写在开头：该篇博客，是笔者在控制工程考研复试时候和实习面试时候所准备的专业相关知识汇总，所涉及知识点大致覆盖自动化，电气工程及其自动化，控制科学与工程的一些基础内容，其中核心是自动控制原理，但是涉及一些时域，频域，复域的知识现成资料较多，所以该篇文章主要是针对较为新颖的问题给出答案，也是笔者个人的一些认知和看法，如有问题希望各位给出建议，希望能对自动化和控制人在专业相关知识补充上发挥作用。
今天是2022年12月24日预祝各位考研学子考研顺利，一研为定，星光不负赶路人，岁月不负有心人，新冠疫情很危险，但是这一路走来的不易与艰辛大家身有体会，最后一搏，加油！也祝大家平安夜快乐，圣诞快乐，面对新冠笑到最后。
自控中低频反映稳态特性，中频反映动态性能（调节时间和超调量），高频反映抗干扰能力。（低频区的特性决定系统的静态性能的好坏，低频特性渐进线决定系统的稳态误差）
在低频段，主要是 PI 控制规律起作用，提高系统型别，消除或减少稳态误差，在中频段主要是 PD 起作用，增大截止频率和相角裕度，提高响应速度。PID 控制可以全面的提高系统的控制性能。
稳态：此时系统没受到任何外来扰动，同时设定值保持不变，因而被控变量也不会随时间变化，总系统处于稳定平衡的工况。
动态：此时系统受到外来扰动的影响或者在改变了设定值后，原来的稳态遭到破坏，系统中各组成部分的输入输出量都相应发生明显的变化，尤其是被控变量也将偏离稳态而随时间变化。
评价标准：设定值发生明显的变化或受到扰动后能否再控制器的作用下克服干扰并准确、平稳、快速的稳定下来。
幅值裕度GM：当系统的开环相频特性为180度时，系统开环频率特性幅值的倒数
相位裕度PM：系统开环频率特性为1时，系统开环频率特性的相角与180度的和
物理意义：当系统对频率为Wc的信号的相角滞后再增大PM度时，闭环系统将处于临界稳定。
能控是状态完全可由输入控制，能观是输出能完全反映状态。子系统分为能控不能观，能观不能控，能控能观，不能观不能控
能，黑箱建模，输入输出建模，可以用动态特性，衰减曲线，临界比例度和试凑解参数KP,Ti,Td从而引入PID控制
(知乎)模糊控制：一种逐步求精的思想。一个模糊控制器主要是由模糊化，模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库（包括数据库和规则库）构成的。
模糊PID控制是以偏差e及偏差的变化ec为输入，利用模糊控制规则在线对PID参数做调整，以满足多种的偏差e和偏差的增量ec对PID参数的不一样的要求，模糊PID算法是模糊算法在PID参数整定上的应用，与纯粹的模糊控制算法是有区别的。普通的模糊控制器适用于直接推理控制器的输出，而模糊PID算法使用模糊算法修改PID参数，最终的控制器输出依然是由PID控制器来实现的。
a) 人工神经网络控制：利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法，具有很强的非线性函数逼近能力，神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制，但它与模糊逻辑不同的是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（神经网络监督控制，神经网络直接逆控制，神经网络模型参考自适应控制，神经网络预测控制）
b) 模糊控制：以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略。模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型。随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得很复杂。
c) 专家系统：具有大量专门知识与经验的程序系统，可用于推理和判断，模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。但是自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题。
d)（补充）遗传算法（PSO粒子群算法，蚁群算法）：作为一种非确定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。三种遗传算子：选择算子，杂交（交叉）算子，变异算子。
