2025年大学《系统科学与工程》专业题库- 系统工程中的智能感知与自适应控制

2025年大学《系统科学与工程》专业题库——系统工程中的智能感知与自适应控制考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.在智能感知系统中，信息融合的主要目的是什么？A.提高单个传感器的精度B.增加传感器的种类C.减少传感器数量D.提高系统对噪声和不确定性的鲁棒性及整体感知精度2.卡尔曼滤波器主要用于解决什么问题？A.系统建模B.控制器参数整定C.未知系统状态的估计D.控制信号的计算3.自适应控制系统与常规控制系统的根本区别在于什么？A.使用不同的控制器结构B.控制系统是否包含反馈回路C.控制系统是否需要传感器D.控制系统能否在线调整其参数或结构以适应变化4.模型参考自适应控制系统（MRAC）的核心思想是使系统的哪个量跟踪一个预设的参考模型？A.输出信号B.状态变量C.控制输入D.误差信号5.在自适应控制律设计中，保证参数估计器稳定收敛通常需要满足什么条件？A.系统必须是完全可控的B.系统必须是完全可观的C.适应律增益的选择要合适D.系统必须是线性的6.基于模型的自适应控制方法与无模型自适应控制方法的主要区别是什么？A.基于模型的适应性更强B.无模型方法不需要系统模型C.基于模型方法需要在线辨识系统模型D.无模型方法通常只适用于线性系统7.自适应控制系统可能面临的主要问题是gì？A.计算复杂性低B.对未建模动态和干扰的鲁棒性差C.无需传感器输入D.控制律设计简单8.在智能感知与自适应控制的结合中，传感器信息通常用于什么？A.直接驱动执行器B.估计系统内部状态或外部环境C.生成控制系统的数学模型D.提供自适应律的初始值9.当自适应控制器设计的参数自适应律不稳定时，可能导致什么后果？A.系统输出跟踪性能变差B.参数估计器输出震荡C.系统状态快速收敛D.控制能量显著降低10.下面哪一项不是典型的智能感知系统应用领域？A.民用无人机导航B.医疗影像处理C.楼宇自动化温度控制D.汽车巡航控制系统二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.智能感知系统通过融合来自不同来源的信息，以提高对______的感知能力。2.卡尔曼滤波是一种递归的滤波算法，主要用于在存在______和______的情况下，对系统的状态进行最优估计。3.自适应控制系统的目标是使系统性能指标在______变化或______不确定的情况下保持最优或鲁棒。4.模型参考自适应控制系统通常包含一个参考模型、一个被控对象和一个______，其中自适应律负责调整被控对象的参数或结构。5.自适应律的稳定性是自适应控制系统设计的核心问题之一，它直接关系到______的收敛性和系统的______。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述信息融合在智能感知系统中的作用和意义。2.简要说明自适应控制系统需要解决的核心问题是什么。3.解释什么是“未建模动态”，并说明其对自适应控制系统可能产生的影响。4.简述模型参考自适应控制系统（MRAC）的基本组成和工作原理。四、分析题（每题10分，共30分）1.假设一个简单的温度控制系统，被控对象为温控箱，执行器为加热器/冷却器，目标是维持箱内温度恒定。该系统受到环境温度变化和加热/冷却效率变化的影响。请分析如何利用智能感知和自适应控制技术来设计一个温度控制系统，使其能够适应这些变化并保持良好的控制性能。请简述系统设计思路，包括感知环节、状态估计（如果需要）、以及自适应控制策略。2.在自适应控制系统中，参数估计器的稳定性至关重要。试分析影响参数估计器稳定性的主要因素有哪些？并说明设计自适应律时通常需要考虑哪些原则来保证估计器的稳定性。3.对比分析基于模型的自适应控制和基于无模型的自适应控制方法的优缺点。在哪些应用场景下，其中一种方法可能比另一种方法更具优势？五、计算题（共20分）考虑一个一阶线性系统：ẋ(t)=ax(t)+bu(t)，y(t)=x(t)，其中a和b是未知常数。系统受到外部干扰w(t)。设计一个基于模型的参数自适应控制器，使系统输出y(t)跟踪参考信号r(t)。请完成以下设计：（1）建立参数辨识模型，选择合适的参数估计器（例如，扩展卡尔曼滤波器或其变种）来估计参数a和b。（2）设计一个自适应律，使得估计参数能够在线调整，以补偿参数a和b的变化。（3）简要说明该自适应控制器如何工作，以及需要考虑哪些稳定性问题。试卷答案一、选择题1.D2.C3.D4.B5.C6.B7.B8.B9.B10.C二、填空题1.不确定性2.测量噪声，过程噪声3.系统参数，环境扰动4.自适应律（或参数调整器）5.参数估计，稳定性三、简答题1.解析思路：信息融合通过综合处理来自多个传感器的数据，可以克服单一传感器在精度、可靠性或视场上的局限性。它能够提供更全面、更准确、更鲁棒的感知信息，从而提高系统在复杂环境下的决策和执行能力。例如，融合视觉和触觉信息可以使机器人更精确地抓取物体；融合多个导航传感器的信息可以提高无人机导航的精度和鲁棒性。