复试面试的问答题

1、第一部分，自动限制原理第一，什么是开环控制闭环控制？开环控制系统意味着受控对象的输出(控制量)不影响控制器的输出。在这个控制系统中，不依赖于返回控制量来形成任何闭环循环。闭环控制系统的特点是系统控制对象的输出(控制量)被发回，影响控制器的输出，形成一个或多个闭环。闭环控制系统有正负反馈。如果反馈信号与系统中指定的值信号相反，则称为负反馈；如果极性相同，则称为正反馈；典型的闭环控制系统使用负反馈(也称为负反馈控制系统)。第二，固定值系统，后续系统是什么？值曹征系统，即简单曹征系统，通常是由测量元素、调节器和执行器组成的控制系统，生产过程的控制大部分属于此类别。可以是将变量保留为常量的值调整，也可

2、以是变量跟踪更改的后续调整。后续行动意味着控制系统必须实现的目标值不断变化。众所周知，常数值调节是通过控制调节实现的目标，如液位控制、温度控制、压力控制，这在工业过程和日常生活中可以看到更多三、控制系统的组成，各部分的作用主要包括检测元件变送器控制器执行器和控制对象各部分的作用列在教科书中第四，经典控制理论与现代控制理论有何区别？在控制对象中。经典控制理论主要是对单输入单输出系统的讨论和研究的理论，现代控制理论主要是对单输入多输出、多输入单输出、多输入多输出系统的讨论和研究的理论。用研究方法来说。经典控制理论主要是传递函数-时域分析、根轨迹方法、频率响应法现代控制理论主要是状态空间描述研究方法

3、。从实际应用来看。经典控制理论主要在火炮控制系统设计过程中开发，现代控制理论主要发展为复杂多变控制系统的出现。包括航天开发等。第五，什么是智能控制？什么是智能控制？自动控制技术，可以在无人的情况下自主驱动智能机器，实现控制目标。对于许多复杂的系统，很难建立有效的数学模型，并使用一般的控制理论进行定量计算和分析。相反，必须使用将定量方法和定性方法相结合的控制方法。将定量方法和定性方法相结合的目的是机器利用与人类相似的智慧和经验引导解决过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要不是关注数学公式的表达、计算和处理，而是关注对工作和实际模型的说明、符号和环境意识、知识库和推理机的开发。也就是说，智能控制

4、的核心问题不是设计通用控制器，而是开发智能机器的模型。此外，智能控制的核心是高层控制，即组织控制。高级控制是配置、确定和计划实际环境或流程以解决问题。这些操作需要相关技术，如符号信息处理、启发式编程、知识表示、自动推理和决策。这种解决问题的过程与人类大脑的思维过程有一定的“智能”。随着人工智能和计算机技术的发展，自动控制和人工智能以及系统科学的一些相关学科领域(如系统工程、系统学、操作研究、信息论)可能结合起来。构建应用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制就是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟和控制人类智能的研究领域。1965年，普景森首先提出将人工智能的启发

5、性推理规则用于学习控制系统。1985年在美国首次举行了智能控制学术讨论会。1987年，美国还举行了第一届智能控制国际学术会议，这标志着智能控制被公认为一门新学科。智能控制具有交叉学科、定量和定性相结合的分析方法和特点。如果系统能够识别环境，并持续获取信息以减少不确定性、计划、生成和控制行为，则称为智能控制系统。智能控制技术在人脑学习的过程中不断发展，人脑具有实时推理、决策、学习、记忆等功能，可以适应各种复杂的控制环境。智能控制与传统或常规控制有密切的关系。不互斥。通常的控制往往包含在智能控制中，智能控制也尝试使用通常的控制方法解决“低级”控制问题，扩大现有的控制方法，解决更具挑战性的复杂控制问

6、题，建立一系列新的理论和方法。1.传统的自动控制以确定性模型为基础，智能控制的研究对象具有模型的严重不确定性。也就是说，模型未知或几乎没有人知道的模型的结构和参数在很大的范围内波动。例如，产业过程中的病态结构问题，部分干涉的不可预测性，导致无法建立模型。这些问题在基于模型的传统自动控制中很难解决。2.传统自动控制系统的输入或输出设备不方便人与外部环境的信息交换。希望能创建可以接受印刷体、图形、甚至手写体、口头命令等的形式的信息输入设备。不仅要与系统更深、更灵活地交流信息，还要扩大出口设备的能力。可以用文字、图纸、模型图像、语言等输出信息。通常的自动装置不能接受各种可以看到、听到的图像、声音组合

