工業(yè)AI2025年《智能控制》專項(xiàng)訓(xùn)練卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共10分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.已知某線性定常系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為G(s)=(s+2)/(s^2+3s+2)，該系統(tǒng)在s=0處的相角裕度（以度為單位）為（）。A.90B.60C.45D.302.在狀態(tài)空間表達(dá)式中，(?(t),x(t))T是系統(tǒng)的（）。A.輸出向量B.輸入向量C.狀態(tài)向量D.測(cè)量向量3.模糊控制器中，用于描述輸入、輸出語言變量模糊集合的圖形是（）。A.頻率響應(yīng)B.極點(diǎn)分布C.模糊隸屬度D.狀態(tài)空間4.在模型預(yù)測(cè)控制（MPC）中，用于衡量未來控制輸入對(duì)系統(tǒng)性能影響的項(xiàng)是（）。A.狀態(tài)方程B.輸出方程C.目標(biāo)函數(shù)中的二次型項(xiàng)D.過程噪聲5.以下哪種控制策略屬于自適應(yīng)控制？（）A.恒定參數(shù)的PID控制B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制C.LQR控制D.參數(shù)自整定的模糊控制二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在題中的橫線上）1.若系統(tǒng)的特征方程為s^3+6s^2+11s+6=0，則該系統(tǒng)的阻尼比ζ=________。2.在PID控制中，比例環(huán)節(jié)P的作用是________，積分環(huán)節(jié)I的作用是________，微分環(huán)節(jié)D的作用是________。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中，通常使用反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的________，以最小化期望輸出與實(shí)際輸出之間的誤差。4.自適應(yīng)控制系統(tǒng)需要具備在線辨識(shí)系統(tǒng)參數(shù)或調(diào)整控制器參數(shù)的能力，以適應(yīng)________的變化。5.工業(yè)AI與智能控制結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)化，例如________控制、故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)等。三、計(jì)算題（每小題10分，共30分）1.已知某單位負(fù)反饋系統(tǒng)的開環(huán)傳遞函數(shù)為G(s)H(s)=K/(s(s+1)(s+5))。求：(1)使系統(tǒng)穩(wěn)定的開環(huán)增益K的取值范圍。(2)當(dāng)K=10時(shí)，系統(tǒng)的閉環(huán)極點(diǎn)。(3)當(dāng)K=10時(shí)，系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)超調(diào)量σ%和調(diào)節(jié)時(shí)間ts（取允許誤差為5%）。2.已知系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達(dá)式為：?(t)=[-12]x(t)+[1]u(t)[0-2][1]y(t)=[10]x(t)[01]其中x(t)為2x1狀態(tài)向量，u(t)為1x1輸入向量，y(t)為2x1輸出向量。(1)求系統(tǒng)的傳遞函數(shù)矩陣G(s)。(2)判斷該系統(tǒng)是否可控。3.設(shè)一個(gè)模糊控制器用于控制某溫度過程，其輸入為當(dāng)前溫度誤差e（語言變量，語言集為{NB,NS,ZE,PS,PB}），輸出為控制量u（語言變量，語言集為{NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL}）。模糊規(guī)則表如下（僅部分）：|e|NB|NS|ZE|PS|PB||-----|----|----|----|----|----||NB|PL|PM|PS|ZE|NS||NS|PM|PM|PS|ZE|NS||ZE|PS|PS|ZE|ZE|NS|假設(shè)當(dāng)前誤差e為“負(fù)大”（NB），請(qǐng)根據(jù)模糊規(guī)則表和模糊推理過程，寫出計(jì)算控制量u的步驟（無需具體計(jì)算隸屬度值和模糊運(yùn)算）。四、分析題（每小題15分，共30分）1.試分析比較PID控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在解決非線性、時(shí)變系統(tǒng)控制問題時(shí)的主要特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。請(qǐng)分別說明每種控制方法的優(yōu)勢(shì)。2.在工業(yè)AI背景下，簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制方法的基本思想。與傳統(tǒng)的模型驅(qū)動(dòng)控制方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制有哪些潛在的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)？請(qǐng)舉例說明其在工業(yè)過程中的一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。五、綜合應(yīng)用題（20分）考慮一個(gè)工業(yè)加熱爐的溫度控制過程，該過程具有非線性、時(shí)滯和時(shí)變性特點(diǎn)。傳統(tǒng)的PID控制器在該過程中表現(xiàn)不佳，需要改進(jìn)。（1）提出至少兩種不同的智能控制策略（例如，選擇模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或模型預(yù)測(cè)控制中的一種，或提出一種混合策略），用于改進(jìn)該加熱爐的溫度控制。（2）簡(jiǎn)要說明你所選策略（或策略組合）如何針對(duì)加熱爐過程的特性進(jìn)行設(shè)計(jì)，以及該策略的主要優(yōu)勢(shì)是什么。（3）在實(shí)施該智能控制策略時(shí)，可能需要考慮哪些實(shí)際因素或面臨的挑戰(zhàn)？試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.C5.D二、填空題1.0.52.及時(shí)響應(yīng)誤差；消除穩(wěn)態(tài)誤差；抑制系統(tǒng)噪聲和超調(diào)3.權(quán)重（或連接權(quán)）4.環(huán)境變化或系統(tǒng)特性變化5.自適應(yīng)；預(yù)測(cè)三、計(jì)算題1.(1)K>0且K<30(或K<25.981)(2)s?≈-0.541,s?≈-4.459,s?