2026年工程硕士研究考试控制系统工程与技术前沿知识理论测试

2026年工程硕士研究考试：控制系统工程与技术前沿知识理论测试一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在智能制造系统中，用于实现多变量协同控制的关键技术是（）。A.PID控制B.神经网络控制C.鲁棒控制D.约束控制2.以下哪种算法最适合用于非线性系统的自适应控制？（）A.LQR（线性二次调节器）B.MPC（模型预测控制）C.SLERP（球形线性插值）D.ADALM（自适应律设计方法）3.在工业物联网（IIoT）中，用于边缘计算节点的低功耗广域网（LPWAN）技术主要是（）。A.5GB.LoRaC.Wi-Fi6D.Bluetooth5.04.在航空航天领域，用于姿态控制系统的最优控制方法是（）。A.感知控制B.线性二次调节器（LQR）C.反馈线性化D.强化学习5.在电力系统中，用于频率动态调节的先进控制策略是（）。A.电压源型逆变器（VSI）控制B.错峰控制C.滑模控制D.储能系统协调控制6.在机器人控制中，用于解决轨迹跟踪问题的关键技术是（）。A.卡尔曼滤波B.预测控制C.变结构控制D.粒子滤波7.在自动驾驶系统中，用于车道保持的传感器主要依赖（）。A.毫米波雷达B.激光雷达（LiDAR）C.摄像头D.超声波传感器8.在化工过程中，用于处理多变量耦合系统的控制方法是（）。A.状态观测器B.解耦控制C.自适应控制D.线性化控制9.在智能电网中，用于需求侧响应的优化算法主要是（）。A.遗传算法B.粒子群优化C.贝叶斯网络D.决策树10.在深空探测中，用于姿态调整的控制系统主要依赖（）。A.太阳帆B.磁力矩器C.火箭喷气控制D.星敏感器二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在智能工厂中，以下哪些技术可用于实现预测性维护？（）A.机器学习B.数字孪生C.云计算D.PLC编程E.传感器融合2.在自动驾驶系统中，以下哪些传感器可用于环境感知？（）A.毫米波雷达B.激光雷达（LiDAR）C.GPSD.摄像头E.超声波传感器3.在电力系统中，以下哪些策略可用于提高可再生能源并网的稳定性？（）A.储能系统协调控制B.动态无功补偿C.错峰控制D.网络拓扑优化E.频率动态调节4.在机器人控制中，以下哪些方法可用于解决非线性系统的控制问题？（）A.反馈线性化B.滑模控制C.神经网络控制D.卡尔曼滤波E.变结构控制5.在智能制造中，以下哪些技术可用于实现柔性生产？（）A.机器人自动化B.云制造平台C.大数据分析D.PLC编程E.数字孪生三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.PID控制是唯一适用于所有工业控制系统的经典控制方法。（×）2.在自动驾驶系统中，激光雷达（LiDAR）比摄像头具有更高的分辨率。（√）3.在电力系统中，频率动态调节的主要目标是提高电压稳定性。（×）4.在机器人控制中，卡尔曼滤波主要用于解决非线性系统的状态估计问题。（√）5.在智能电网中，需求侧响应的主要目的是降低电网负荷。（×）6.在深空探测中，磁力矩器比火箭喷气控制具有更高的效率。（√）7.在智能制造中，数字孪生主要用于产品设计而非生产过程优化。（×）8.在化工过程中，多变量耦合系统可以通过线性化方法完全解耦。（×）9.在自动驾驶系统中，毫米波雷达比超声波传感器具有更远的探测距离。（√）10.在工业物联网中，5G网络比LoRa技术具有更高的功耗。（×）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述自适应控制在智能制造系统中的应用场景及其优势。2.解释什么是数字孪生，并说明其在智能工厂中的作用。3.描述电力系统中频率动态调节的基本原理及其意义。4.解释什么是预测性维护，并列举三种常用的预测性维护技术。5.说明自动驾驶系统中传感器融合的主要作用及其挑战。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.论述人工智能（AI）在控制系统工程与技术中的应用前景及其对工业自动化的影响。2.结合实际案例，分析多变量耦合系统在化工过程中的控制难点及解决方案。答案与解析一、单选题1.B-神经网络控制适合多变量协同控制，通过学习多输入输出关系实现系统优化。2.D-ADALM（自适应律设计方法）通过在线调整控制律适应非线性系统变化。3.B-LoRa适用于低功耗广域网，适合工业物联网边缘计算节点。4.B-LQR通过最优性能指标设计控制器，适合航空航天姿态控制系统。5.C-滑模控制具有快速动态响应，适合电力系统频率动态调节。6.B-预测控制通过优化未来轨迹解决轨迹跟踪问题，适用于机器人控制。7.A-毫米波雷达具有高分辨率和抗干扰能力，适合车道保持。8.B-解耦控制通过引入前馈补偿消除变量耦合，适用于化工过程。9.B-粒子群优化适用于需求侧响应的优化调度，提高电网效率。10.B-磁力矩器通过磁场调整姿态，适合深空探测的节能控制。二、多选题1.A,B,C,E-机器学习、数字孪生、云计算和传感器融合均支持预测性维护。2.A,B,D,E-毫米波雷达、激光雷达、摄像头和超声波传感器均用于环境感知。3.A,B,D,E-储能系统、动态无功补偿、网络拓扑优化和频率调节均提高可再生能源并网稳定性。4.A,B,C,E-反馈线性化、滑模控制、神经网络控制和变结构控制均解决非线性系统控制问题。5.A,B,C,E-机器人自动化、云制造平台、大数据分析和数字孪生支持柔性生产。三、判断题1.×-PID控制不适用于所有系统，需结合具体场景选择先进控制方法。2.√-激光雷达分辨率高于摄像头，但成本更高。3.×-频率调节主要目标维持电网频率稳定。4.√-卡尔曼滤波通过递归估计解决非线性系统状态问题。5.×-需求侧响应旨在平衡电网负荷，而非单纯降低负荷。6.√-磁力矩器通过磁场调整姿态，效率高于火箭喷气。7.×-数字孪生既用于产品设计也用于生产过程优化。8.×-多变量耦合系统无法完全解耦，需通过解耦控制近似处理。9.√-毫米波雷达探测距离远于超声波传感器。10.×-5G网络功耗高于LoRa技术，但传输速率更快。四、简答题1.自适应控制在智能制造中的应用-场景：设备故障预测、参数在线优化等。-优势：适应环境变化、提高系统鲁棒性、降低维护成本。2.数字孪生的作用-定义：物理实体的虚拟映射，支持实时数据交互。-作用：优化生产流程、模拟系统行为、预测故障。3.电力系统频率调节原理-原理：通过快速调节发电机出力或储能系统维持频率稳定。-意义：保障电网安全运行，避免大范围停电。4.预测性维护技术-机器学习：分析传感器数据预测故障。-数字孪生：模拟设备状态预测寿命。-传感器融合：整合多源数据提高预测精度。5.传感器融合的作用与挑战-作用：提高环境感知的准确性和鲁棒性。-挑战：数据同步、噪声干扰、融合算法设计。五、论述题1.AI在控制系统中的应用前景-前景：强化学习优化控制策略、机器学习预测系统行为、