遗传算法的基本步骤是：1、初始化；2、个体评价；3、选择运算；4、交叉运算；5、变异运算，将变异算子作用于群体；6、终止条件判断。
遗传算法和进化策略之间的主要不同之处在于，遗传算法依赖于交叉，一种在解决方案之间概率和有用的信息交换机制，以找到更好的解决方案，而进化策略使用突变作为主要的搜索机制。
智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。
基本内容和常用方法：动态规划、最大值原理和变分法，怎样选择控制规律才能使控制管理系统的性能和品质在某一种意义下为最优。
实质：找出容许的控制作用或控制规律，使动态系统（受控对象）从初始状态转移到某种要求的终端状态，并且保证某种要求的性能指标达到最小值或者是最大值。变分法（动态规划法和极小值原理）
动态规划：用一组基本的递推关系式使过程连续的最优转移。连续的形式可用与古典变分法联系， 在一定条件下能联系最大值原理。其对于研究最优控制理论的重要性在于：
③ 动态规划的连续形式能给出它与古典变分法的联系，在一定条件下，也能给出它与最大值原理的联系
最优控制内容详见[控制原理基础]LQR,H∞,MPC,滑模控制算法应用和Simulink仿真 - 知乎
特点：模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的鲁棒性(Robustness)、适应性及较佳的容错性(Fault Tolerance)。
一般能够最终靠理论计算来确定，但误差太大。目前，应用最多的还是工程整定法：如经验法、衰减曲线法、临界比例带法和动态特性法。
Ti：消除余差，减少超调量，但是增加了调节时间，控制不及时，系统稳定性下降
Td：超前控制，减少超调，减少调节时间，系统动态特性变好, 稳定性增加，但系统对扰动的抑制能力减弱，对扰动有较敏感的响应。
对于负反馈系统。这个推导由频域分析得出的，简单来说是通过映射将特征方程转入到频域复数面分析，假设分母为（s+p1）(s+p2).极点假设为-p1,-p2,-p3.-pn,的话,经过拉式反变换,最后变换出的输出的模态e^(-pt){这个相当于误差},此时只有当p为正值，即根为-p时，才能是误差渐进减小，最后趋于0。最后得出结论特征跟在左半平面稳定。极点离虚轴越远稳定性越好
（同步性和综合性）工业控制自动化技术正在向智能化、网络化和集成化方向发展
根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。现代鲁棒控制是一个着重控制算法可靠性研究的控制器设计方法。其设计目标是找到在实际环境中为保证安全要求控制管理系统最小一定要满足的要求。一旦设计好这个控制器，它的参数不能改变而且控制性能能确保。 内容详见[控制原理基础]LQR,H∞,MPC,滑模控制算法应用和Simulink仿真 - 知乎 (zhihu.com)
目前还没有严格而统一的定义。一般将基于数学模型而又必须用计算机来实现的控制算法，统称为先进过程控制策略。如：自适应控制；预测控制；鲁棒控制；智能控制（专家系统、模糊控制、神经网络）等。同上，内容详见[控制原理基础]LQR,H∞,MPC,滑模控制算法应用和Simulink仿真 - 知乎 (zhihu.com)
答：标准的PID控制算式，对于具有高频扰动的生产的全部过程，微分作用响应过于灵敏，会造成控制过程振荡，降低调节品质。为客服这一缺点，同时又要使微分作用有效，可以在PID控制输出串联个一阶惯性环节，这样组成了不完全微分控制器。内容详见[控制原理基础]浅谈PID算法 - 知乎 (zhihu.com)
① 找出数字控制器D(Z)中引起振铃现象的因子（即z=-1附近的极点），然后认为地令z=1，就消除了这个极点。根据终值定理，这样做不影响输出的稳态值，但却改变了数字控制器的动态特性，进而影响闭环系统的动态特性。
② 从保证闭环系统的特性出发，选择正真适合的采样周期T，以及系统闭环时间常数，以避免数字控制器的输出产生强烈的振铃现象。
g) 增量型算法不需要做累加，控制量增量的缺点仅与最近几次误差采样值有关，计算误差或计算精度问题对控制量的计算影响较小。而位置算法要用到过去的误差的累加值，易产生较大的累加误差。
