2025年南京理工大学紫金学院智能制造学院专任教师公开招聘笔试历年典型考题（历年真题考点）解题思路附带答案详解

2025年南京理工大学紫金学院智能制造学院专任教师公开招聘笔试历年典型考题（历年真题考点）解题思路附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、某智能生产线采用传感器实时采集运行数据，并通过工业互联网将数据传输至云端进行分析处理，从而实现设备故障的提前预警。这一过程主要体现了智能制造系统中的哪项核心技术？A.人机交互技术B.信息物理融合系统（CPS）C.增材制造技术D.自动识别技术2、在智能制造车间中，工业机器人按照预设程序完成装配任务，同时通过视觉识别系统动态调整抓取位置以适应零件偏差。这一应用场景主要体现了智能制造的哪种特征？A.数字化建模B.自适应控制C.虚拟仿真D.精益生产3、某智能生产线采用传感器实时采集设备运行数据，并通过工业互联网平台进行分析，以实现故障预警和维护决策。这一过程主要体现了智能制造的哪一个核心特征？A.人工干预主导决策B.信息感知与数据驱动C.传统机械自动化D.单机独立运行4、在工业机器人运动控制中，为确保机械臂末端执行器精确到达目标位置，常采用闭环控制系统。该系统最关键的优势在于：A.减少程序编写复杂度B.提高系统响应速度C.实时反馈与误差修正D.降低能源消耗5、某智能控制系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析与决策。若系统采用的逻辑判断结构为“只有当温度异常或压力超标时，才启动安全阀”，则该判断条件的逻辑表达式可表示为：A.启动安全阀→（温度异常∨压力超标）B.启动安全阀←（温度异常∧压力超标）C.启动安全阀↔（温度异常∨压力超标）D.启动安全阀←（温度异常∨压力超标）6、在智能制造产线的故障诊断系统中，若已知“若传感器A失效，则监控画面无信号；监控画面无信号且无备用通道启用时，系统自动停机”。现观察到系统未停机，且备用通道未启用，则可必然推出的结论是：A.传感器A正常B.传感器A失效C.监控画面有信号D.监控画面无信号7、某智能制造系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析，以判断设备是否处于正常工作状态。若系统采用逻辑推理机制，当监测到“温度过高”或“振动异常”时，触发预警机制。这一推理过程属于：A.演绎推理B.归纳推理C.类比推理D.回溯推理8、在工业机器人路径规划中，为避免与障碍物碰撞并实现最优移动轨迹，常采用一种基于节点搜索的算法，该算法通过评估每个可能路径的代价函数，优先扩展代价最小的节点。这一算法最可能是：A.遗传算法B.模糊控制算法C.A*算法D.神经网络算法9、某智能生产线采用传感器实时采集运行数据，并通过工业互联网将信息传输至中央控制系统，实现设备状态监测与故障预警。这一过程主要体现了智能制造系统中的哪一核心特征？A.人工智能决策B.数字化建模与仿真C.信息深度感知与集成D.自主学习与优化10、在工业机器人运动控制中，为确保机械臂在复杂轨迹运行时的精度与稳定性，通常需要对多个关节进行同步协调控制。这一控制过程主要依赖于哪种技术手段？A.开环控制B.单变量反馈控制C.多轴协同控制D.手动示教控制11、某智能生产线采用传感器实时采集设备运行参数，并通过工业互联网将数据传输至云端进行分析，进而实现故障预测与维护决策优化。这一应用场景主要体现了智能制造系统中的哪项核心技术？A.数字化仿真技术B.人工智能与大数据分析C.增材制造技术D.精益生产管理方法12、在工业机器人运动控制中，为确保机械臂末端执行器精确到达目标位置，需对各关节角度进行实时计算。这一过程主要依赖于哪种数学模型？A.拉普拉斯变换B.正向动力学模型C.逆运动学模型D.傅里叶级数展开13、某智能制造系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时处理与决策反馈。若系统采用边缘计算架构，相较于传统集中式云计算，最显著的优势是：A.数据存储容量更大B.运算模型更复杂C.数据处理延迟更低D.