基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

1.1引言 1.2自动控制系统示例 1.3闭环控制和开环控制 1.4自动控制系统的分类 1.5对自动控制系统的基本要求 1.6对本课程的基本要求

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一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

7-1 概述 7-2 模糊逻辑控制技术软件的开发工具（Pop Fuzzy 2.0） 8-1 模糊逻辑硬件电路 8-2 模糊计算机

控制领域提供了设计物理系统和信息系统的原理和方法,使这些系统可 以自动地适应环境的变化以保持期望的性能在过去的40年里,随着相关理 论和数学方面取得的突破性进展,以及传感技术和计算技术的改善,控制领 域已经取得了巨大进展。如今,控制系统在许多领域起着重要的作用,如制 造业、电子、通讯、运输、计算机和网络以及许多军事系统等

一、液压阀的作用 液压阀是用来控制液压系统中油液的流动方向或调节其压力和流量的,因此它可分为 方向阀、压力阀和流量阀三大类。一个形状相同的阀,可以因为作用机制的不同,而具有 不同的功能。压力阀和流量阀利用通流截面的节流作用控制着系统的压力和流量,而方向 阀则利用通流通道的更换控制着油液的流动方向

17.1 电重量法 17.2 控制电位库仑法 17.3 控制电流库仑法 17.4 控制电位和控制电流库仑法的比较

教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

1. 直接自适应控制和间接自适应控制的基本概念； 2. 模糊模型参考学习控制（FMRLC）的原理、结构； 3. FMRLC 的设计和实现