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第一节 神经网络概述 第二节 人工神经网络的基本概念 第三节 感知器 第四节 BP神经网络 第五节 神经网络控制

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上海交通大学：《现代控制理论 Modern Control Theory》课程教学资源（课件讲稿）第一章 绪论

麻省理工学院：《自动控制原理》课程教学资源（课件讲义）第30讲 Nyquist图举例

1控制系统的分析和设计(1.4) 1.1分析 系统输入和扰动变化,系统的性能将如何响应(变化)。 列:典型RC网络阶跃响应的速度1/RC

一、回顾使用反馈的动机! 1、减小参数变化的影响 2、减小扰动输入的影响 3、改善动态响应特性 4、减小稳态误差

1简单滞后环节 考虑一个简单的滞后项:s=1oT+1

本章研究一类模型不确定的非线性系统控制的技术，即滑模控制技术。 模型不确定性产生于实际系统的不确定性或者因为有目的的简化了系统动态，分为结构不精确性及无结构不精确性两类不确定模型。解决结构不精确性模型的稳定性有效方法是采用鲁棒控制，鲁棒控制器的典型结构是由标称部分和用于处理模型不精确性的附加项组成。鲁棒控制的一个简单的方法就是滑模控制技术。 • 首先，本章讨论处理匹配条件下的鲁棒控制。 • 其次，介绍Lyapunov再设计和连续型控制器 • 最后，我们通过滑模控制在风力发电中的应用结束本章内容。 8.1 滑模控制 8.1.1 问题引入 8.1.2 滑模面设计 8.2 抖动现象 8.3 滑模控制在风力发电中的应用