人工干预频率更低14、在工业机器人路径规划中，为避免与周围障碍物碰撞并实现最优运动轨迹，常采用的智能算法应具备环境建模与动态避障能力。下列算法中最适合此类场景的是：A.冒泡排序算法B.Dijkstra算法C.遗传算法D.A*算法15、某智能生产线采用传感器实时采集运行数据，并通过工业互联网将信息传输至中央控制系统，实现设备状态监控与故障预警。这一过程主要体现了智能制造系统中的哪项核心技术？A.大数据分析与处理技术B.自动识别与信息采集技术C.人机交互与虚拟现实技术D.分布式控制系统技术16、在工业机器人作业路径规划中，若需在复杂环境中避开多个静态障碍物并找到从起点到终点的最优路径，最适宜采用的算法是？A.遗传算法B.A*算法C.模糊控制算法D.BP神经网络算法17、某智能制造系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析与反馈控制。若系统采用边缘计算架构，相较于传统集中式云计算，其最显著的优势在于：A.数据存储容量更大B.系统维护成本更低C.数据处理延迟更小D.算法更新更加便捷18、在工业机器人路径规划中，为避免碰撞并实现最优运动轨迹，常采用的智能算法应具备动态环境适应能力。下列算法中，最适用于此类场景的是：A.冒泡排序算法B.Dijkstra算法C.遗传算法D.快速排序算法19、在智能制造系统中，工业物联网（IIoT）的核心功能是实现设备间的实时数据交互与协同控制。下列哪项技术最能保障工业物联网中数据传输的低延迟与高可靠性？A.蓝牙5.0B.ZigBeeC.5G通信技术D.Wi-Fi620、在智能工厂的自动导引车（AGV）调度系统中，为实现路径最优与避障，最核心依赖的技术是？A.射频识别技术（RFID）B.激光雷达与SLAM算法C.二维码导航D.人工遥控21、某智能控制系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时判断与融合处理，以实现对设备运行状态的精准识别。这一过程最能体现智能制造系统中的哪一核心特征？A.自动化执行能力B.数据驱动决策能力C.机械结构优化能力D.人工干预主导能力22、在工业机器人路径规划中，为避免与障碍物碰撞并实现高效运动，常采用一种基于环境建模与代价函数评估的算法。下列算法中最符合该应用场景的是？A.PID控制算法B.快速傅里叶变换（FFT）C.A*搜索算法D.线性回归算法23、某智能制造系统通过传感器实时采集设备运行数据，并利用算法对故障进行预测。这一过程主要体现了智能制造的哪一核心特征？A.人工干预主导决策B.信息感知与数据分析C.传统机械自动化D.单机封闭式控制24、在工业机器人控制系统中，为了保证机械臂在复杂路径下的运动精度，通常采用闭环控制方式。其主要原因在于闭环控制能够：A.减少程序编写复杂度B.自动修正实际与期望输出的偏差C.完全避免系统响应延迟D.无需传感器参与控制过程25、某智能生产线采用自动化控制系统对加工流程进行管理，系统通过传感器实时采集温度、压力、位移等数据，并依据预设算法进行动态调节。这一过程主要体现了智能制造中的哪项核心技术？A.大数据分析B.工业物联网C.人工智能决策D.数字孪生技术26、在智能制造系统中，若需实现对某一零部件加工全过程的虚拟仿真与物理实体同步更新，以提前预测故障并优化工艺参数，最依赖的技术是？A.云计算B.边缘计算C.数字孪生D.机器视觉27、某智能生产系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析，并根据预设逻辑自动调整设备参数。这一功能主要体现了智能制造中的哪一核心技术？A.人机交互技术B.自适应控制技术C.数字化仿真技术D.虚拟现实技术28、在工业机器人作业路径规划中，为避免与周围障碍物发生碰撞，通常需要构建环境的几何模型并搜索最优无碰撞路径。这一过程主要依赖于哪一类技术？A.机器视觉技术B.运动规划算法C.增材制造技术D.无线传感网络29、某智能控制系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析，以判断设备运行状态是否异常。