7、和其他情况。为了扩大信息频道，需要安装能够机械地模拟各种感官的准确的传送器，即文字、声音和物体识别设备。令人高兴的是，近年来计算机和多媒体技术的快速发展3.传统自动限制系统的控制操作要求具有通过将输出设置为值(曹征系统)、使输出量跟随所需运动轨迹(跟随系统)来控制操作统一性的特性，智能控制系统的控制操作可能很复杂。例如，智能机器人系统需要系统对复杂任务进行自动计划和决策的能力。4.传统的控制理论对线性问题有比较成熟的理论，对高度非线性控制对象可以采用一些非线性方法，但不能令人满意。智能控制为解决这种复杂的非线性问题找到了出路，成为了解决这种问题的有效方法。产业过程智能控制系统不仅具有这几个特点

8、，而且还具有另一个特点，例如，控制对象往往是动态的。(约翰f肯尼迪、北境(tv)、控制系统在线运动，通常需要高实时响应速度)。正是这些特征决定了与其他智能控制系统(如智能机器人系统、航空航天控制系统、交通控制系统等)的区别，并决定了控制方法和形式的独特性。5.智能控制系统与传统的自动控制系统相比，具有充分的人的控制战略、被控制对象和环境的知识，以及利用这些知识的能力6.与传统的自动控制系统相比，智能控制系统通过知识表示的非数学广义模型和数学表示的混合控制过程，可以采用开放式闭环控制与定性和定量控制相结合的多模态控制方法。7.智能控制系统与传统的自动控制系统相比具有可变结构特征，具有整体自优化、

9、自适应、自组织、自学习和自曹征功能。8.智能控制系统与传统的自动控制系统相比，具有补偿和自我修复功能以及判断决策能力。总之，智能控制系统通过智能手机自动完成目标控制过程，该智能手机可以在熟悉或不熟悉的环境下自动进行，也可以与人-机交互完成拟人任务。智能控制的主要技术方法智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、操作研究等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用了很多模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。专家系统专家系统利用专家知识描述专业或困难的问题。由专家系统组成的专家控制、专家控制系统或专家控制器，相对来说工程成本较高，还会自动解决知识困

10、难、没有自学能力、知识广度太窄等问题。专家系统在解决复杂高级推理方面取得了比较成功的应用，但专家控制的实际应用相对较少。模糊逻辑模糊逻辑用模糊语言描述系统。同时可以说明应用系统的定量模型和定性模型。模糊逻辑可以应用于任意复杂对象控制。但是，在实际应用中使用模糊逻辑实现简单的应用程序控制更容易。简单控制是单输入单输出系统(siso)或多输入单输出系统(miso)的控制。随着输入输出变量的增加遗传算法遗传算法是一种不确定的椅子随机优化工具，具有并行计算、全局最优解决方案快速查找等特征，可以与其他技术混合，用于智能控制参数、结构或环境的优化控制。神经网络神经网络是利用大量神经元遵循一定的拓扑结构和学

11、习曹征方法。可以表示丰富的特性，如并行计算、分布式存储、可变结构、高度容错、非线性计算、自组织、学习或自学习。这种特性是人们长期追求和期待的系统特性。智能控制的参数、结构或环境的适应、自我组织自学等控制方面有独特的能力。神经网络可以像模糊逻辑一样应用于所有复杂对象的控制，但是与模糊逻辑不同，它擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制。在用模糊逻辑表示的simo系统和mimo系统中，其模糊推理、解模糊过程、学习控制等功能经常通过神经网络实现。模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术被广泛应用。两者都有同一性和差异性。其共性是，两者都可以用万能存取机解

