本实验报告出自太原理工大学自动化专业的课程要求，深入探讨了智能控制理论的基础知识与实践操作，旨在通过具体实验加深学生对智能控制系统设计和分析的理解。
本研究旨在探讨不同控制策略在特定被控对象上的应用效果及性能对比分析。
**实验一**
1. 针对给定的传递函数设计模糊控制器，并将其与PID控制器进行比较，从稳态性能和瞬态响应两个方面评估系统跟踪能力。
2. 分析不同的模糊规则如何影响系统的整体控制表现。
3. 在引入噪声干扰的情况下，重新对比模糊控制器及PID控制器的表现差异及其稳定性。
**实验二**
1. 设计基于给定传递函数的PID控制器，并使用其输入输出数据进行神经网络离线训练来构造一个替代的传统PID功能的新型神经网络控制系统。
2. 研究不同的神经网络结构（包括层数和每层节点数）对系统性能的影响机制。
3. 在添加噪声干扰及非理想的工作条件如死区、饱和等情况下，比较该自适应控制器与传统PID的表现差异，并探讨这些因素如何影响闭环系统的稳定性。
**实验三**
1. 针对于特定对象的传递函数，采用遗传算法优化设计一个基于智能搜索策略的PID控制系统。
2. 实现了利用遗传算法对PID参数进行自动调整的功能模块开发和测试验证工作。
3. 系统性地研究初始设定条件（如种群大小、交叉概率等）如何影响最终控制器性能以及控制效果，同时评估该自适应系统在面对外部干扰时的鲁棒性和抗非线性的能力。
5星
