智能控制技术工程师2026年实践考试题目

智能控制技术工程师2026年实践考试题目一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.某工厂采用模糊PID控制器调节温度，当设定值变化时，控制器的主要调整依据是（）。A.历史数据积累B.预设的隶属度函数C.实时误差的大小D.控制器的自学习算法2.在工业机器人轨迹控制中，以下哪种算法适用于高精度连续运动？（）A.离散时间PIDB.B样条插值C.最小二乘法拟合D.粒子群优化3.某城市交通信号灯控制系统采用强化学习算法优化配时，其核心目标不包括（）。A.减少平均等待时间B.提高交叉口的通行效率C.降低能耗D.确保行人安全优先4.在智能制造生产线中，以下哪种传感器最适合用于检测零件的表面缺陷？（）A.温度传感器B.超声波传感器C.工业视觉相机D.振动传感器5.某水处理厂采用自适应模糊控制器调节阀门开度，其优点不包括（）。A.对参数变化不敏感B.可在线调整隶属度函数C.控制响应速度快D.可处理非线性系统6.在无人机自主导航中，以下哪种算法用于路径规划？（）A.LQR（线性二次调节器）B.A（A星算法）C.Kalman滤波D.RLS（递归最小二乘法）7.某化工企业采用模型预测控制（MPC）调节反应釜温度，其关键挑战是（）。A.计算资源不足B.阻塞效应C.干扰扰动大D.控制器参数整定困难8.在智能楼宇中，以下哪种技术可用于实现灯光的自动调节？（）A.蓝牙信标B.光纤传感C.神经网络预测D.GPS定位9.某电力系统采用智能调度算法优化发电计划，其核心目标不包括（）。A.提高供电可靠性B.降低运行成本C.减少碳排放D.增加设备磨损率10.在智能农业灌溉系统中，以下哪种算法用于预测作物需水量？（）A.BP神经网络B.线性回归C.梯度下降D.Simulink仿真二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在智能机器人控制系统中，以下哪些技术可用于提高稳定性？（）A.PID反馈控制B.预测控制C.自适应控制D.滑模控制E.神经网络控制2.某工业自动化生产线采用机器视觉检测，以下哪些因素会影响检测精度？（）A.光照条件B.相机分辨率C.物料表面纹理D.控制算法复杂度E.传感器校准误差3.在智能电网中，以下哪些技术可用于实现需求侧响应？（）A.智能电表B.动态定价策略C.储能系统D.通信网络E.传统继电保护4.某水处理厂采用模糊PID控制器，以下哪些参数需要整定？（）A.比例系数（Kp）B.积分系数（Ki）C.微分系数（Kd）D.隶属度函数形状E.控制周期5.在智能物流仓储中，以下哪些技术可用于优化拣货路径？（）A.Dijkstra算法B.人工势场法C.模糊逻辑D.A算法E.粒子群优化三、判断题（共5题，每题2分，合计10分）1.模糊控制器适用于线性系统，但不适用于非线性系统。（）2.在工业机器人控制中，卡尔曼滤波主要用于状态估计，不涉及轨迹规划。（）3.强化学习算法需要大量样本数据进行训练，不适合实时控制场景。（）4.在智能楼宇中，语音识别技术可用于实现智能门禁控制。（）5.模型预测控制（MPC）需要实时更新系统模型，因此计算复杂度较高。（）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述模糊PID控制器的优缺点及其在工业温度控制中的应用场景。2.解释机器视觉系统在智能质检中的工作原理，并说明其关键技术。3.在智能交通信号灯控制中，强化学习算法如何优化配时策略？4.描述自适应控制器的原理及其在化工过程中的应用优势。五、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.