考研智能制造工程2025年智能控制測試試卷（含答案）考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、1.試簡述智能控制的基本特征及其與經(jīng)典控制、現(xiàn)代控制的主要區(qū)別。2.已知某線性定常系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為G(s)=(s+2)/(s^3+3s^2+2s)。請判斷該系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并說明理由。二、1.什么是狀態(tài)空間表達式？試述狀態(tài)空間法在控制系統(tǒng)分析與設(shè)計中的優(yōu)勢。2.設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)方程為x?=Ax+Bu,其中A和B分別為m×m和m×n矩陣。若要求該系統(tǒng)是狀態(tài)完全能控的，應(yīng)滿足什么數(shù)學(xué)條件？請解釋該條件的意義。三、1.在智能制造過程中，傳感器發(fā)揮著重要作用。請列舉至少三種用于智能制造環(huán)境或過程監(jiān)測的傳感器類型，并簡述其基本原理和適用場景。2.什么是系統(tǒng)辨識？試述利用系統(tǒng)辨識方法建立工業(yè)過程模型的基本步驟和面臨的主要挑戰(zhàn)。四、1.比較模型預(yù)測控制（MPC）與傳統(tǒng)PID控制的主要區(qū)別。MPC在處理約束和應(yīng)對時變參數(shù)方面有何優(yōu)勢？2.簡述自適應(yīng)控制的基本原理。在智能制造系統(tǒng)中，自適應(yīng)控制通常用于解決哪些問題？五、1.考慮一個簡單的智能制造單元，包含多個移動機器人執(zhí)行任務(wù)。請簡述在該場景下，如何應(yīng)用協(xié)調(diào)控制策略以提高整體生產(chǎn)效率或柔性。2.什么是魯棒控制？試舉例說明魯棒控制在應(yīng)對不確定性的智能制造系統(tǒng)（如設(shè)備參數(shù)變化、環(huán)境干擾）中的重要性。六、1.機器學(xué)習(xí)技術(shù)越來越多地應(yīng)用于智能控制領(lǐng)域。請簡述一種機器學(xué)習(xí)方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等）在智能控制中的具體應(yīng)用場景，并說明其基本原理。2.簡述將智能控制算法部署到實際智能制造裝備或系統(tǒng)中時，需要考慮的主要技術(shù)挑戰(zhàn)。七、1.試設(shè)計一個用于智能倉儲系統(tǒng)中的物料搬運機器人路徑規(guī)劃問題的控制系統(tǒng)框架，需要說明被控對象、控制目標(biāo)、關(guān)鍵控制變量以及可能采用的智能控制策略。2.假設(shè)一個化工過程的溫度控制存在較大的時滯和非線性特性，請?zhí)岢鲆环N可能的智能控制解決方案，并闡述其設(shè)計思路。試卷答案一、1.智能控制特征：自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織、自尋優(yōu)、處理不確定性、非線性、時變、多變量、高精度。與經(jīng)典控制主要基于模型、線性、定常假設(shè)不同；現(xiàn)代控制雖處理多變量、時變性，但模型依賴度高、魯棒性有時不足；智能控制更強調(diào)在模型不確定或未知情況下，通過學(xué)習(xí)、適應(yīng)與環(huán)境交互實現(xiàn)控制目標(biāo)，更貼近實際復(fù)雜系統(tǒng)。2.方法一：勞斯判據(jù)。勞斯表首行為132，次行-30，第三行30。第三行全零，計算輔助多項式s^2-1=0，根為s=±1。由于存在在s平面右半部的根（s=1），系統(tǒng)不穩(wěn)定。方法二：特征方程s^3+3s^2+2s=0，根為s=0,s=-1,s=-2。存在實部為正的根（s=0，雖為零根，但非嚴(yán)格在左半平面），系統(tǒng)不穩(wěn)定。理由：系統(tǒng)特征方程的根（系統(tǒng)極點）位于s左半平面則系統(tǒng)穩(wěn)定，否則不穩(wěn)定。本題系統(tǒng)有根位于s平面原點或右半平面。二、1.狀態(tài)空間表達式：描述系統(tǒng)狀態(tài)變量x(t)隨時間t的變化率x?(t)與當(dāng)前狀態(tài)x(t)及輸入u(t)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，形如x?=Ax+Bu,y=Cx+Du。