若系统采用逻辑判断规则：当温度传感器读数高于阈值且振动频率超过标准范围时，判定为“严重异常”；仅一项超标时判定为“一般异常”；均未超标则为“正常”。若某次检测中，温度正常，振动频率超标，则系统应输出何种状态？A.严重异常B.一般异常C.正常D.无法判断30、在智能制造生产线上，某机器人臂需按预定轨迹完成精确定位操作。若其控制系统采用闭环控制方式，则下列哪项最能体现该控制方式的核心特征？A.根据预设程序自动执行动作B.通过反馈信号实时调整输出C.依靠外部指令启动运行D.以开环方式驱动执行机构31、某智能制造系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时处理与决策反馈。为确保系统响应的及时性与稳定性，应优先采用哪种数据处理架构？A.单一中心服务器批量处理B.本地边缘计算结合云端协同C.完全依赖远程云计算平台D.人工定期导出数据分析32、在工业机器人路径规划中，为避免与障碍物碰撞并实现高效运动，常采用的算法应具备何种核心特性？A.高速数据存储能力B.动态环境感知与路径重规划能力C.大容量通信带宽支持D.高精度时间同步功能33、某智能生产线在运行过程中，机械臂按照预设程序执行抓取—移动—放置任务。若该程序采用顺序控制逻辑，且每个动作完成后才触发下一动作，则该控制系统最符合下列哪种控制方式？A.开环控制B.闭环控制C.反馈控制D.顺序逻辑控制34、在工业机器人路径规划中，为避免碰撞并提高运行效率，常采用某种算法对多关节运动轨迹进行优化。若该算法通过模拟退火思想，在解空间中逐步寻找全局最优路径，则其属于哪一类智能优化算法？A.遗传算法B.粒子群算法C.启发式搜索算法D.动态规划算法35、某智能控制系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时融合处理，以提高判断的准确性和稳定性。这一过程主要体现了智能制造系统中的哪一核心技术特征？A.自主学习能力B.多源信息融合C.高速网络通信D.精密机械控制36、在工业机器人轨迹规划中，为保证运动过程平滑、避免冲击，常采用分段连续的多项式插值方法。若要求位置、速度和加速度均连续，至少应选用几阶多项式？A.二次多项式B.三次多项式C.四次多项式D.五次多项式37、某智能制造系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析与决策响应。若系统采用边缘计算架构，则其最显著的优势体现在哪一方面？A.降低数据存储成本B.提高数据传输带宽利用率C.减少数据处理延迟D.增强数据中心的集中管理能力38、在现代工业控制系统中，PLC（可编程逻辑控制器）常用于实现自动化逻辑控制。下列关于PLC工作方式的描述，正确的是哪一项？A.采用并行扫描方式处理输入信号B.按照用户程序顺序周期性循环执行C.仅在接收到外部中断时启动运行D.程序执行一次后自动进入休眠状态39、某智能控制系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时处理。若系统采用优先级调度算法，且高优先级任务可中断低优先级任务执行，则该调度策略属于：A.时间片轮转调度B.先来先服务调度C.抢占式调度D.非抢占式调度40、在智能制造生产线上，为实现工件位置的高精度定位，常采用闭环控制系统。该系统的核心优势在于：A.结构简单，维护成本低B.无需传感器，响应速度快C.能够自动修正偏差，提高控制精度D.控制过程无延迟，适用于所有场景41、某智能制造系统在运行过程中，需对多个传感器采集的数据进行实时分析，并根据预设逻辑自动调整机械臂动作。这一过程主要体现了智能制造的哪项核心技术特征？A.人工智能决策B.工业互联网连接C.自感知与自适应控制D.数字化建模与仿真42、在智能生产线中，通过统一的时间基准和数据接口，实现设备、控制系统与管理系统的高效协同工作。这主要依赖于下列哪种技术架构？A.分布式数据库系统B.模块化机械设计C.信息物理系统（CPS）D.云计算存储平台43、某智能生产线在连续5天的运行中，每日产量成等差数列递增，已知第3天产量为320件，第5天产量为360件，则这5天的总产量为多少件？