≈-5.000(3)σ%≈16.3%,ts≈2.2s解析思路：(1)系統(tǒng)穩(wěn)定需閉環(huán)特征方程s3+6s2+11s+(6+K)=0的所有根都具有負(fù)實(shí)部。使用Routh-Hurwitz穩(wěn)定性判據(jù)分析，或判斷根軌跡不進(jìn)入s右半平面時(shí)的K值范圍。(2)將K=10代入開環(huán)傳遞函數(shù)，求出閉環(huán)特征方程，解出閉環(huán)極點(diǎn)。(3)將K=10代入閉環(huán)傳遞函數(shù)G_cl(s)=G(s)/(1+G(s)H(s))，求出單位階躍響應(yīng)表達(dá)式，利用超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間的定義進(jìn)行計(jì)算。2.(1)G(s)=[1/(s+1)][1/(s+2)](2)系統(tǒng)可控。解析思路：(1)根據(jù)狀態(tài)空間表達(dá)式，寫出傳遞函數(shù)矩陣G(s)=C(sI-A)?1B+D。計(jì)算(sI-A)?1，然后求G(s)。(2)計(jì)算可控性矩陣M=[BABA2B]。如果M的秩等于狀態(tài)數(shù)（此處為2），則系統(tǒng)可控。3.計(jì)算步驟包括：確定誤差e的隸屬度（NB對(duì)應(yīng)的語言值范圍），根據(jù)規(guī)則表查找對(duì)應(yīng)的控制量u的模糊集（如NB對(duì)應(yīng)PL,PM,PS,ZE,NS），進(jìn)行模糊推理（如采用最小隸屬度法聚合規(guī)則輸出），對(duì)模糊輸出進(jìn)行解模糊化（如采用重心法）得到最終控制量u的清晰值。解析思路：模糊控制設(shè)計(jì)遵循模糊化、模糊規(guī)則推理、模糊輸出解模糊化的過程。分析題要求闡述這一計(jì)算流程的基本步驟。四、分析題1.PID控制基于誤差進(jìn)行控制，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但對(duì)強(qiáng)非線性、快速時(shí)變系統(tǒng)效果有限。模糊控制通過模糊邏輯模擬人類專家經(jīng)驗(yàn)，能處理非線性、不確定性，但依賴規(guī)則庫(kù)和隸屬度函數(shù)的設(shè)計(jì)，泛化能力有限。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)映射關(guān)系，具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，適應(yīng)性強(qiáng)，但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，且模型解釋性較差。適用場(chǎng)景：PID適用于線性或弱非線性、時(shí)變性不強(qiáng)的系統(tǒng)；模糊控制適用于規(guī)則可循但模型難建立的非線性系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制適用于數(shù)據(jù)豐富、強(qiáng)非線性、高度時(shí)變的系統(tǒng)。解析思路：比較三種方法的核心原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及對(duì)系統(tǒng)特性的適應(yīng)性。強(qiáng)調(diào)各自擅長(zhǎng)的處理對(duì)象類型。2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制基于歷史或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型或直接學(xué)習(xí)控制器，無需精確物理模型?；舅枷胧抢脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中挖掘系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律或最優(yōu)控制策略。優(yōu)勢(shì)：能處理高度非線性和時(shí)變系統(tǒng)，適應(yīng)性強(qiáng)，無需建立復(fù)雜模型。挑戰(zhàn)：依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，存在“黑箱”問題，泛化能力可能受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)性要求高。應(yīng)用實(shí)例：利用歷史操作和能耗數(shù)據(jù)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練控制器，優(yōu)化工業(yè)過程（如化工反應(yīng)、冶金爐溫）的能效。解析思路：首先定義數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制的核心概念。然后對(duì)比其與模型驅(qū)動(dòng)控制（基于物理模型）的區(qū)別，列出優(yōu)缺點(diǎn)。最后給出一個(gè)具體的應(yīng)用領(lǐng)域和實(shí)例。五、綜合應(yīng)用題（1）策略1：采用模糊控制。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或系統(tǒng)辨識(shí)確定模糊輸入（誤差e及其變化率ec）和輸出（控制信號(hào)u），設(shè)計(jì)模糊規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)非線性映射，補(bǔ)償爐溫過程的非線性與時(shí)滯。策略2：采用模型預(yù)測(cè)控制（MPC）。建立爐溫過程模型（可能需要非線性模型），在線預(yù)測(cè)未來輸出，根據(jù)優(yōu)化算法（如二次型性能指標(biāo)）計(jì)算當(dāng)前及未來控制量，實(shí)現(xiàn)抗干擾和性能優(yōu)化?；旌喜呗裕豪?，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)系統(tǒng)模型，并將辨識(shí)出的模型嵌入MPC框架中。（2）模糊控制：通過設(shè)計(jì)合適的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則，使其能夠近似模擬有經(jīng)驗(yàn)的操作員對(duì)誤差及其變化率的非線性控制策略，有效克服PID的局限性。主要優(yōu)勢(shì)是處理非線性和不確定性能力強(qiáng)，設(shè)計(jì)相對(duì)靈活。MPC：通過在線優(yōu)化和多步預(yù)測(cè)，可以直接處理約束條件，有效抑制干擾，提高控制精度和穩(wěn)定性。主要優(yōu)勢(shì)是強(qiáng)大的優(yōu)化能力和抗干擾性?；旌喜呗詢?yōu)勢(shì)是結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線適應(yīng)性和MPC的優(yōu)化控制能力。（3）實(shí)際因素/挑戰(zhàn)：模型精度問題（尤其是強(qiáng)非線性、時(shí)滯模型難以精確建立）；數(shù)據(jù)質(zhì)量與獲取成本；算法計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性要求；控制