優(yōu)勢：能同時處理多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)；便于進行時域分析，如穩(wěn)定性、能控能觀性研究；是現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)，易于實現(xiàn)狀態(tài)反饋、最優(yōu)控制等設(shè)計。2.數(shù)學(xué)條件：系統(tǒng)狀態(tài)完全能控的充要條件是能控性矩陣[BABA^2B...A^(m-1)B]的秩rank=m（系統(tǒng)階數(shù)）。意義：該條件保證了系統(tǒng)的輸入u(t)能夠通過狀態(tài)反饋完全控制系統(tǒng)的狀態(tài)x(t)，即對于任意初始狀態(tài)x(t0)和任意期望的最終狀態(tài)x(tf)，總存在一個控制律u(t)使得系統(tǒng)狀態(tài)從x(t0)轉(zhuǎn)移到x(tf)。若不滿足該條件，則存在狀態(tài)無法被輸入完全控制。三、1.傳感器類型及原理：①溫度傳感器：利用熱電效應(yīng)（如熱電偶）、電阻變化（如熱電阻RTD、熱敏電阻）、紅外輻射原理等測量溫度。②壓力傳感器：利用壓阻效應(yīng)、壓電效應(yīng)、電容變化等原理將壓力信號轉(zhuǎn)換為電信號。③位置/位移傳感器：利用光電編碼器（光柵、增量式/絕對式）、磁致伸縮、激光三角測量等原理測量物體位置或位移。適用場景：溫度傳感器用于加工過程溫度監(jiān)控；壓力傳感器用于液壓/氣動系統(tǒng)監(jiān)控；位置傳感器用于機器人定位、機械臂運動跟蹤等。2.系統(tǒng)辨識：系統(tǒng)辨識是指利用輸入輸出數(shù)據(jù)，建立能夠近似描述系統(tǒng)動態(tài)行為的數(shù)學(xué)模型的過程?；静襟E：①模型選擇：根據(jù)系統(tǒng)特性和任務(wù)需求選擇合適的模型結(jié)構(gòu)（如線性時不變、非線性）。②數(shù)據(jù)采集：在系統(tǒng)運行條件下，采集足夠的輸入輸出數(shù)據(jù)。③模型參數(shù)估計：利用最小二乘法、極大似然法等統(tǒng)計方法估計模型參數(shù)。④模型驗證：將估計模型與實際系統(tǒng)進行比較，評估模型精度和適用范圍。主要挑戰(zhàn)：噪聲干擾影響參數(shù)估計精度；數(shù)據(jù)量不足或質(zhì)量不高；難以準(zhǔn)確刻畫系統(tǒng)的非線性、時變特性；模型結(jié)構(gòu)選擇困難。四、1.區(qū)別：PID控制基于誤差進行比例、積分、微分修正，是反饋控制；MPC是一種基于模型的預(yù)測控制，在每個采樣周期利用系統(tǒng)模型預(yù)測未來一段時間的系統(tǒng)行為，并優(yōu)化一個包含性能指標(biāo)和約束條件的代價函數(shù)，計算出整個周期的控制序列，然后通常只實施第一個控制值（開環(huán)或有限反饋）。優(yōu)勢：MPC可以直接處理系統(tǒng)約束（如輸入、狀態(tài)限制）；能夠有效處理時變參數(shù)，通過在線重新優(yōu)化適應(yīng)模型參數(shù)變化；對于模型匹配良好的系統(tǒng)，可以實現(xiàn)更好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)精度。2.基本原理：自適應(yīng)控制是指控制系統(tǒng)能夠根據(jù)運行過程中環(huán)境變化、模型不確定或系統(tǒng)參數(shù)變化，自動調(diào)整其結(jié)構(gòu)或參數(shù)，以保持或改善控制性能。通過在線辨識、參數(shù)估計或模型結(jié)構(gòu)變更新技術(shù)，使控制器適應(yīng)系統(tǒng)變化。應(yīng)用問題：解決模型參數(shù)未知或變化（如設(shè)備老化）、環(huán)境擾動（如負載變化、溫度影響）、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化等帶來的控制性能下降問題。五、1.協(xié)調(diào)控制策略：對于多機器人系統(tǒng)，可應(yīng)用基于優(yōu)先級的任務(wù)分配、共享資源調(diào)度、協(xié)同運動規(guī)劃等策略。例如，設(shè)定任務(wù)優(yōu)先級，高優(yōu)先級任務(wù)優(yōu)先獲得機器人服務(wù)；機器人間共享傳感器信息，避免碰撞；通過中央控制器或分布式算法規(guī)劃機器人路徑，使整體任務(wù)完成時間最短或效率最高。2.