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2026年智能控制技术（智能控制应用）考题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）
（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种智能控制方法不属于基于模型的控制策略？（ ）
A. 自适应控制
B. 神经网络控制
C. 预测控制
D. 模糊控制
w2. 智能控制的核心是（ ）。
A. 知识表示与推理
B. 智能算法
C. 传感器技术
D. 控制器设计
w3. 在模糊控制中，模糊推理的依据是（ ）。
A. 模糊规则
B. 精确数据
C. 控制经验
D. 传感器信号
w4. 遗传算法的基本操作不包括（ ）。
A. 编码
B. 变异
C. 交叉
D. 聚类
w5. 神经网络的学习过程主要是调整（ ）。
A. 神经元个数
B. 网络结构
C. 权值
D. 激活函数
w6. 智能控制能够处理（ ）的系统。
A. 线性、确定性
B. 非线性、不确定性
C. 线性、不确定性
D. 非线性、确定性

第II卷（非选择题，共70分）
w7. （10分）简述智能控制与传统控制的区别。
w8. （15分）说明模糊控制器的组成部分及其作用。
w9. （15分）材料：在一个温度控制系统中，温度范围设定为20℃ - 30℃，要求根据当前温度进行智能控制。当温度低于20℃时，加热器开启；当温度高于30℃时，制冷器开启；当温度在20℃ - 30℃之间时，系统保持稳定。
问题：请设计一个简单的模糊控制规则来实现该温度控制。
w10. （20分）材料：某生产线上的产品质量受到多个因素影响，如原材料质量、生产设备状态、工人操作技能等。通过对历史数据的分析，发现这些因素与产品质量之间存在复杂的非线性关系。
问题：请阐述如何运用神经网络来建立产品质量预测模型，并说明其优势。
w11. （20分）材料：一个智能交通系统中，车辆需要根据路况和交通信号进行智能驾驶。当前路况信息包括道路拥堵程度、前方车辆速度等，交通信号有红绿灯状态。
问题：请描述一种基于多传感器融合的智能驾驶控制策略，说明如何利用各种传感器数据来实现安全、高效的驾驶。

答案：
w1. D
w2. A
w3. A
w4. D
w5. C
w6. B
w7. 智能控制与传统控制的区别主要体现在以下方面：传统控制基于精确的数学模型，适用于线性、确定性系统；智能控制则能处理非线性、不确定性系统，不依赖精确模型。传统控制方法较为单一，智能控制融合了多种技术，如人工智能、运筹学等。智能控制具有更强的自适应、自学习和自组织能力，能更好地应对复杂多变的环境。
w8. 模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机和去模糊化接口组成。模糊化接口将精确输入转化为模糊量；知识库包含模糊规则和隶属度函数等；模糊推理机依据模糊规则进行推理；去模糊化接口将模糊推理结果转化为精确控制量，实现对被控对象的控制。
w9. 设温度为输入变量，控制动作（加热器、制冷器、保持）为输出变量。模糊规则如下：如果温度很低，则加热器开启；如果温度很高，则制冷器开启；如果温度适中，则系统保持。定义温度的模糊集为低、中、高，控制动作的模糊集为加热、保持、制冷。根据温度范围确定隶属度函数，通过模糊推理得出控制动作。
w10. 可将原材料质量、生产设备状态、工人操作技能等因素作为神经网络的输入层，产品质量作为输出层。通过大量历史数据训练神经网络，调整权值，使网络能够准确预测产品质量。优势在于能自动学习复杂的非线性关系，对数据中的噪声和干扰有一定的鲁棒性，预测精度高，可实时更新模型以适应生产过程的变化。
w11. 利用摄像头获取道路拥堵程度和前方车辆速度等图像信息，通过雷达传感器测量与前车的距离。将这些传感器数据进行融合处理。当检测到前方道路拥堵且距离前车较近时，降低车速；当交通信号为绿灯且路况良好时，适当提高车速。通过融合多传感器数据，能更全面准确地感知路况，实现安全、高效的智能驾驶控制。