A.1500B.1550C.1600D.165044、在工业机器人路径规划中，若某机械臂需从坐标(1,3)移动到(7,11)，则其位移向量的模长为多少单位？A.8B.10C.12D.1445、某智能生产线采用传感器实时采集运行数据，并通过工业互联网将数据传输至云端服务器进行分析处理，以实现设备故障预警。这一过程主要体现了智能制造系统中的哪一核心技术特征？A.高精度机械加工技术B.分布式控制系统C.信息物理融合系统（CPS）D.自动化物料搬运技术46、在工业机器人轨迹规划中，为确保机械臂在运动过程中平滑过渡且避免冲击，常采用分段连续的多项式插值方法。若要求位置、速度和加速度均连续，至少应选用几阶多项式？A.二次多项式B.三次多项式C.四次多项式D.五次多项式47、某智能生产线对零件加工精度要求极高，技术人员需通过传感器实时采集温度、振动等多维数据，并利用算法动态调整设备参数。这一过程主要体现了智能制造系统中的哪一核心特征？A.人工经验主导决策B.设备单机自动化C.数据驱动的闭环控制D.批量刚性生产模式48、在工业机器人路径规划中，为避免与周围障碍物碰撞并实现高效运动，通常需要综合考虑空间几何关系与动力学约束。这一过程最依赖于哪项技术支撑？A.机械传动设计B.图像美工处理C.建模与仿真技术D.电力能源供应49、在智能制造系统中，实现设备间实时通信与数据交换的核心技术基础是：A.云计算平台B.工业以太网C.大数据分析算法D.人工智能模型50、某自动化生产线上，为实现对零件尺寸的高精度在线检测，最适宜采用的技术手段是：A.红外测温技术B.激光扫描测量C.RFID射频识别D.机械触头测量

参考答案及解析1.【参考答案】B【解析】信息物理融合系统（CPS）通过集成计算、通信与控制技术，实现物理设备与信息系统之间的实时数据交互与智能决策。题干中传感器采集数据、网络传输与云端分析预警，正是CPS“感知—传输—分析—反馈”闭环的典型应用。A项侧重操作交互，C项指3D打印，D项如二维码识别，均不涉及系统级动态协同控制，故排除。2.【参考答案】B【解析】自适应控制指系统根据外部环境或输入变化，自动调整运行参数以维持最优性能。题干中机器人通过视觉识别实时感知零件位置偏差，并动态修正动作轨迹，体现了对外部扰动的自主响应能力。A项为数字孪生基础，C项用于设计验证，D项侧重流程优化，均不强调实时动态调整，故排除。3.【参考答案】B【解析】智能制造的核心特征之一是通过传感器、物联网等技术实现信息的实时感知，并基于大数据分析进行智能决策。题干中提到的“传感器采集数据”“工业互联网平台分析”“故障预警”等关键词，均体现了数据驱动的运行模式，强调系统自主获取信息并进行分析处理，属于信息感知与数据驱动的典型应用。A项强调人工干预，与自动化决策相悖；C、D项描述的是传统自动化特征，未体现“智能”要素，故排除。4.【参考答案】C【解析】闭环控制系统通过传感器实时检测输出结果，并将实际值反馈至控制器，与设定值进行比较，自动修正偏差。这使得系统具备抗干扰能力和高精度控制能力，特别适用于要求定位精准的工业机器人控制。A、D项非闭环系统主要优势；B项虽有一定提升，但核心优势在于稳定性与精度，而非单纯速度。因此，C项“实时反馈与误差修正”准确反映了闭环控制的本质优势。5.【参考答案】D【解析】题干中“只有当……才……”是典型的必要条件逻辑结构，即“启动安全阀”的必要条件是“温度异常或压力超标”，等价于“若启动安全阀，则必有（温度异常或压力超标）”，形式化为：启动安全阀→（温度异常∨压力超标）。但选项中无此直接表述，需转换为等价的“只有P，才Q”即“Q←P”。此处“才”后为结果（启动），故应为“启动安全阀←（温度异常∨压力超标）”，对应D项正确。6.【参考答案】C【解析】由第二句知：（无信号∧未启用备用）→停机。现系统未停机，且备用未启用，根据逆否命题可得：必有“有信号”。故监控画面一定有信号。再由第一句：A失效→无信号，现已有信号，故A未失效，即A正常。但“传感器A正常”是间接结论，而“监控画面有信号”是直接推理结论，且更确定。选项中C为直接必然结论，故选C。7.【参考答案】A【解析】题干描述的是“若出现某种条件（温度过高或振动异常），则触发预警”，符合“从一般规则推出特定结论”的演绎推理特征。