2025年大学《系统科学与工程》专业题库- 系统自适应控制技术在农业智能化中的应用研究

2025年大学《系统科学与工程》专业题库——系统自适应控制技术在农业智能化中的应用研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题（每题8分，共32分）1.请简述自适应控制与常规控制的主要区别，并说明为何农业环境系统通常需要采用自适应控制策略。2.在农业智能化系统中，传感器扮演着关键角色。请列举至少三种用于农业环境监测的传感器类型，并简述其在精准农业控制中的作用。3.请解释模型参考自适应控制系统（MRAC）的基本原理，包括其核心组成部分（误差测量、适应律设计）及其工作机制。4.针对农业灌溉系统，描述一个自适应控制方案可能需要考虑的关键因素，并简述如何利用自适应控制技术应对土壤湿度测量的不确定性。二、论述题（每题12分，共24分）5.试论述将自适应控制技术应用于温室环境调控（如温度和湿度控制）的优势与面临的挑战。请结合系统本身的特性进行分析。6.假设你需要设计一个用于番茄生长阶段自适应变量施肥系统。请论述在设计该系统时，你需要考虑哪些关键环节（包括模型建立、传感器选择、控制策略设计、性能评估等），并简述自适应控制在其中的具体作用。三、系统设计与分析题（共24分）7.考虑一个简化的单输入单输出农业过程模型：`dx/dt=-ax+u`，其中`x`代表某个关键状态变量（如土壤湿度），`u`代表控制输入（如灌溉流量），`a`是一个未知的正定常数，代表系统固有特性。假设该过程受到外部扰动`w(t)`的影响。现要求设计一个基于模型参考自适应控制（MRAC）的系统，使其能够跟踪一个期望的状态轨迹`x_ref(t)`，并适应参数`a`的变化以及外部扰动`w(t)`的影响。请完成以下设计：a.选择一个合适的模型参考系统，并给出其方程。b.设计误差信号`e(t)`。c.设计参数估计算法（适应律），用于估计参数`a`的变化。d.简述该自适应控制系统的基本工作原理，并说明其如何实现参数适应和扰动抑制。试卷答案一、简答题1.答案：自适应控制与常规控制的主要区别在于，自适应控制能够在线地、根据系统运行状态和环境的变化，自动调整其控制参数或结构，以保持系统性能；而常规控制是在设计时根据系统模型确定固定的控制参数，不随运行状态变化。农业环境系统通常具有强非线性、时变性、不确定性（如天气变化、作物生长速率变化）等特点，使得精确的数学模型难以建立且难以保持有效，因此需要自适应控制来应对这些变化和不确定性，维持控制效果。2.答案：用于农业环境监测的传感器类型包括：土壤湿度传感器（测量土壤含水量，用于精准灌溉决策）、光照传感器（测量光照强度，用于作物生长监测和温室补光控制）、温湿度传感器（测量空气温度和湿度，用于温室环境调控）。这些传感器为自适应控制系统提供实时、准确的环境状态信息，是进行状态估计、模型参考和控制器调整的基础，使得控制策略能够根据实际环境变化而动态优化。3.答案：模型参考自适应控制系统（MRAC）的基本原理是使一个可调整的辅助系统（模型系统）的输出跟踪一个期望的参考信号，同时保持模型系统与被控实际系统之间的误差信号（或其导数）满足一定的稳定性和收敛性要求。其核心组成部分包括：一个期望输出的参考信号`x_ref`；一个与被控对象结构相似的、参数可调的模型系统`x_m(t)`；一个误差测量部分，通常测量参考信号与模型输出之差或其导数`e(t)=x_ref-x_m(t)`或`ze(t)`；以及一个适应律，根据误差信号`e(t)`或其导数来在线调整模型系统的参数，使误差趋向于零或某个稳定的小值。工作机制是：通过比较参考信号和模型输出，计算出误差；根据误差和预设的适应律，调整模型参数，使模型的行为越来越接近实际系统，从而间接使整个闭环系统（包括被控对象和调整后的模型）的输出跟踪参考信号。