某工业温度控制系统采用模糊PID控制器，输入误差E的隶属度函数为三角形，输出控制量U的隶属度函数为梯形。假设当前误差E=0.5，请根据模糊规则表计算控制量U的输出值（要求给出计算步骤）。2.某水处理厂采用模型预测控制（MPC）调节曝气池溶解氧浓度，系统传递函数为G(s)=1/(10s+1)，模型预测时域为5秒，请计算在阶跃输入下的最优控制序列（要求给出计算公式和步骤）。六、论述题（共1题，15分）某制造企业计划引入智能机器人进行物料搬运，请结合工业自动化和智能控制技术，分析该系统的设计要点，包括传感器选择、路径规划算法、控制策略及安全性保障措施。答案及解析一、单选题答案1.C解析：模糊PID控制器通过实时误差大小调整控制策略，而非历史数据或隶属度函数预设值。2.B解析：B样条插值适用于高精度连续轨迹规划，可平滑过渡机器人运动。3.D解析：强化学习优化目标通常聚焦于效率、能耗等，行人安全优先属于硬性约束，不属于算法优化范畴。4.C解析：工业视觉相机通过图像处理检测表面缺陷，其他传感器不适用于此类任务。5.C解析：自适应模糊控制器的响应速度受参数调整周期影响，通常较慢。6.B解析：A算法适用于路径规划，其他算法主要用于状态估计或控制。7.A解析：MPC计算复杂度高，尤其在实时控制中资源受限。8.C解析：神经网络预测可通过学习用户行为实现灯光自动调节。9.D解析：智能调度算法的目标是降低成本、提高效率、减少排放，而非增加设备磨损。10.B解析：线性回归适用于简单预测，而BP神经网络更适用于复杂非线性关系。二、多选题答案1.A、B、C、D解析：PID、预测控制、自适应控制和滑模控制均能提高系统稳定性。2.A、B、C、E解析：光照、分辨率、纹理和校准误差影响检测精度，算法复杂度不直接影响精度。3.A、B、C、D解析：智能电表、动态定价、储能系统和通信网络是需求侧响应的关键技术。4.A、B、C、D解析：模糊PID的参数包括Kp、Ki、Kd及隶属度函数，控制周期影响实时性但非整定参数。5.A、B、D解析：Dijkstra、人工势场法和A算法用于路径规划，模糊逻辑和粒子群优化不直接用于此任务。三、判断题答案1.×解析：模糊控制器通过模糊逻辑处理非线性系统。2.×解析：卡尔曼滤波也可用于轨迹优化，不仅限状态估计。3.×解析：强化学习可在线学习并适应实时控制。4.√解析：语音识别技术可实现语音控制门禁。5.√解析：MPC需实时更新模型，计算复杂度高。四、简答题答案1.模糊PID控制器的优缺点及应用场景-优点：适应非线性系统、参数整定简单、鲁棒性强。-缺点：精度不如传统PID、设计依赖经验。-应用场景：工业温度、压力控制，如化工反应釜调节。2.机器视觉系统工作原理及关键技术-原理：通过图像采集、图像处理、特征提取和分类判断完成检测。-关键技术：光源设计、相机标定、图像处理算法（如边缘检测、纹理分析）。3.强化学习优化交通信号灯配时-原理：通过奖励机制学习最优配时策略，如最小化平均等待时间。-步骤：定义状态（车流量）、动作（绿灯时长）、奖励函数，训练智能体。4.自适应控制器原理及应用优势-原理：根据系统变化自动调整参数，如模糊自适应控制。-优势：提高系统鲁棒性、适应环境变化，适用于动态工况。五、计算题答案1.模糊PID计算步骤-假设模糊规则：E=0.5→U=0.3（示例）。-计算步骤：1.将E=0.5映射到隶属度函数，得到隶属度值；2.根据规则表计算U的模糊输出；3.解模糊化得到U=0.3。2.MPC计算步骤-公式：∇U=-Kx，其中K=P(HP+I)^{-1}H^T；-计算：1.计算H矩阵和P矩阵；2.求解最优控制序列U。六、论述题答案智能机器人物料搬运系统设计要点1.传感器选择：-激光雷达：用于环境感知和避障；-力传感器：检测抓取力度