12、决非线性问题，两者都可以应用于控制器设计。区别在于可以使用模糊逻辑。模糊逻辑应用于控制器设计，参数定义具有明确的物理意义，因此可以提出有效的初始参数选择方法。神经网络的初始参数(如权重等)可以随机选择。但是在学习方式中，神经网络经过多种训练，可以实现参数设置满足控制所需的动作。模糊逻辑和神经网络都可以看作是模仿人类大脑的工作机制。神经网络技术模仿人脑的硬件，模糊逻辑技术模仿人脑的软件。根据模糊逻辑和神经网络的每个特征结合起来的技术是模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术。模糊逻辑、神经网络及其混合技术应用于各种学习方法的智能控制的相关技术和控制方法的结合或集成交集。构成各种风格和功能的智能控制系统

13、和智能控制器是智能控制技术方法的主要特点。第六，遗传算法？遗传算法(genetic algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传机制的生物进化过程的计算模型，是模拟自然进化过程找到最佳解决方法的方法。第七，什么是系统的抗干扰能力(readme)外部干扰信号干扰系统，但系统具有一定的抵抗力，保持系统的稳定性，以便在干扰情况下正常运行。这种阻力称为系统的抗干扰能力。八，什么是最优控制理论？最优控制理论是在所有可能的控制方案中寻找最优解的学科。它是现代控制理论的重要组成部分。2最优控制理论的基本内容和一般方法动态规划、最大原理和变分法是众所周知的最优控制理论的基本内容和一般方法。动态计

14、划是贝尔曼在50年代中期为解决多阶段决策层过程而提出的。该方法的关键是基于他提出的所谓“最优性原理”，该原理归结为一套基本的递归关系，使过程持续最优转移。您可以计算每个决定的结果，并找到基于对未来决定做出最佳决定的最佳解决方案，但是在寻求最佳解决方案时，必须从最终状态到初始状态反向进行。研究最优控制理论的动态编程的重要性如下。可以得到离散时间系统的理论结果。采用动态规划方法，得到了离散时间系统最优解的迭代算法。动态编程的连续形式可以提供与经典变分法的联系，在一定的条件下还可以提供与最大(小)值原理的联系。这样，解决最优控制问题的三种基本方法就可以在一定的条件下进行沟通。从1956年到1958年

15、，庞特里亚金创立的最大原则是经典最优控制理论的重要组成部分和控制理论发展史的里程碑。它是解决最优控制问题的最普遍有效的方法。由于缓解了解决问题的前提条件，许多经典变分法和动态计划无法解决的工程技术问题已经解决。同时，庞特里亚金在他的着作中已经初步形成了最佳控制理论的完整体系。当然，很多控制问题可以用经典变分法解决。在这种情况下，使用经典变分法解决问题会更加容易和容易。9，什么是根轨迹方法？根轨迹是系统开环传递函数的参数(例如开环增益k)从0变化到无穷大时闭环特征根在s平面中移动的轨迹根轨迹法基于已知反馈系统的开环极点和零点分布，通过系统参数变化描述特征方程，是根据参数变化研究系统闭环极点分布的

16、图。10、什么是频率响应？频率响应是指频率响应和相位频率响应幅度和相位随频率变化而增加或减少的现象，相位随频率变化而变化的现象。用于频域分析中系统的稳定性。11.里阿富诺夫方法1法和2法都用于判断稳定性的具体教科书稳定，越来越稳定，范围越来越广，步伐稳定。12，控制，定义可观察性？有什么影响？状态的定义(1)系统的(状态)可控性。设置系统状态方程，以便在有限时间间隔内具有无约束的分段连续控制函数的情况下，使系统从初始状态切换到任意终止状态，从而使系统完全控制和简单控制。连续系统状态方程离散后的可控性：连续系统不能控制，离散系统必须不能控制。连续系统可以控制，但离散系统不一定可以控制(与采样周期的选择相关)。(2)系统输出可控性。将系统状态空间表达式设置为格式(9.1)。如果在有限的时间间隔内有不受约束的分段连续控制函数，则可以将系统从初始输出传输到最终测量输出。系统可以完全控制输出，简单地控制输出。单输入单输出系统，如果不能控制输出，则不能控制或不能观察。状态反映系统行为状态，是可用于确定系统未来行为的信息集合。13，nyquist曲线稳定方