h) 增量型算法得到的是控制量的增量，例如阀门控制中只输出阀门开度的变化部分，误动作影响较小，必要时通过逻辑判读限制或禁止本次输出，不会严重影响系统的工作。而位置算法的输出是控制量的全量输出，并且需要得到每时刻的位置，误动作影响大。
由一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，卡尔曼滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态，因此卡尔曼滤波很适合一直在变化的系统。
卡尔曼滤波实质就是将预测状态量的高斯分布和观测量的高斯分布做融合，生成一个新的高斯分布，其中新的高斯分布的均值和方差是两个独立的高斯分布的相关参量的加权，这个加权就是卡尔曼增益，但是预测状态量和观测量可能维度不同，需要将他们同时转换到一个向量空间中，所以观测量前面有线性变换矩阵
状态反馈：是将系统的每一个状态变量乘以相应的反馈系数，然后反馈到输入端与参考输入相加形成的状态反馈控制律。
输出反馈（状态观测器）：是将系统的输出向量乘以相应的反馈系数，然后反馈到输入端与参考输入相加构成输出反馈律。
1、状态反馈是信息系统的一种完全反映；而输出反馈则是系统信息的一部分或不完全的地反映。因而状态反馈能达到的性能，输出反馈则未必能达到。
2、状态反馈不改变能控性，可能改变能观性；而输出反馈均不改变能控性和能观性。
通过对时域信号进行统计分析，得出时域特征参数，是进行故障诊断的有效方法。时域特征参数分为有量纲特征参数和无量纲特征参数。
时域振动信号在机组出现故障时会显著变化，相应的时域特征参数也会发生明显的变化。采用有量纲指标进行故障分析时，得到的结果不仅与被测对象的运作时的状态（是否出现故障）有关，而且与被测对象的运行工况（转速、负载）有关。无量纲特征参数只与被测对象的状态相关，对转速、负载等运行参数的变化不敏感。
①无条件传送方式：也叫做同步传送方式，大多数都用在简单外设，这类外设在任何时刻均已准备好数据或处于接受数据状态，因此程序能不必检查外设的状态，而在有必要进行输入输出时，直接执行输入输出指令。
① 条件传送：条件传送也叫做查询式传送方式，在开始传送数据前，必须要确认外设是不是已经准备好接受数据的状态。
② 中断方式：用查询方式，CPU要不断的查询外设的状态，很荒度时间，CPU工作效率很低。采用中断方式之后，CPU不需要查询外设的状态，而是执行主程序时，当外设数据准备好之后向CPU发出中断申请，因此CPU工作效率大幅度的提升。中断保护的是寄存器和标志寄存器
③ DMA方式：采用了DMA方式不需要CPU或者软件的介入，也就是直接存储器存取方式。当外设需要利用DMA方式来进行数据传送时，接口电路能向申请，让CPU交出对总线的控制权，用一种称为DMA控制器的专用硬件接口替代CPU，临时接管在线，在DMA传送数据结束之后，在交换控制权。
分时复用即某一时刻总线上出现的是地址，另一时刻，总线CPU的分时复用的引脚有：地址/数据复用引脚，作用为一个脚多用，如：
；正是这种引脚的分时使用方法才能使8086用40条引脚实现20位地址、16位数据及众多的控制信号和状态信号的传输。
：同步通信中，每个数据块都有同步字符和效验字符，并且要求发送时钟和接受时钟保持严格同步。
：异步通信中，数据以字节构成字符帧（起始位（0），数据位（5-8位，地位先传送）奇偶校验位，停止位（1）），字符间隔任意的（异步），字符内各位间隔是相同的（同步）
同步中传输方和接受方使用同步时钟（即波特率是一样的，时序是一样的），而异步通讯允许双方使用各自不同的时钟。但波特率需要一样
同步通信通信效率高，但是要求通信双方有相同的时钟频率，很复杂，但能轻松实现点对多点的信息发送。异步通信通信效率低，但是没什么特别的要求，容易实现，方便。
SPI英文全称是Serial Peripheral Interface，是串行外接口的缩写，它的通讯方式特点是全双工工作、同步且高速传输，用这种通讯的话一般有一个主机和多个从机一起工作，如果是双向传输的话需要四根线，分别是： MISO数据输入、MOSI数据输出、SCLK（同步时钟）、CS（片选）四根。因此用这样的形式通讯的话一般都是有多个从机设备，像人机交互界面之类。特点：通信速率较高，可达几兆至几十兆。有时钟线同步，总线出错率低。可以一对多，一主多从。
