4.1 线性系统稳定性的基本概念 4.2 传递函数表示的系统稳定性判定 4.3线性系统稳态误差的计算 4.4 本章小结

线性定常齐次状态方程的解 矩阵指数函数-状态转移矩阵 线性定常系统非齐次方程的解 线性时变系统的解 离散系统状态方程的解 连续时间状态表达式的离散化

1.1 状态空间描述的概念 1.2 系统的一般时域描述化为状态空间描述 1.3 系统的频域描述为状态空间描述 1.4 据状态变量图列写线性系统的状态空间描述 1.5 据系统方块图导出状态空间描述 1.6 将状态方程化为规范形式

3—1 系统时间响应的性能指标 3—2 一阶系统的时域分析 3—3 二阶系统的时域分析 3—4 高阶系统的时域分析 3—5 线性系统的稳定性分析 3—6 线性系统的稳态误差计算

1.定义:设1Bu6 若存在一分段连续控制向量u(t),能在[ot]内 ,将系统从任意的初to)转移至任意终态t) ,则系统完全能控。 说明: （1)任意初态x)=x 零终态)=0状态完全能控 （2)零初态x)=0 任意终态=x状态完全能达

(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

一、系统的稳定性 如果一个线性定常系统在扰动作用消失后，能 够恢复到原始的平衡状态，即系统的零输入响应 是收敛的，则称系统是稳定的。 反之，若系统不能恢复到原始的平衡状态， 即系统的零输入响应具有等幅震荡或发散性质， 则称系统是不稳定的

(1） 产生的背景 (a) 更好的映射非线性函数 (b) 模拟人类神经系统,分工合作 (c) 在控制中,克服“时间交叉” (Temporal Crosstalk) 现象

模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象