 V 502+坚+坚+06+010.50.30.80.20.1已知当刖输入A =+，求输出DU1U2U3U4U5四、实验报

3、告1、分析模糊条件推理2、整理、分析结果 五、思考题1、分析多输入模糊条件推理方法实验二模糊控制器设计一、实验目的1、掌握Matlab模糊工具箱的应用。2、掌握基本模糊推理系统编辑器的应用。3、掌握Simulink模糊控制系统仿真方法。4、掌握控制系统的模糊控制器设计方法。二、实验设备1、PC 机2、Matlab 软件3、打印机三、实验内容1、控制系统的传递函数模型为2.8，10 s +1100s 2 + 0.8 s + 100分析其特点。2、针对上述系统，通过模糊系统编辑器建立一个模糊推理系统。步骤如下:(1)在Matlab命令窗口执行fuzzy命令即可激活基本模糊推理系 统编辑器(FIS

4、Editor)，见图1所示。在基本模糊编辑器中选择定义变量。进行变量的隶属函数编辑，编辑窗口见图2。图2隶属函数编辑窗口在基本模糊编辑器中选择规则编辑，按控制规则进行编辑，编辑窗口见图3。3、在Simulink中建立仿真系统，仿真在阶跃信号作用下的输出响应。系统仿真结构图如图4所示:图4 仿真结构图4、当输入为阶跃信号时，再加入干扰信号，观测控制效果。四、实验报告1、说明建立仿真系统步骤及k ,k ,k对系统的影响。1232、分析、整理仿真结果。五、思考题1、比较PID控制与模糊控制的特点。实验三 多层前馈网络与BP学习算法仿真一、实验目的1、掌握Matlab神经网络工具箱的应用。2、了解基本

5、BP算法。3、了解改进的BP算法。4、认识多层前馈神经网络的函数逼近能力。二、实验设备1、PC 机2、Matlab 软件3、打印机三、实验内容1、设计一个3层神经网络，输入层有1个神经元，隐层有5个神经元，输 出层有1个神经元。2、运用设计的BP网络来完成函数逼近的任务。设输入样本和目标矢量为： p=-1:0.1:1;t=-0.9602,-0.5770,-0.0729,0.3771,0.6405,0.6600,0.4609,0.1336,-0.2013,-0.43 44,-0.5000,-0.3930,-0.1647,0.0988,0.3072,0.3960,0.3449,0.1816,-0.

6、312,-0.218 9,-0.3201;3、设计Matlab程序，画出函数逼近的结果曲线。四、实验报告1、说明基本BP算法。2、分析、整理实验结果。五、思考题1、说明人工神经网络的函数逼近能力及其在控制领域中的作用。附录1：参考程序%initff-对前向网络进行初始化%trainbp-用BP算法进行训练%simuff-计算网络输出p=-1:0.1:1;t=-0.9602,-0.5770,-0.0729,0.3771,0.6405,0.6600,0.4609,0.1336,-0.2013,-0.4344,-0.5000,-0.3930,-0.1647,0.0988,0.3072,0.3960,

7、0.3449,0.1816,-0.312,-0.2189,-0.3201;plot(p,t,+);title(Ttraining Vectors);xlabel(Input Vector P);ylabel(Target Vector T);S1=5;w1,b1,w2,b2=initff(p,S1,tansig,t,purelin);k=pickic;if k=2w1=3.500;3.500;3.500;3.500;b1=-2.8562;1.0774;-0.5880;1.4083;2.8722;w2=0.2622 -0.2375 -0.4525 0.2361 -0.1718;b2=0.1326;enddf=10;me=8000;eg=0.02;lr=0.01;tp=df me eg lr;w1,b1,w