2025 年大学自动化（计算机控制）月度测试卷

2025年大学自动化（计算机控制）月度测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.计算机控制系统中，被控对象的输出量对控制作用有直接影响的是（）A.开环控制系统B.闭环控制系统C.前馈控制系统D.复合控制系统2.以下哪种算法不属于数字PID控制算法（）A.位置式PIDB.增量式PIDC.速度式PIDD.积分分离PID3.在计算机控制系统中，采样周期T的选择应考虑多种因素，其中不包括（）A.系统的响应速度B.计算机的运算速度C.被控对象的特性D.传感器的精度4.模糊控制的核心是（）A.模糊化B.模糊推理C.清晰化D.知识库5.以下关于神经网络在控制中的应用，说法错误的是（）A.可以用于系统辨识B.只能进行线性控制C.能处理复杂的非线性问题D.具有自适应学习能力6.计算机控制系统中，A/D转换器的作用是（）A.将模拟信号转换为数字信号B.将数字信号转换为模拟信号C.对信号进行放大D.对信号进行滤波7.对于离散控制系统，其稳定性判据通常采用（）A.劳斯判据B.奈奎斯特判据C.朱利判据D.李亚普诺夫判据8.以下哪种控制策略不属于智能控制（）A.自适应控制B.专家控制C.比例控制D.神经网络控制9.在计算机控制系统中，数字控制器的设计方法不包括（）A.直接设计法B.间接设计法C.状态空间设计法D.经验设计法10.系统的传递函数为G(s)=1/(s+1)，其对应的离散化传递函数（采用零阶保持器，采样周期T=1）为（）A.(1-e^(-T))/(z-e^(-T))B.(1-e^(-1))/(z-e^(-1))C.1/(z+1)D.1/(z-1)二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选均不得分）1.计算机控制系统的组成部分包括（）A.被控对象B.传感器C.计算机D.执行机构E.控制器2.PID控制器中，比例控制的作用是（）A.加快系统的响应速度B.消除系统的稳态误差C.提高系统的稳定性D.对偏差进行及时的反应E.增强系统的抗干扰能力3.模糊控制的优点有（）A.不依赖于被控对象的精确数学模型B.具有较强的鲁棒性C.能够处理复杂的非线性问题D.控制算法简单，易于实现E.具有自适应能力4.神经网络在控制中的应用主要有（）A.系统辨识B.故障诊断C.优化控制D.自适应控制E.预测控制5.以下哪些属于数字控制器的设计方法（）A.直接设计法B.间接设计法C.状态空间设计法D.频率响应设计法E.极点配置设计法三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）(1)开环控制系统比闭环控制系统的控制精度高（）(2)数字PID控制算法中，积分作用可以消除系统的稳态误差（）(3)采样周期T越大，系统的响应速度越快（）(4)模糊控制中的模糊推理是基于模糊规则进行的（）(5)神经网络是一种基于数据驱动的智能模型（）(6)A/D转换器的位数越高，其转换精度越高（）(7)离散控制系统稳定的充要条件是其闭环脉冲传递函数的所有极点都位于z平面的单位圆内（）(8)智能控制只能用于复杂系统，简单系统不需要智能控制（）(9)数字控制器的直接设计法是直接根据系统的性能指标设计控制器（）(10)系统的传递函数离散化后，其稳定性不变（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.简述计算机控制系统的工作原理，并说明其与传统控制系统的区别。2.请阐述模糊控制的基本原理，包括模糊化、模糊推理和清晰化三个部分。3.说明神经网络在控制中应用的优势以及面临的挑战。五、综合应用题（总共1题，20分）已知某被控对象的传递函数为G(s)=1/(s^2+2s+1)，采用数字PID控制算法进行控制。采样周期T=0.1s，要求：(1)设计位置式PID控制器，并确定其参数。(2)若系统存在干扰，设计积分分离PID控制算法以提高系统的抗干扰能力，并说明积分分离的条件。答案：一、单项选择题1.B2.C3.D4.B5.B6.A7.C8.C9.D10.B二、多项选择题1.ABCDE2.AD3.ABCDE4.ABCDE5.ABCDE三、判断题(1)×(2)√(3)×(4)√(5)√(6)√(7)√(8)×(9)√(10)×四、简答题1.计算机控制系统工作原理：首先传感器检测被控对象的输出信号并转换为电信号，经A/D转换器转换为数字信号后送入计算机，计算机根据控制算法计算出控制量，再经D/A转换器转换为模拟信号，驱动执行机构对被控对象进行控制。与传统控制系统区别：传统控制系统基于模拟电路，计算机控制系统引入了数字计算和智能算法，能实现更复杂精确控制，灵活性和适应性更强。2.模糊控制基本原理：模糊化是将输入的精确量转换为模糊量；模糊推理是依据模糊规则库，对模糊量进行推理得出模糊控制量；清晰化是将模糊控制量转换为精确控制量用于实际控制。3.神经网络在控制中应用优势：能处理复杂非线性问题，具有自适应学习能力可在线调整控制参数，可用于系统辨识和故障诊断等。面临挑战：训练时间长，网络结构难确定，解释性差，数据依赖性强。五、综合应用题1.首先将G(s)离散化，采用双线性变换法可得离散传递函数。位置式PID控制器公式为u(k)=Kpe(k)+Ki∑e(i)+Kd(e(k)-e(k-1))