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2017年吉林大学汽车工程学院901自动控制原理(需携带计算器)考研导师圈点必考题汇编

  摘要

一、填空题

1. 最小相位系统是指_____。

【答案】S 右半平面不存在系统的开环极点及开环零点

2. 自动控制系统按给定信号的类型可分为_____系统和_____系统。

【答案】连续;离散。

【解析】针对系统输入和输出信号的类别,系统可分为连续和离散系统。

3. 对自动控制系统的基本要求可以概括为三个方面,即:_____、快速性和_____。

;准确性(或:稳态精度,精度) 【答案】稳定性(或:稳,平稳性)

4. 在反馈控制系统中,设置_____或_____可以消除或减小稳态误差。

【答案】开环增益;提升系统型次。

【解析】消除或减小稳态误差的措施:1、增大系统开环增益或扰动作用点之前系统的前向通道增益;2、在系统前向通道或主反馈通道中设置串联积分环节,即提高系统型次;3、串级控制抑制内回路扰动,适用于精度较高的系统;4、采用复合控制方法。

5. 由于状态能完整地表征系统的动态行为,因而利用状态反馈时,其信息量大且完整,而输出反馈仅利用了_____进行反馈,其信息量较小。但是,由于输出反馈所用的_____实现起来比较方便。

【答案】部分状态变量;反馈变量可以直接得到。

二、简答题

6. 试列举几个日常生活中的开环和闭环控制系统的例子,并说明其工作原理。

【答案】(1)开环控制一一半自动、全自动洗衣机的洗衣过程。

工作原理:被控制量为衣服的干净度。洗衣人先观察衣服的脏污程度,根据自己的经验,设定洗涤、漂洗时间,洗衣机按照设定程序完成洗涤漂洗任务。系统输出量(即衣服的干净度)的信息没有通过任何装置反馈到输入端,对系统的控制不起作用,因此为开环控制。

(2)闭环控制一一卫生间蓄水箱的蓄水量控制系统和空调、冰箱的温度控制系统。

工作原理:以卫生间蓄水箱蓄水量控制为例,系统的被控制量(输出量)为蓄水箱水位(反

,控制供水量,形应蓄水量)。水位由浮子测量,并通过杠杆作用于供水阀门(即反馈至输入端)

,系统处于成闭环控制。当水位达到蓄水量上限高度时,阀门全关(按要求事先设计好杠杆比例)

平衡状态。一旦用水,水位降低,浮子随之下沉,通过杠杆打开供水阀门,下沉越深,阀门开度越大,供水量越大,直到水位升至蓄水量上限高度,阀门全关,系统再次处于平衡状态。

7. 传递函数为的控制器具有哪种控制规律?某参数选择一般有什么特点?加入系统 后,对系统的性能有哪些改善?

【答案】传递函数为的控制器为PID 控制器,在低频段具有改变低频段

;在中频段,可以改变剪切频率,从而改的起始高度(P 作用)及系统低频特性的斜率(I 作用)

;在高频段,能改变高频段的斜率,増加系统的变中频段的长度,影响系统的快 速性(D 作用)

抗高频噪声干扰的能力。

比例(P )调节作用及参数选择:是按比例反应系统的偏差,系统一旦出现偏差,比例调节立即产生调节作 用以减少偏差。比例作用大,可以加快调节,减少误差,但是过大的比例,使系统的稳定性下降,甚至造成系统的不稳定。

积分(I )调节作用及参数选择:使系统消除稳态误差,提高无差度。有误差,积分调节就进行,直至无误 差,积分调节停止,积分调节输出一常值。积分作用的强弱取决于积分时间常数T , T 越小,积分作用就越强。 反之T 大则积分作用弱,加入积分调节可使系统稳定性下降、动态响应变慢。积分作用常与另外两种调节规律 结合,组成PI 调节器或PID 调节器。

微分(D )调节作用及参数选择:微分作用反映系统偏差信号的变化率,具有预见性,能预见偏差变化的趋势,因此能产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前,已被微分调节作用消除。因此,可以改善系统的动态 性能。在微分时间选择合适的情况下,可以减少超调,减少调节时间。微分作用对噪声干扰有放大作用,因此过 强的微分调节,对系统抗干扰不利。此外,微分反映的是变化率,当输入没有变化时,微分作用输出为零。微分 作用不能单独使用,需要与另外两种调节规律相结合,组成PD 或PID 控制器。

如果PID 控制器的参数选择恰当的话,可以改善系统的稳态误差,动态特性和高频抗噪声能力。

三、分析计算题

8. 最小相位系统对数幅频渐近特性如图所示,图中

=100rAD/s。试确定:

(1)系统的开环传递函数

(2)计算系统的相位裕度

(3)判断系统的稳定性。 为转折频率,剪切频率

【答案】(1)可求得

(2)根据剪切频率可得系统相角裕度为

(3)因为故系统不稳定。 系统的开环传递函数

9. 已知系统的状态空间描述为

分析系统的状态能控性、状态能观性及输出的能控性。

【答案】系统的状态可控性判别矩阵为

当时,时,系统状态完全可控。 系统状态不完全可控。

系统的输出可控性判别矩阵为

当时,系统的输出完全能控。 系统的能观性判别矩阵为