英文全称是Inter－Integrated Circuit，它是一种串行总线方式。它通讯只需要两根线，一根是数据线（SDA），一根同步时钟线（SCL），这种通讯方式是主机和从机没明确区分出来，但是工作时候只能有一个主机，至于哪一个都可以，看电路实际在做的工作需要的方式，一般两根线为了加强抗干扰能力，都需要加上拉或者下拉电阻，同时加两个电容接到地。因为这样的形式只需要两根线，因此这种连接方式应用的较为广泛，特别是一些小型产品上面，像家电类、医疗等方面。
起始条件。要结束通信，要发送一个停止条件。通信时，不希望其他主机进来打断，就不发送停止条件，可以多次发送起始条件完成多段通信，避免其他主机把总线抢走。
③UART英文全称是Universal Synchronous/Asynchronous Receiver/Transmitter，它是一种全双工的串行接收和发送模块，用的是异步通信方式，它需要数据发送器、接收器以及时钟发生器三部分才能工作，而且这种工作方式很灵活，这样的形式在STM系列芯片经常用到，我们日常生活当中计算机与电视连接等。
异步串行通信口(UART)就是我们在嵌入式中常说的串口，它更是一种通用的数据通信议。
10、简述8086CPU的最小方式和最大方式，并说明它们之间有什么不同？
11、简述CPU和接口之间有哪几种传送信息的方式？在CPU与外设交换信息的过程中，这些方式各自的适合使用的范围是什么？
程序控制方式又分为三种：同步传输方式，异步传输方式和中断方式。同步传输方式特点是外设可以处于CPU的控制之下。
在汇编语言源程序中，有的程序需要多次使用，可以用一条宏指令代替来减少程序的书写。这条宏指令通过宏定义，再经过宏汇编产生所需的代码序列，然后将这些代码序列嵌在调用处。
保持，采样电路每次取得的模拟信号转换为数字信号需要一定的时间，为了给后续的量化编码过程提供一个稳定值，每次取得的模拟信号一定要通过保持电路保持一段时间。
微型计算机系统：微型计算机系统是以微型计算机为核心加上了系统软件和外部设备
而当机器学习模型对训练集学习的太好的时候，表现为经验误差很小，但往往此时的泛化误差会很大，这样的一种情况我们叫做过拟合
过拟合(正则化，增加数据样本，剪枝处理，提前终止迭代Early Stopping，权值共享，增加噪声)
选择一种网络结构，随机初始化权重，执行前向传播FP算法，通过代码计算出代价函数 J(θ)，执行反向传播BP算法，进行梯度检查，利用最优化算法与反向传播算法最小化 J(θ)
深度神经网络（DNN）：深度神经网络（深度指的是有多层隐藏层），包括了 CNN、RNN、GAN、MLP等都属于其范畴之内。DNN与CNN（卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间
时间相关性的DNN。循环神经网络(recurrent RNN)：RNN对具有序列特性（符合时间顺序，逻辑顺序）的数据很有效，绝大多数都是一个使用时间延伸的标准神经网络它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，进化是LSTM Long short-term memory（长短期记忆）
递归神经网络（recursive RNN）:是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行递归
卷积神经网络（CNN）：类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，绝大多数都是已经跨越使用共享权重
空间延伸的标准神经网络。卷积神经网络的各层中的神经元是3维排列的：宽度、高度和深度。网络深度指的是网络的层数。利用卷积神经网络核心卷积层解决大量计算。生成对抗网络（GAN）：一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求G和D都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为G和D无人监督的预训练神经网络
Poolling池化层：池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它其实就是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因主要在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在某些特定的程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层。