演绎推理由前提必然推出结论，如“若P则Q，P为真，则Q为真”。此处“温度过高→预警”是典型演绎结构。归纳是从个别事例总结规律，类比是基于相似性推断，回溯则是从结果反推原因，均不符合题意。8.【参考答案】C【解析】A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划，通过f(n)=g(n)+h(n)评估节点代价，优先搜索代价最小路径，兼具最优性与效率。遗传算法用于全局优化，模糊控制处理不确定性输入，神经网络用于模式识别与学习，均不直接以“节点代价评估”为核心机制。题干中“评估代价函数”“优先扩展”等关键词明确指向A*算法。9.【参考答案】C【解析】题干描述的是通过传感器采集数据并经由网络传输至控制系统，实现状态监测与预警，重点在于数据的实时采集与系统间的信息集成，属于“信息深度感知与集成”的典型应用。A项侧重算法决策，D项强调系统自我优化，B项涉及虚拟仿真建模，均与题干情境不符。故正确答案为C。10.【参考答案】C【解析】机械臂多关节的精确运动需同时调节多个轴的位移、速度与加速度，必须通过多轴协同控制技术实现联动与同步。开环控制无反馈，精度低；单变量控制仅针对单一参数；手动示教用于路径记录而非实时控制。题干强调“同步协调”，符合多轴协同控制特征，故选C。11.【参考答案】B【解析】题干描述的是通过传感器采集数据、借助工业互联网上传至云端，并利用数据分析实现故障预测与维护优化，这正是人工智能与大数据分析在智能制造中的典型应用。大数据分析用于处理海量运行数据，人工智能算法可识别异常模式、预测设备故障，实现预测性维护。A项数字化仿真主要用于产品设计与工艺模拟；C项增材制造即3D打印；D项为管理方法，均不直接涉及数据驱动的智能决策过程。因此答案为B。12.【参考答案】C【解析】机械臂末端位置的精确控制需要根据目标空间坐标反推各关节应转动的角度，这一过程称为逆运动学求解。正向运动学是已知关节角求末端位置，而逆运动学才是实际控制所需的计算模型。拉普拉斯变换多用于系统稳定性分析，傅里叶级数用于信号分析，均不适用于关节角度计算。因此，实现精准定位的核心是逆运动学模型，答案为C。13.【参考答案】C【解析】边缘计算将数据处理任务下沉至靠近数据源的边缘节点，避免了数据长距离传输至云端的延迟。在智能制造场景中，实时性要求高，如设备故障预警、运动控制等，低延迟至关重要。边缘计算可在本地快速响应，提升系统效率与可靠性。而存储容量和运算复杂度并非其核心优势，人工干预频率与自动化水平相关，非边缘计算直接决定。因此，C项正确。14.【参考答案】D【解析】A*算法结合了Dijkstra算法的最优性和启发式搜索的高效性，广泛应用于路径规划领域，能有效处理栅格地图或图结构环境中的最短路径求解，并支持动态避障。Dijkstra虽可寻路，但效率较低；遗传算法适用于全局优化但不保证实时性；冒泡排序与路径无关。智能制造中机器人需快速生成安全路径，A*算法响应快、精度高，最符合实际需求。故选D。15.【参考答案】B【解析】题干描述的是通过传感器采集数据并传输至控制系统，属于信息获取的前端环节，核心在于“实时采集运行数据”，这正是自动识别与信息采集技术的典型应用。虽然涉及数据传输与控制，但重点在于数据的源头采集，而非后续的分析或控制决策。因此，B项最符合题意。16.【参考答案】B【解析】A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划领域，能够在已知环境地图的前提下高效寻找最短路径并避开障碍物，适用于静态环境中的最优路径求解。遗传算法虽可用于优化，但效率较低；模糊控制用于不确定性控制问题；BP神经网络主要用于模式识别与预测。因此，B项为最优选择。17.【参考答案】C【解析】边缘计算将数据处理任务靠近数据源端执行，避免了将大量实时数据上传至远程云服务器所带来的传输延迟。在智能制造场景中，实时控制对响应速度要求极高，边缘计算可显著降低通信延迟，提升系统响应效率。虽然边缘设备存储和算力有限，但其核心优势在于低延迟，而非存储容量或维护成本。算法更新通常在云端更便捷，故正确答案为C。18.