2025年大學《系統(tǒng)科學與工程》專業(yè)題庫——智能控制在工程系統(tǒng)中的應用與探索考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題后的括號內）1.下列哪一項不屬于智能控制的主要類型？(A)自適應控制(B)模糊控制(C)線性最優(yōu)控制(D)神經網絡控制2.在工程系統(tǒng)中應用智能控制的主要目的是為了應對：(A)系統(tǒng)的確定性(B)系統(tǒng)的線性特性(C)系統(tǒng)的不確定性和復雜性(D)系統(tǒng)的簡單性3.模糊控制的核心思想是利用模糊邏輯來處理：(A)精確的數學模型(B)不確定的語言信息和規(guī)則(C)線性系統(tǒng)特性(D)高頻噪聲干擾4.神經網絡控制在工程系統(tǒng)中的應用，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：(A)必須知道系統(tǒng)的精確數學模型(B)能夠從數據中學習并適應非線性行為(C)控制結構簡單，計算量小(D)對噪聲不敏感5.自適應控制系統(tǒng)需要具備的關鍵能力是：(A)保持控制輸出的恒定性(B)根據系統(tǒng)變化自動調整控制參數或結構(C)實現(xiàn)無誤差的控制(D)對所有擾動完全免疫6.將智能控制技術集成到大型復雜工程系統(tǒng)（如智能電網）中，面臨的主要挑戰(zhàn)之一是：(A)控制算法簡單易懂(B)系統(tǒng)模型容易獲取(C)實時性要求和計算資源限制(D)智能控制效果總是優(yōu)于傳統(tǒng)控制7.在過程控制領域，智能控制常用于改善系統(tǒng)的：(A)啟動速度(B)穩(wěn)態(tài)精度和魯棒性(C)最高運行速度(D)控制器物理尺寸8.學習控制在工程系統(tǒng)中的特點是：(A)主要依賴預先設定的規(guī)則和模型(B)能夠通過與環(huán)境的交互在線改進性能(C)不需要反饋信息(D)只適用于離散事件系統(tǒng)9.智能控制在機器人控制中的應用，可以顯著提高機器人的：(A)制造成本(B)結構復雜性(C)動態(tài)性能和對環(huán)境變化的適應能力(D)能源消耗10.將智能控制與傳感器技術、物聯(lián)網（IoT）相結合，可以構建：(A)傳統(tǒng)的開環(huán)控制系統(tǒng)(B)無需反饋的控制系統(tǒng)(C)具有增強感知和自學習能力的智能系統(tǒng)(D)僅能進行基本調節(jié)的系統(tǒng)二、簡答題（每小題5分，共25分）1.簡述自適應控制系統(tǒng)與常規(guī)控制系統(tǒng)的根本區(qū)別。2.解釋模糊控制器中“模糊化”、“規(guī)則庫”、“推理機制”和“解模糊化”四個主要步驟的功能。3.在應用神經網絡進行系統(tǒng)辨識時，通常需要考慮哪些關鍵因素？4.簡述智能控制應用于處理工程系統(tǒng)中的不確定性的基本思想。5.為什么說智能控制在工程系統(tǒng)中的應用是一個典型的系統(tǒng)工程問題？三、分析題（每小題10分，共40分）1.某工程系統(tǒng)具有顯著的時變特性，且存在未知的非線性環(huán)節(jié)和外部干擾。試分析在此類系統(tǒng)中應用傳統(tǒng)線性控制方法的局限性，并簡述采用智能控制方法（如自適應控制或模糊控制）可能帶來的優(yōu)勢。2.比較模糊控制與神經網絡控制在處理復雜非線性工程系統(tǒng)時的主要異同點，并討論各自適用的場景。3.以智能交通信號燈控制系統(tǒng)為例，分析智能控制技術（如基于排隊論的自適應控制、基于機器學習的預測控制）如何幫助優(yōu)化交通流量，緩解擁堵。4.探討將智能控制系統(tǒng)集成到大型分布式工程系統(tǒng)（如智能建筑能源管理系統(tǒng)）中可能遇到的主要技術挑戰(zhàn)和管理問題。四、設計題（共15分）考慮一個簡單的非線性工程對象，其傳遞函數近似為G(s)=K/(s+1)*e^(-0.1s)，其中K為未知增益，存在時間延遲。請簡要設計一個基于模糊控制或神經網絡控制的結構框圖，用于對該對象進行控制，并說明選擇該方法的理由以及需要重點考慮的設計環(huán)節(jié)。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.B5.B6.C7.B8.B9.C10.C二、簡答題1.答：常規(guī)控制系統(tǒng)通常需要基于精確的、已知的系統(tǒng)模型進行設計。其控制律在系統(tǒng)運行期間是固定的。而自適應控制系統(tǒng)則不需要精確的系統(tǒng)模型，它能夠在線監(jiān)測系統(tǒng)特性或環(huán)境變化，并利用反饋信息自動調整控制參數或控制結構，以保持系統(tǒng)的良好性能。2.