1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

1.智能控制概论 2.模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

上海交通大学：《控制理论》课程教学资源_控制理论教学资料（实验指导）机器人系统实验指导（旋转倒立摆工作原理及基本操作）

实验一 位置随动系统的特性实验 实验二 位置随动系统的串联校正

控制系统的数学模型 • 概述 • 传递函数 • 典型环节 • 方块图 • 常用的传递函数 本章基本要求： 掌握控制系统微分方程式建立的一般方法； 正确理解传递函数的定义、性质和意义； 理解系统的开环传递函数、闭环传递函数、对控制和对干扰的传递函数、误差传递函数及典型环节的传递函数等概念，并掌握其求解方法； 掌握结构变换的基本规则，并能正确且熟练的运用进行方框图简化；

控制系统的校正方法 • 概述 • 超前校正和滞后校正 • PID调节器 本章基本要求： 理解串联校正的含义； 掌握超前校正原理； 掌握滞后校正原理； 掌握比例、积分、微分、比例积分、比例微分、比例积分； 微分控制规律；

控制系统的频域分析法： • 频率特性 • Bode图 • 最小相位系统 • 性能分析 本章基本要求： 了解频率特性的基本概念，掌握其不同的表示方法； 了解典型环节的频率特性； 熟练掌握Bode图的绘制方法； 理解和掌握奈氏稳定判据，会用奈氏判据判断系统的稳定性； 熟练掌握系统稳定裕量的物理含义和计算方法； 建立开环频率特性和系统性能指标之间的对应关系，能够定性地分析系统的性能；

7.1 概述 7.2 估计理论基础 7.3 维纳滤波估计 7.4 最小二乘估计 7.5 卡尔曼滤波估计 7.6 自校正控制

稳定性和动态性能 确定增益值K 设计控制器

6.1 问题的提出 6.2 状态反馈 6.3 极点配置问题 6.4 状态观测器 6.5 线性二次最优控制