4.答案：设计自适应灌溉控制方案时，需要考虑的关键因素包括：土壤湿度的空间变异性（不同区域可能需要不同灌溉量）、时间变异性（昼夜变化、天气影响）、作物种类和生长阶段对水分的需求差异、灌溉水源的限制、能源消耗等。利用自适应控制技术应对土壤湿度测量的不确定性，可以通过设计自适应灌溉控制器，使其根据实时测量的土壤湿度、天气预报信息以及历史数据，动态调整灌溉时间和灌溉量。例如，采用基于参数自适应的控制器，可以根据估计的土壤水分消耗速率和下渗率的变化，在线调整灌溉策略，使得灌溉决策能够更好地适应未知的土壤湿度变化，避免过度或不足灌溉。二、论述题5.答案：自适应控制应用于温室环境调控的优势在于：能够有效应对温室内部环境（温度、湿度、光照等）的时变性、非线性和不确定性（如室外天气突变、作物生长放热变化），通过在线调整控制策略（如通风量、遮阳网开度、加湿/除湿设备运行），保持温室内环境参数稳定在作物生长的最佳区间，从而提高作物产量和品质，降低能源消耗。面临的挑战包括：温室环境是一个多变量、强耦合的系统，温度、湿度、CO2浓度、光照等相互影响，设计自适应控制器需要考虑这种耦合性，避免控制冲突；传感器在恶劣环境下的精度和稳定性可能受到影响，影响自适应律的调整效果；自适应律的设计需要保证系统的稳定性和收敛性，尤其是在参数变化剧烈或存在较大扰动时；系统建模的复杂性，精确描述温室热湿传递过程和作物生理响应模型难度较大，可能影响自适应控制的效果。6.答案：设计番茄生长阶段自适应变量施肥系统时，需要考虑的关键环节及自适应控制的作用如下：首先是系统分析与建模，分析番茄不同生长阶段对氮、磷、钾等养分的吸收规律和需求特点，研究土壤养分分布的不均匀性，建立能够描述作物营养状况和土壤养分动态变化的数学模型（可以是机理模型或数据驱动模型）。其次是传感器选择与布局，选择合适的土壤养分传感器（如pH、EC、氮磷钾含量传感器）和作物长势传感器（如冠层光谱仪、高光谱成像），合理布置传感器网络以获取准确的空间分布信息。然后是自适应控制策略设计，设计基于这些传感器信息的自适应施肥控制器，例如，根据实时土壤养分数据和作物长势模型，动态调整施肥种类、数量和时机。自适应控制的作用在于能够根据作物的实际营养需求和环境条件的变化（如土壤养分挥发、作物吸收效率变化），实时调整施肥方案，避免养分过剩或不足，实现精准施肥，提高肥料利用率，减少环境污染。最后是系统性能评估与优化，通过仿真或实际试验评估自适应施肥系统的控制效果（如作物产量、品质提升，肥料利用率提高，环境改善），并根据评估结果对模型和控制策略进行优化。自适应控制在整个过程中贯穿于控制策略的制定与调整，使其能够动态适应未知的、时变的作物营养需求和环境因素，实现最优或次优的施肥管理。三、系统设计与分析题7.答案：a.选择一个与被控对象具有相同结构的模型参考系统，其状态方程为：`dx_m/dt=-a_m(t)x_m(t)`，其中`a_m(t)`是模型参考系统的可调参数。b.设计误差信号为：`e(t)=x_ref-x_m(t)`。c.为了使模型参数`a_m(t)`能够跟踪真实的参数`a`，可以设计如下的参数估计算法（适应律）：`da_m/dt=-k_pe(t)x_m(t)`，其中`k_p`是一个正的调整增益。d.该自适应控制系统的工作原理如下：期望轨迹`x_ref`提供了系统期望达到的状态。模型参考系统`x_m`的参数`a_m(t)`通过适应律不断调整，使其行为越来越接近实际系统。误差信号`e(t)`反映了实际系统与期望系统之间的差距。适应律根据误差`e(t)`和模型状态`x_m(t)`的乘积来调整模型参数`a_m(t)`。当实际系统状态偏离期望状态时，误差`e(t)`产生一个调整信号，通过适应律改变`a_m(t)`，进而调整模型系统的行为。如果模型参数`a_m(t)`的变化趋势与实际参数`