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自动化考研面试题库中的专业知识与基础问

题解析与

讨论

自动化考研面试题库中的专业知识与基础问题解析与讨论

自动化考研面试是进入研究生阶段的一道门槛。在准备面试过程中，

研究生考生需要除了了解自己的研究方向，还需掌握一定的专业知识

与基础问题。本文将围绕自动化考研面试题库中的专业知识与基础问

题，进行解析与讨论。通过对这些问题的深入分析，帮助考生更好地

备战考试。

1.自动控制基础知识

（1）请介绍一下自动控制系统的基本组成部分？

在自动控制系统中，一般由感知器、执行器、控制器和控制对象四

个基本组成部分构成。感知器用于采集被控对象的信息，执行器根据

控制信号执行动作，控制器根据感知器采集的信息经过处理产生控制

信号，控制对象则是被控制的系统或设备。

（2）常见的控制方法有哪些？

常见的控制方法包括PID控制、模糊控制、遗传算法控制、神经网

络控制等。PID控制是一种经典的控制方法，通过调节比例、积分和微

分三个参数来实现控制。模糊控制是一种模糊逻辑系统，通过模糊集

合和模糊规则来实现控制。遗传算法和神经网络则是一种基于优化和

学习的控制方法。

2.信号与系统基础

（1）什么是信号？

信号是指随时间或者空间变化的物理量，它是信息的载体。常见的

信号有连续信号和离散信号两种类型。连续信号在时间和数值上都是

连续变化的，而离散信号在时间或数值上有一定的间隔。

（2）什么是系统？

系统是指接受输入信号并产生输出信号的物理设备或过程。系统可

以是线性的或非线性的，可以是时变的或不变的，也可以是因果的或

非因果的。

3.计算机视觉与图像处理

（1）请简要介绍计算机视觉的基本任务？

计算机视觉的基本任务包括目标检测与识别、图像分割、运动分析、

三维重建等。目标检测与识别是通过图像或视频中的物体进行检测和

识别。图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特

征。运动分析是对视频中的目标进行跟踪和分析。三维重建是根据图

像或视频中的信息恢复三维场景。

（2）什么是图像处理？

图像处理是指对数字图像进行处理和分析的过程。它可以包括图像

增强、图像滤波、图像压缩、图像复原等。图像处理的目的是为了改

善图像质量、提取图像特征、实现图像分析与识别等应用。

4.控制工程中的算法与方法

（1）请介绍一下最优控制算法中的最优性条件？

在最优控制理论中，最优性条件指的是满足系统给定性能指标的控

制策略应满足的一组条件。最优性条件包括动态规划原理、泛函极值

原理和最优性方程等。动态规划原理是最优控制问题的基础原理，通

过将整个控制过程划分为若干个子问题来实现最优化。泛函极值原理

是指最优性问题的数学描述，通过求解泛函极值来得到最优控制。最

优性方程是描述最优控制问题的微分方程，通过求解最优性方程来得

到最优控制策略。

（2）请简要介绍机器学习在控制工程中的应用？

机器学习在控制工程中的应用越来越广泛。它可以通过学习数据和

模式来改进控制算法和控制策略，以优化控制性能。机器学习方法包

括监督学习、无监督学习和增强学习等。监督学习是通过已知输入和

输出数据对系统进行建模和训练，以实现预测和控制。无监督学习是

通过未标记的数据对系统进行建模和训练，以实现数据的分类和聚类。

增强学习是通过与环境的交互来学习最优控制策略，以实现系统的最

优控制。

总结：

本文从自动控制基础知识、信号与系统基础、计算机视觉与图像处

理以及控制工程中的算法与方法等方面进行了解析与讨论。这些专业

知识与基础问题在自动化考研面试中非常重要。希望考生通过本文的

解析与讨论，对于这些问题有更加深入的理解与掌握，为自己的面试

备战提供帮助。祝愿所有考生取得优异的成绩！