一、单项选择 例体液调节的特点是(C) A.迅速B准确C.持久D短暂 1.迷走神经传出纤维的冲动可看作是(C) A.控制系统B.受控系统C.控制信息D.反馈信息 2.下列生理过程中,属于负反馈调节的是(B) A.排尿反射B.减压反射C.排便反射D.血液凝固 3.关于易化扩散的叙述错误的是(A) A通道蛋白质对被转运的物质没有特异性 B.以通道为中介的易化扩散如K+由高浓度一侧向低浓度一侧的扩散 C.以载体为中介的易化扩散,如葡萄糖入膜过程 D.以载体为中介的易化扩散其特点是具有饱和现象

本课程是自动化专业的学科大类基础课程，是一门必修课，是本专业主干课程。通过本课程的学习，使学生建立经典控制理论部分的基本概念，学习现代控制理论的基本内容，掌握反馈控制原理的应用以及分析和设计的一般规律，使其具有分析和设计自动控制系统的初步能力。同时，为专业基础课及专业课的学习打好基础，而且为以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。重点：线性系统的时域分析法、线性系统的根轨迹法、线性系统的频域分析法以及线性系统的状态空间分析与综合；难点：结构图等效变换、梅森公式的应用、扰动作用下减小或消除稳态误差的措施、高阶系统动态性能分析、广义根轨迹的分析与应用、复杂系统稳定裕度的确定、多环系统的开环幅相曲线、对数曲线的概略绘制及相应系统传递函数的确定、反馈校正方法及应用、矩阵指数的计算、状态方程的求解、系统能控性、能观测性问题以及稳定性概念的理解

为了改善热带钢轧机的板形控制性能、提高产品的板形质量、降低生产消耗,针对工作辊可轴向窜动的热带钢轧机,在大量有限元模拟基础上开发了特殊的工作辊辊形技术和支持辊辊形技术及相应的板形控制模型,包括过程控制系统(L2级)的板形设定控制模型和基础自动化系统(L1级)的弯辊力前馈控制模型、凸度反馈控制模型及平坦度反馈控制模型.在经历离线模型建立、在线编程和调试等诸多复杂过程后,辊形技术及板形控制模型在工业宽带钢热轧机上进行了长期、稳定的应用.生产实践表明,采用这些板形控制技术后,凸度偏差控制在±18μm的比例超过93%,平坦度偏差控制在±25IU的比例超过94%,同时实现了自由规程轧制

8.1 发酵过程控制概述 8.1.1 发酵过程控制的重要性 8.1.2 发酵过程控制的一般步骤 8.1.3发酵过程的参数检测 8.1.3.1 物理参数 8.1.3.2 化学参数 8.1.3.3 生物参数 8.1.3.4 间接参数 8.2 主要状态参数的监测与控制 8.2.1 温度对发酵的影响及其控制 8.2.2 pH对发酵的影响及其控制 8.2.3 溶解氧对发酵的影响及其控制 8.2.3.1 影响发酵过程中溶解氧（DO）变化的因素 8.2.3.2 溶解氧对发酵的影响 8.2.3.3 溶解氧在发酵过程控制中的重要作用 8.2.3.4 发酵过程中溶解氧的控制 8.2.4 CO2和呼吸商对发酵的影响及其控制 8.2.4.1 呼吸商定义 8.2.4.2 CO2对发酵的影响 8.2.4.3 发酵过程中CO2释放率的变化 8.2.5 基质浓度对发酵的影响及补料控制 8.2.5.1 基质浓度对发酵的影响 8.2.5.2 补料控制 8.2.6 泡沫对发酵的影响及其控制 8.2.6.1 泡沫产生的原因 8.2.6.2 影响泡沫产生的因素 8.2.6.3 泡沫对发酵的影响 8.2.6.4 泡沫的控制方法 8.3 发酵过程先进的控制技术 8.3.1 基本的自动控制系统(control loop) 8.3.1.1 前馈控制 8.3.1.2 反馈控制 8.3.1.3 自适应控制 (adaptive control) 8.3.2 发酵自控系统的硬件组成 8.3.3 发酵过程常见控制系统

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

无论Eye-in-Hand或Eye-to-Hand型式的机器视觉控制系统,均存在视场受限、丢失等情况,从而无法在一定距离、角度内对目标进行在线视觉测量,进而无法建立全闭环的伺服控制.基于Eye-in-Hand型式的机器视觉控制系统,以及最短测量距离Lmin,提出一种闭环与开环相结合的伺服控制系统:即测量距离大于Lmin时为位置反馈型闭环控制的原位调姿,在测量距离小于Lmin时为位置给定型开环控制,机器人以相对线性运动进给到目标位置.针对该过程中的偏移问题,提出了前馈补偿模型,即利用前期运动数据对运动误差进行估计.实验证明,该方法能有效地补偿定位误差

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性

针对线性不确定系统,研究了其执行器失效情况下鲁棒容错H∞动态输出反馈控制设计问题.基于连续型执行器故障模型,利用线性矩阵不等式(LMI)方法提出了线性不确定系统动态输出反馈H∞容错控制器存在的充分条件,给出了动态输出反馈H∞控制器的设计方法.所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒稳定,并且能达到给定的H∞性能指标.仿真实例证明了所提出设计方法的有效性

针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性