第一节状态反馈控制 第二节预测控制 第三节解耦控制 第四节软测量和推断控制 第五节自适应控制和鲁棒控制 第六节时滞补偿控制 第七节智能控制 第八节监督控制 第九节故障检测诊断和容错控制 第十节综合自动化

8.1 预测控制 8.2 自适应控制 8.3 统计过程控制 8.4 控制系统故障诊断和容错控制

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统.系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制

4.1模糊控制的基本原理 4.2模糊控制系统分类 4.3模糊控制器的设计 4.4模糊控制器设计实例-洗衣机模糊控制 4.5 模糊自适应整定PID控制

 6.1 机器人控制系统概述  6.2 机器人单关节位置控制（机电部分）  6.2.1 知识回顾：二阶线性系统稳定性  6.2.2 机器人单关节的建模与PD控制  6.3 机器人单关节分解控制器设计（机械部分）  6.4 机器人非线性前馈控制（机械部分）  6.5 机器人自适应控制（机械部分）  6.6 机器人力控制

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性

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

(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