Sequential全连接层：全连接层的概率是神经网络中所共有的，每个神经元都会有权重w和偏置b，通过反向传播中优化每层中的参数，而在卷积神经网络中主要是在网络最后一层会用一个softmax结合全连接层输出类别。
①统计模式识别（以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特征进行研究，包括判别函数法和聚类分析法，最经典的主要模型）
③模糊模式识别（将模糊数学的一些概念和方法应用到模式识别的方法。它以隶属度为基础，运用模糊数学中的“关系”概念和运算进行分类）
爆发期：Hinton课题组为了证明深度学习的潜力，首次参加ImageNet图像识别比赛，其通过构建的CNN（卷积神经网络）网络AlexNet一举夺得冠军11、模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术
我的理解是深蓝是集合了多重算法于一体，在对战中，他通过局部寻优找到最合适的算法（暴力算法遍历所有已知算法），深蓝其实从来就没被人们看作一种“智能”，她只是一套从数学上“破解”了国际象棋的“程序”但相比现实中的人类智力活动还是很简单的，这种“穷举法
”无法直接应用于社会实践中。但是阿法狗在围棋上的算法不能简单用遍历所有算法来寻优，他需要更加多结合神经网络算法，模糊控制等智能控制理论所以他需要更多的训练时间。AlphaGO的“深度学习”是一种基于统计数学的方法论：通过获取人类对弈的记录，以及直接与人类或自身对弈，AlphaGO能轻松的获得大量用于统计分析的“学习样本”。通过对着子纪录和胜负关系进行数学分析，AlphaGO可以逐渐理解在不同的棋局里哪些下法更容易赢、哪些下法更容易输。接着，她用分析得到的策略去和人类对弈，或者和自身对弈，保留更优的着法——不断重复。
模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征，最后给出所求解的近似值。随机模拟方法也叫随机模拟法，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用则可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值。15、有监督无监督算法
EM算法、 K-Means算法 (K均值算法)、 DBSCAN算法等。应用：聚合新闻网站（比如说百度新闻、新浪新闻等），利用爬虫爬取新闻后对新闻进行分类的问题，将同样内容或者关键字的新闻聚集在一起。所有有关这个关键字的新闻都一定会出现，它们被作为一个集合，在这里我们称它为聚合(Clustering)问题。16、损失函数
损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的
一种数学优化技术，通过最小化误差平方和找到一组数据的最佳函数匹配。应用于曲线拟合，最小化能量和最大化熵。详见[数学原理]最小二乘法 - 知乎 (zhihu.com)
隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可拿来做二分类
工业设计和最优化，但是仍然需要对输入进行监控，并且模型容易过时。动态模型-在线训练，描述系统的行为和动作，输出变量与输入变量之间随时间变化
自动控制系统的设计与分析。① 跟着时间的推移不断为训练数据注入新的数据，定期更新同步版本② 使用渐进式验证，而不是批量训练和测试③ 需要监控、模型回滚和数据隔离
Step 3: 采用单回路调节参数的工程整定法（如动态响应法），确定主回路的PID参数。
真空度：是指绝对压力小于大气压力时，仪表所测得的负表压，这个负的表压就称为真空度。所以，真空度等于大气压力与绝对压力之差。
用来测量大气压力的仪表，称为气压表；用来测量绝对压力的仪表，称为绝对压力表；用来测量表压力的仪表称为压力表；用来测量负表压的仪表称为线、自动化仪表中，电流选择4-20ma的目的(过程控制管理系统用模拟信号标准)