答：模糊化：將精確的輸入變量值轉換為模糊集合（用隸屬度函數描述）；規(guī)則庫：包含一系列“IF-THEN”形式的模糊規(guī)則，描述輸入輸出之間的模糊關系；推理機制：根據輸入的模糊集合和規(guī)則庫中的規(guī)則進行邏輯推理，得出輸出模糊集合；解模糊化：將輸出模糊集合轉換為精確的、可用于控制的輸出變量值。3.答：關鍵因素包括：神經網絡的選型（結構、訓練算法）、輸入輸出變量的合理選擇與量化、訓練數據的數量和質量、泛化能力（對新數據的適應能力）、在線學習或自適應能力的需求、計算資源的限制等。4.答：基本思想是利用智能控制器的學習、適應和推理能力，在線估計或補償系統(tǒng)中的不確定性因素（如參數變化、模型誤差、外部擾動），使控制系統(tǒng)在不確定環(huán)境下仍能保持穩(wěn)定和性能。5.答：因為智能控制系統(tǒng)的設計不僅涉及控制算法本身，還需要考慮系統(tǒng)的整體架構、傳感器部署、信息融合、與其它子系統(tǒng)的交互、人機界面、部署和維護等系統(tǒng)工程問題，是一個復雜的系統(tǒng)工程任務。三、分析題1.答：傳統(tǒng)線性控制方法通常假設系統(tǒng)模型是精確且固定的。對于具有時變特性、未知非線性環(huán)節(jié)和外部干擾的系統(tǒng)，線性控制器可能無法獲得滿意的性能，甚至導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。原因在于：時變特性導致系統(tǒng)參數變化，固定增益或參數的線性控制器性能下降；非線性環(huán)節(jié)無法被線性模型準確描述，線性控制器效果差；外部干擾在線性模型下通常需要額外設計魯棒抗干擾措施，且效果有限。而智能控制器（如自適應控制）可以通過在線調整參數來適應時變性；模糊控制、神經網絡等可以處理非線性關系；它們通常具有更強的魯棒性以應對干擾，因此可能帶來優(yōu)勢。2.答：相同點：兩者都適用于處理傳統(tǒng)線性控制難以解決的復雜非線性問題，都能利用輸入輸出數據或經驗規(guī)則進行控制，具有一定的自適應和學習能力。不同點：模糊控制基于模糊邏輯和規(guī)則庫，處理不確定性信息能力強，直觀易懂，但規(guī)則設計依賴專家經驗，可能存在量化誤差和推理復雜度問題。神經網絡控制基于數據驅動，能自動學習復雜映射關系，泛化能力強，但需要大量數據進行訓練，模型通?！昂谙洹被?，解釋性較差。適用場景：模糊控制更適用于規(guī)則可循、系統(tǒng)特性有一定模糊性認識的場合。神經網絡控制更適用于數據豐富、難以建立精確模型但能獲取大量運行數據的場合。3.答：智能控制技術可以通過優(yōu)化控制策略來提高交通信號配時效率和公平性。例如，基于排隊論的自適應控制可以根據交叉口的實時排隊長度、車流量、等待時間等數據，動態(tài)調整信號綠燈時間，優(yōu)先放行排隊最長的方向，有效減少車輛總延誤和排隊長度。基于機器學習的預測控制可以學習交通流量的時變模式和周期性特征，預測未來一段時間內的交通狀況，提前優(yōu)化信號配時方案，從而更主動地緩解擁堵，提高通行能力。這些智能控制方法能夠克服傳統(tǒng)固定配時或簡單感應控制對實時變化的響應滯后問題。4.答：主要技術挑戰(zhàn)包括：傳感器網絡的部署、數據采集與融合的實時性和準確性、智能控制算法的計算復雜度和實時性要求、系統(tǒng)各部分（傳感器、控制器、執(zhí)行器）之間的標定與協(xié)調、系統(tǒng)建模的難度（分布式系統(tǒng)模型復雜）、網絡安全問題等。管理問題包括：如何將智能控制子系統(tǒng)有效集成到整個工程系統(tǒng)中、如何制定統(tǒng)一的系統(tǒng)運行策略和評估標準、如何對系統(tǒng)進行維護、升級和故障診斷、如何確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性、以及相關的成本效益分析和投資決策等。四、設計題答：設計一（模糊控制）結構框圖大致如下：[輸入：系統(tǒng)狀態(tài)（如誤差、誤差變化率）]|V[模糊化模塊]|V[模糊規(guī)則庫（基于專家知識或學習）]|V[模糊推理引擎]|V[解模糊化模塊]|V[輸出：控制信號]|---------------|||非線性工程對象||---------------選擇理由：模糊控制擅長處理非線性、不確定性問題，規(guī)則易于建立（可結合專家經驗），對模型要求不高。適用于該近似傳遞函數包含非線性環(huán)節(jié)和時間延遲（可視為不確定性）的系統(tǒng)。重點考慮環(huán)節(jié)：輸入變量的模糊化與量化（量化因子）；輸出變量的模糊化與量化（解模糊化因子）；模糊規(guī)則庫的構建（隸屬度函數選擇、規(guī)則條目）；推理算法的選擇（如Mamdani或Sugeno）；系統(tǒng)的在線調試與參數整定。設計二（神經網絡控制）結構框圖大致如下：[輸入：系統(tǒng)狀態(tài)（如誤差、誤差變化率）]|V[神經網絡控制器（隱含層結構、激活函數等需設計）]|V[輸出：控制信號]|---------------|||非線性工程對象||