【参考答案】C【解析】路径规划需在复杂、动态环境中搜索最优或近似最优路径，遗传算法属于启发式智能优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制，能有效处理非线性、多约束的路径优化问题，尤其适用于高维、动态变化的空间。Dijkstra适用于静态图的最短路径，但缺乏对动态障碍的适应性；冒泡排序与快速排序为数据排序算法，不涉及路径搜索。故C为正确答案。19.【参考答案】C【解析】工业物联网对通信技术的要求集中在低延迟、高可靠性和大规模连接能力。蓝牙5.0和ZigBee适用于短距离、低功耗场景，但带宽和连接规模有限；Wi-Fi6虽提升了速率和并发能力，但在工业复杂环境中稳定性不足。5G技术具备超可靠低时延通信（uRLLC）特性，支持毫秒级延迟和99.999%的可靠性，广泛应用于智能制造中的远程控制、实时监控等关键场景，因此是最佳选择。20.【参考答案】B【解析】AGV实现自主导航的关键在于环境感知与地图构建。激光雷达结合SLAM（同步定位与地图构建）算法，可实时感知周围环境，动态规划最优路径并规避障碍物，适用于复杂多变的生产环境。RFID和二维码导航依赖预设标识，灵活性差；人工遥控无法实现智能化。因此，激光雷达与SLAM是实现AGV智能调度的核心技术。21.【参考答案】B【解析】智能制造系统的核心在于通过数据采集、分析与融合实现自主决策。题干中强调“多传感器数据实时判断与融合”，体现了系统基于数据进行状态识别与决策的过程，属于典型的数据驱动决策能力。自动化执行（A）侧重动作执行，机械优化（C）偏重物理结构，人工主导（D）与智能制造的自主性相悖，故排除。22.【参考答案】C【解析】A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划中，能结合环境地图与代价函数寻找最优路径，符合“避障”与“高效运动”要求。PID（A）用于过程控制，FFT（B）用于信号处理，线性回归（D）用于数据分析预测，均不适用于路径规划场景。23.【参考答案】B【解析】智能制造的核心在于实现信息深度感知、数据实时分析、自主决策与精准执行。题干中提到的“传感器采集数据”体现信息感知，“算法预测故障”体现数据分析与智能决策，属于典型的信息物理系统（CPS）应用。选项A强调人工干预，与“算法预测”矛盾；C和D描述的是传统自动化特征，不具备智能交互与学习能力。因此，B选项准确反映了智能制造的核心特征。24.【参考答案】B【解析】闭环控制系统通过反馈机制，实时比较输出值与设定值，发现偏差后自动调节，从而提升控制精度与稳定性。工业机器人在运行中受负载、摩擦等因素影响，实际位置可能偏离预期，闭环控制利用传感器反馈信号进行动态纠偏，确保运动精度。A项与控制结构无关；C项“完全避免延迟”不现实；D项错误，闭环控制正依赖传感器反馈。故B为正确答案。25.【参考答案】B【解析】题干描述的是传感器实时采集数据并通过网络实现系统自动调节，这是工业物联网（IIoT）的典型特征，即通过物联设备实现数据采集与系统联动控制。虽然大数据、人工智能和数字孪生在智能制造中也有应用，但本题侧重“实时数据采集与传输”，核心在于“物联”，故选B。26.【参考答案】C【解析】数字孪生技术通过构建物理设备的虚拟模型，实现与真实设备的实时数据交互和同步演化，可用于仿真、预测与优化。题干中“全过程虚拟仿真”“同步更新”“预测故障”均是数字孪生的核心应用场景。云计算和边缘计算为支撑技术，机器视觉用于识别，非核心匹配项，故选C。27.【参考答案】B【解析】自适应控制技术能够根据系统运行状态的实时反馈，自动调整控制参数以优化性能，符合题干中“实时分析数据并自动调整设备参数”的描述。人机交互技术侧重操作人员与系统间的沟通，数字化仿真用于模拟而非实时控制，虚拟现实主要用于可视化展示，三者均不满足核心要求。28.【参考答案】B【解析】运动规划算法（如A*、RRT等）专门用于在已知环境中搜索从起点到目标点的最优或可行路径，并避开障碍物，是机器人自主导航的核心。机器视觉用于图像识别，增材制造属于成型工艺，无线传感网络用于数据传输，均不直接实现路径搜索功能。29.