① 用电流信号的原因是不容易受干扰,并且电流源的大内阻和恒流输出。连接电线的电阻较大时，如果用电压源信号远传，由于电线电阻与接收仪表输入电阻的分压，将产生较大的误差，如果用电流源信号作为远传，只要传送回路不出现分支，回路中的电流就不会随电线长短而改变，来保证了传送的精度。所以传送信号用电流源优于电压源
②上限取20mA是因为防爆的要求，下限没有取0mA而取4mA为了能检测断线、体积流量计（单位时间内测容积），体积流量检测的方法
5、成分检测① 红外线成分气体分析：根据其他对应不同红外光谱频率，根据气体吸收红外光谱辐射能转化热能进行气体分析② 热导式气体分析仪：导热性随导热系数，介质的变化
直线流量特殊性质：调节阀的相对流量与相对开度呈直线关系，即单位相对行程变化引起的相对流量变化是一个常数。小开度时流量变化大，大开度时流量变化小；小负荷时调节过于灵敏易振荡，大负荷时调节平缓不及时，适应能力较差。
③抛物线流量特殊性质：特性介于直线特性和等百分比特性之间，使用上常以等百分比特性代之。调节性能较理想。
④快开特性：在阀行程较小时，流量就有比较大的增加，很快达最大。小开度时流量很大，随着行程的增大，阀门开度流量很快达到最大。大多数都用在位式控制和和顺序控制
7、压力传感器介绍及原理弹簧压力表（弹性力平衡（压力-位移）），电气式压力表（压力-电势，电容，电阻），液柱压力表（重力平衡式（压力-液柱高度）），活塞式压力表（重力平衡式（压力-砝码重量））
8、虚假液位在锅炉汽包液位控制管理系统中，在燃料不变的情况下，若蒸汽负荷突然有较大幅度的增加，由于汽包内蒸汽压力瞬时下降，汽包内的沸腾突然加剧，水中的气泡迅速增多，把液体抬高，形成了虚假的水位上升现象，这种身高的液位并不意味着汽包存储液位的真实情况，故称之为虚假液位。
二次仪表：（远传式仪表）是仪表示值信号不直接来自工艺介质的各类仪表的总称。二次仪表的仪表示值信号通常由变送器变换成标准信号
全控型器件：经过控制信号即可控制导通又可控制关断。类型：门极可关断晶闸管（GTO），电力晶体管（GTR），电力场效应晶体管
斩波电路：直流变直流（DC/DC）变换，可用于直流调压调速（整流和斩波都可用于调压调速）
交流电力控制：交流变交流（AC/AC）变换（变频变幅）。交流调速中的变频调速
③ 数字滤波器能够准确的通过信号的不同，采用不一样的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便的特点
8、在抗干扰设计中，普遍采用光电耦合器，问光电耦合器在其中具体起啥作业？选择光电耦合器应注意哪两个基本特性？
答：起到了抑制共模干扰的作用。就是两根在一起的线上感应的干扰电平相位相同幅度相同。这样一个时间段如果两根线的对地阻抗不同，就会在这两根线上面产生干扰电压差，就会产生干扰现象。但是如果两个电路完全不共地，就可以在另一个线路里面做出平衡度高于前端，干扰电平就不会传导到后端电路了。光耦的作用就是基于这个原理。
1.有许多生产机械要求电动机既能正转，又能反转，而且常常还需要快速地起动和制动，这就需要电力拖动系统具有四象限运行的特性，也就是说，需要可逆的调速系统。改变电枢电压的极性，或改变励磁磁通的方向，都能够改变直流电机的旋转方向。2.脉冲宽度调制
根据相应载荷的变化来调制晶体管栅极或基极的偏置，来实现开关稳压电源输出晶体管或晶体管导通时间的改变，这样的形式能使电源的输出电压在工作条件变化时保持恒定。
对噪声抵抗能力的增强是 PWM 相对于模拟控制的另外一个优点，而且这也是在某些时候将 PWM 用于通信的根本原因。从模拟信号转向 PWM 可以极大地延长通信距离。在接收端，通过适当的 RC 或 LC 网络可以滤除调制高频方波并将信号还原为模拟形式。3、电动机
直流电动机，定子是永磁体，转子是一个电磁体（通过碳刷和换向器获得不同方向的电流以获得转动的力）
交流同步电动机，电流方向随时间作周期性变化的交流电作用于电动机，通过一直在变化产生旋转的磁场，转子的磁体试图跟随电子的旋转磁场，需要直流电流以保持同步
交流异步电动机，定子（使用交流电的线圈组成），转子（由金属圆柱，不需要从外部电源获得电流），转子试图跟随定子产生的磁场
直流电源上(Y接时，接入二相定子绕组；△接时，接入一相定子绕组)，直流电流在定了绕组中产生一个静止磁场。由于机械惯性，转子仍在转动，于是转子绕组中感生电动势