2.解析思路：自适应控制系统需要解决的核心问题是如何在系统结构、参数或环境发生变化时，仍然能够保持或恢复良好的控制性能。这包括如何在线辨识未知或变化的系统特性（参数或模型）、如何设计稳定的自适应律以保证参数估计的正确性、以及如何使调整后的控制律满足性能指标要求。3.解析思路：未建模动态是指系统中存在设计者未建模或难以精确建模的部分，例如非线性项、时变参数、未知的干扰或约束。这些未建模动态可能导致系统响应偏离预期，使自适应控制器产生错误的调整，甚至导致系统不稳定。因此，设计自适应控制器时需要考虑如何抑制未建模动态的影响，或保证控制器对未建模动态具有一定的鲁棒性。4.解析思路：MRAC的基本组成包括：一个参考模型（其输出代表期望的系统行为）、一个被控对象、一个控制器（通常带有可调参数）、一个比较器（计算被控对象输出与参考模型输出的误差）和一个自适应律（根据误差在线调整控制器的参数，使被控对象输出跟踪参考模型输出）。四、分析题1.解析思路：设计思路：*感知环节：使用温度传感器实时感知箱内温度（y(t)），可能还需要环境温度传感器或其他相关传感器。感知的目标是获得准确、实时的温度信息。*状态估计（如果需要）：如果系统模型不完全已知，可能需要状态观测器（如卡尔曼滤波器）来估计内部状态（如有效热容量变化引起的温度变化趋势）。*自适应控制策略：设计一个自适应控制器。例如，可以将加热/冷却器视为执行器，其输出（u(t)）影响温控箱。设计自适应律来在线调整加热/冷却器的功率或工作时间（即调整控制参数），以补偿环境温度变化或加热/冷却效率变化对温度控制精度的影响。目标是使箱内温度y(t)尽可能紧密地跟踪设定的参考温度r(t)。*稳定性考虑：需要确保自适应律的稳定性，防止控制器输出过冲或振荡。2.解析思路：影响因素：*参数估计器本身的动力学：参数估计过程可能是一个动态过程，其收敛速度和稳定性受自适应律增益、系统噪声等影响。*系统模型与实际系统的偏差：如果辨识模型与实际系统存在较大偏差，特别是未建模动态的影响，可能导致估计器产生较大误差甚至发散。*自适应律的设计：自适应律中增益的选择、是否包含抑制未建模动态的项等，直接影响估计器的稳定性。*外部干扰和噪声：系统中的测量噪声、过程噪声和未知的干扰会污染参数估计信号，影响估计器的收敛速度和稳定性。*系统本身的特性：被控对象的动态特性（如增益、时间常数）也会影响参数估计器的稳定性。自适应律设计原则：*稳定性和收敛性：保证参数估计器稳定收敛到真实参数值或其附近。*鲁棒性：使参数估计对未建模动态和外部干扰具有一定的抑制能力或鲁棒性。*性能：在保证稳定性的前提下，尽可能提高参数估计的精度和跟踪性能。*计算效率：自适应律的计算复杂度应在系统可接受的范围内。3.解析思路：*基于模型的自适应控制：*优点：理论基础较强，便于分析和设计；可以通过在线辨识不断改进模型，提高控制精度；对于某些系统，模型辨识可能比较容易。*缺点：模型辨识过程本身可能很复杂或难以实现；模型误差（特别是未建模动态）会严重影响控制性能和稳定性；对模型精度要求高。*基于无模型的自适应控制：*优点：无需建立系统模型，特别适用于模型难以获取或系统高度非线性的情况；对未建模动态可能具有天然的鲁棒性。*缺点：设计通常更困难，缺乏系统性理论指导；控制器结构和自适应律的设计依赖于对系统行为的深刻洞察和实验验证；可能存在稳定性保证困难的问题；计算复杂度可能较高。*应用场景优势：*基于模型方法可能在系统结构相对确定、非线性程度不高、且对控制精度和鲁棒性要求非常高、且有能力进行模型辨识的情况下更具优势。*基于无模型方法可能在系统高度未知、变化快速、非线性严重、或者建立精确模型非常困难的情况下更具优势。五、计算题（注：此部分答案仅为设计思路和关键步骤，并非完整详细的推导和求解过程）1.建立参数辨识模型&设计估计器：*考虑非线性化或线性化模型，例如对原模型进行扩展状态表示或线性化处理。例如，将模型写成ẋ=f(x,u,a,b)+w。*选择参数估计器：可以使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF），因为系统包含非线性项（a,b作为参数影响非线性）。定义状态向量包括真实状态和参数估计值，如x_hat=[x_hat;θ_hat]。*设计EKF（以EKF为例）：需要计算雅可比矩阵、状态转移矩阵、过程噪声协方差和测量噪声协方差。参数估计部分基于EKF的递推公式进行设计。2.设计自适应律：*自适应律用于在线调整参数估计值θ_hat。通常基于参数估计误差（如θ_hat-θ_true）和系统输出误差（e=r-y）或其导数。*设计形式：例如，θ̇_hat=K_p*e*h(x,u)或θ̇_hat=-λ*θ_hat+L*y，其中K_p,λ,L是自适应律增益，h(x,u)是将状态和控制输入映射到参数影响项的函数。设计时需保证自适应律的稳定性。3.工作原理与稳定性考虑：*工作原理：系统运行时，传感器测量输出y，计算误差e。估计器根据误差和系统状态/输入等信息，通过自适应律调整参数估计值θ_hat。调整后的参数用于计算控制输