【参考答案】B【解析】根据题干中的逻辑判断规则，只有当温度和振动频率同时超标时，才判定为“严重异常”；仅一项超标时判定为“一般异常”。本次检测中，温度正常，但振动频率超标，符合“仅一项超标”的条件，因此应判定为“一般异常”。故正确答案为B。30.【参考答案】B【解析】闭环控制的核心在于引入反馈机制，系统通过传感器实时监测输出结果，并与目标值比较，动态调整控制量以减小误差。A项描述的是自动化基本功能，C项为启动方式，D项属于开环控制，均不符合闭环控制的本质。只有B项体现了“反馈调节”这一关键特征，故正确答案为B。31.【参考答案】B【解析】在智能制造场景中，实时性与稳定性是关键需求。边缘计算可在数据源头附近处理信息，大幅降低传输延迟，提升响应速度；同时，结合云端协同可实现大数据分析与长期优化。相比单一中心服务器或远程云计算，边缘计算更适应高并发、低延迟的工业环境，避免网络波动影响系统运行。完全人工处理无法满足实时性要求。因此，本地边缘计算与云端协同是最优架构选择。32.【参考答案】B【解析】工业机器人在复杂动态环境中作业，需实时感知周围障碍物变化，并据此调整运动路径。路径规划算法如A*、D*或RRT均强调避障与动态重规划能力。仅有静态路径或高存储、通信性能无法应对突发障碍。因此，动态环境感知与路径重规划是保障安全与效率的核心。其他选项虽有一定辅助作用，但非路径规划算法的本质要求。33.【参考答案】D【解析】顺序控制是指按照设定的时间或条件顺序，依次执行各个操作步骤的控制方式。题干中明确指出“每个动作完成后才触发下一动作”，体现了典型的顺序逻辑特征，无需外部反馈调节，因此不属于闭环或反馈控制。虽然开环控制也无反馈，但不强调动作间的逻辑时序。D项最符合题意。34.【参考答案】C【解析】模拟退火算法是一种典型的启发式搜索算法，通过模拟物理退火过程在解空间中跳出局部最优，寻找全局最优解。遗传算法和粒子群算法虽也属智能优化算法，但机制不同。动态规划基于递推与最优子结构，不适用于连续路径搜索。题干描述符合启发式算法特点，故选C。35.【参考答案】B【解析】多源信息融合技术是智能制造系统实现环境感知与决策的重要基础，通过对来自不同传感器的数据进行整合、分析与优化，提升系统对复杂工况的识别与响应能力。题干中“多个传感器数据实时融合处理”正是该技术的典型应用。自主学习属于人工智能范畴，高速通信是支撑条件，精密控制侧重执行端，均非题干描述的核心。故选B。36.【参考答案】D【解析】轨迹平滑需满足位置、速度、加速度连续，即三阶连续性（C²连续）。三次多项式可保证加速度连续但边界条件受限，难以满足多段拼接时的速度和加速度连续要求。五次多项式具有六个自由度，可同时约束起止点的位置、速度、加速度，确保整个轨迹的C²连续性。二次多项式仅能保证加速度恒定，三次多项式对边界控制不足。故选D。37.【参考答案】C【解析】边缘计算的核心优势是将数据处理任务靠近数据源执行，避免将大量原始数据远距离传输至中心云服务器。在智能制造场景中，实时性要求高，如设备故障预警、运动控制等，必须在毫秒级响应。通过在本地边缘节点完成分析决策，显著减少传输延迟和网络拥塞，提升系统响应效率。因此，减少数据处理延迟是边缘计算在智能制造中应用的关键优势。38.【参考答案】B【解析】PLC的工作方式为“周期性循环扫描”，即依次执行输入采样、程序执行、输出刷新三个阶段，并不断重复。这种顺序扫描机制确保了控制逻辑的稳定性和实时性，适用于连续运行的工业环境。PLC并非并行处理，也不依赖中断启动，更不会执行一次即休眠，因此B项正确。39.【参考答案】C【解析】抢占式调度允许高优先级任务中断正在运行的低优先级任务，以确保关键任务及时响应。题干中“高优先级可中断低优先级”是抢占式调度的典型特征。时间片轮转和先来先服务通常为非抢占式或有限抢占，不具备按优先级强制中断的能力。非抢占式调度一旦任务开始执行，就不会被中断。因此，正确答案为C。40.【参考答案】C【解析】闭环控制系统通过反馈机制实时检测输出结果，并与期望值比较，自动调整控制量以纠正偏差，从而显著提升精度和稳定性。选项A、B描述的是开环系统可能的特点，但不适用于高精度定位场景；D项“无延迟”不符合实际物理系统特性。只有C准确体现了闭环控制的核心优势，故正确答案为C。41