魯棒控制：是指設(shè)計控制器時，使其性能在系統(tǒng)參數(shù)攝動、模型不確定性和外部干擾存在的情況下，仍能保持在一定可接受的范圍內(nèi)（如穩(wěn)定性、性能指標(biāo)滿足要求）。重要性：智能制造系統(tǒng)中的設(shè)備參數(shù)存在制造誤差和漂移、環(huán)境存在不確定性干擾、部件老化導(dǎo)致性能下降等，魯棒控制能夠保證系統(tǒng)在這些因素影響下仍能穩(wěn)定可靠運行，提高系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性。六、1.應(yīng)用場景及原理（以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例）：在機器人關(guān)節(jié)控制中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。原理：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性擬合能力，學(xué)習(xí)大量操作數(shù)據(jù)或?qū)＜医?jīng)驗，建立輸入（如傳感器反饋、目標(biāo)位置）與輸出（如關(guān)節(jié)角度、電機扭矩）之間的復(fù)雜非線性映射關(guān)系。該映射關(guān)系可替代傳統(tǒng)復(fù)雜的模型化控制器，實現(xiàn)更精確、自適應(yīng)的控制，如學(xué)習(xí)避障路徑或適應(yīng)不同payloads的控制策略。網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播算法在線或離線學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化權(quán)重，提高控制性能。2.技術(shù)挑戰(zhàn)：①模型復(fù)雜性：智能控制算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)）模型通常復(fù)雜，計算量大，對硬件平臺要求高。②實時性：智能制造要求控制具有高速實時性，而復(fù)雜智能算法可能難以滿足。③穩(wěn)定性與可靠性：智能控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析和保證比傳統(tǒng)控制更困難，尤其在模型不確定和非線性情況下。④數(shù)據(jù)依賴：許多智能方法依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)注成本高，且泛化能力可能受限。⑤可解釋性：黑箱特性使得智能控制系統(tǒng)的決策過程難以理解和調(diào)試，不符合工業(yè)安全要求。⑥集成部署：將算法部署到嵌入式系統(tǒng)或工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，面臨軟硬件兼容、通信帶寬、安全防護等問題。七、1.控制系統(tǒng)框架：*被控對象：智能倉儲單元內(nèi)的物料搬運機器人（AGV/AMR）。*控制目標(biāo)：根據(jù)指令，快速、準(zhǔn)確、安全地將物料從起點移動到終點。*關(guān)鍵控制變量：機器人位置、速度、運動方向/姿態(tài)。*智能控制策略：可采用基于模型的路徑規(guī)劃（如A*算法、Dijkstra算法結(jié)合地圖信息）與自適應(yīng)速度控制相結(jié)合的策略。路徑規(guī)劃確定最優(yōu)路徑，速度控制根據(jù)路徑擁擠程度、坡度、負載情況等動態(tài)調(diào)整速度，并加入避障功能（基于傳感器輸入的自適應(yīng)避障邏輯）。*框架：傳感器（激光雷達、攝像頭等）感知環(huán)境->環(huán)境地圖構(gòu)建與更新->任務(wù)調(diào)度與路徑規(guī)劃模塊（計算最優(yōu)路徑）->速度規(guī)劃與避障模塊（根據(jù)實時狀態(tài)調(diào)整速度、規(guī)劃局部路徑）->電機驅(qū)動與運動控制模塊（執(zhí)行速度和位置指令）。2.解決方案及思路：*解決方案：采用模型預(yù)測控制（MPC）結(jié)合自適應(yīng)增益調(diào)整的策略。*設(shè)計思路：①建立過程模型：對溫度過程進行建模，考慮時滯θ和非線性項（如通過多項式或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合）。②設(shè)計MPC控制器：構(gòu)建以溫度誤差最小化為目標(biāo)、包含溫度、設(shè)定值、控制輸入（如加熱功率）約束的MPC代價函數(shù)。通過求