3。回馈制动：回馈制动主要用在起重设备的异步电动机上。当重物下降时，首先将电动机按下降的方向接电，在重力力矩作用下，转子转速大于同步转速，因此转子导体中感应电势的方向发生改变了，转子电流的方向也随即改变。这时电磁转矩方向与转子旋转方向相反，起到制动作用。4。机械制动(抱闸制动)：所谓机械制动，是利用外加的机械作用使电动机转子迅速停止旋转的一种方法，通常是利用电磁机械产生的制动力。
电机的机械特性越硬，则静差率越小，相对稳定性就越高6、根据测速发电机的职能，对它的性能有什么要求？
n--转速，s--转差率，f--电源频率，p--电机极对数 ，由此可见，改变s、f、p当中的任何一个都可以对电机调速
答：条件是电路的总阻抗虚部等于0，即Im[Z(jw)]=0, 称为电流谐振，这时电路的总等效阻抗与不谐振时的总等效阻抗相比时减小
答：零输入响应就是动态电路在没有外施激励时，电路中动态元件的初始储能引起的响应
：基于互联网、RFID技术、EPC标准，在计算机互联网的基础上，利用射频识别技术、无线数据通信技术等，构造了一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网Internet of Things”(简称物联网IoT)。首先，物联网的核心和基础是网络,是在互联网基础上的延伸和扩展；其次,其连接终端延伸和扩展到了任何物体与物体之间，并能进行信息交换和通信。物联网的核心是物与物以及人与物之间的信息交互,其基本特征可简要概括为全面感知、可靠传送和智能处理。
应用前景：物联网可应用于所有工业活动，包括企业间的商业或金融交易、组织和其他实体，大多数都用在物流、制造、监管流程、服务、银行、中介等。当前物联网技术的应用价值大多数表现在在通信行业、智慧城市建设以及智能工业制造等方面。（通信行业，智慧城市建设，智能工业制造）
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又大范围的应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP技术图解的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
在硬件层面，DSP是ASIC，如同CPU GPU一样，适宜于量产减少相关成本，缺点是（硬件）设计一旦确定，便不易于修改
CPU写程序，给GPU写程序，没有过大区别，DSP有完善的C语言编译器。目前高端的FPGA中都集成了硬核DSP。③编程语言不同。
嵌入式微控制器：单片机，集成ROM、EPROM、RAM、Flash RAM、总线、总线逻辑。
嵌入式片上系统：SOC（system on chip）是嵌入式系统的一种新形式，是将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器(或片外存储控制接口)集成在单一芯片上。
工作方式：PLC是采用循环扫描的工作方式，即每一次状态变化需一个扫描周期。PLC循环扫描时间一般为几毫秒至几十毫秒。整一个完整的过程分为内部处理、通信、输入处理、执行程序、输出处理几部分。
用于模拟量控制，如电流、电压、温度、压力等等，它的大小是连续变化的。工业生产，特别是连续型生产的全部过程，常要对这些物理量进行控制。
④用于信号监控，利用PLC的自检信号进行PLC自身工作的监控，或对控制对象进行监控。
模拟信号，扩容难度较大，主要实现复杂控制。集中管理，分数控制的计算机控制管理系统。DCS 的骨架——系统网络
FCS：由DCS和PLC发展过来，FCS系统的核心是总线协议，本质是信息处理现场化，开放，易于改进，互操作性强，系统结构的高度分散性、灵活的网络拓扑结构、现场设备的高度智能化、对环境的高度适应性，双向数字通信现场总线信号制。
SCADA（概念）：即分布式数据采集和监控系统，主要是用于数据采集，监控预警、实时数据分析，属中小规模的测控系统。它集中了PLC系统的现场测控功能强和DCS系统的组网通讯能力的两大优点，性能价格比高。重点是在监视、控制，基本用于上位。SCADA是调度管理层，DCS是厂站管理层，PLC是现场设备层。
3、堆栈作用？简述工作方式和应用场景（存储临时数据，保护断点，保护现场）
强电指电工领域的电力部分。特点是功率大、电流大、频率低，主要考虑损耗小、效率高的问题。和弱电的关系很密切，与“弱电”相对。一般是指直流电电压在24V以上。
