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

为实现酒精发酵变温控制，提出一种新的、具有专家调整策略的神经网络自组织模糊控制器.用神经网络代替传统模糊控制器的逻辑规则推理合成运算或查表，减少了工作量.采用一种对量化，比例因子进行专家调整的策略，使系统响应的上升时间减少，超调量降低，控制器的鲁棒性，稳定性均良好

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值

一、12203010掌握建设工程项目进度控制的含义、目的和任务,以及进度计划系统的概念 二、12203020掌握建设工程项目进度计划的编制方法 三、1Z203030掌握建设工程项目进度控制的方法 四、12203040熟悉建设工程项目总进度目标的论证 五、1Z203050了解计算机辅助建设工程项目进度控制的意义

本文提出的一种多变量自寻优闭环移动极点自校正控制算法的基本策略是:在控制过程中,以多变量广义最小方差为目标,自动移动闭环极点,且使其在控制量允许的范围内,闭环极点处在理想位置的系统。这样不仅能实现最优控制,且具有极点配置的鲁棒性

数控机床是现代加工车间最重要的装备。本文概述数控机床控制器的发展趋势。随着信息技术(T) 和制造技术(MT)的发展,出现了更多功能、更高性能的控制器,诸如多坐标、多系统(通道)的控制:具有 高精、高速、5轴加工功能和复杂加工、数控复合机床、进网通信、高可靠性和安全性等功能

1、什么是自动控制系统？ 2、自动控制理论的发展过程如何？它在国民 经济中有什么作用？ 3、什么是开环控制系统？什么是闭环控制系 统？它们的特点是什么？ 4、自动控制系统是如何分类的？ 6、什么是典型输入信号？研究自动控制系统 时用到哪些典型输入信号？ 5、自动控制系统的性能是如何评价的？

1.1 课程介绍 1.2 自动控制理论与技术的产生与发展 1.3 控制系统的基本概念 1.4 控制系统的组成和基本环节 1.5 自动控制系统的分类 1.6 自动控制系统基本要求

第一章 作物化学控制概述 第二章 植物激素系统与植物生长发育的化学控制 第三章 植物生长调节剂及其作用特征 第四章 作物化学控制技术原理 第五章 主要作物的化控原理和技术

第一章 作物化学控制概述 第二章 植物激素系统与植物生长发育的化学控制 第三章 植物生长调节剂及其作用特征 第四章 作物化学控制技术原理 第五章 主要作物的化控原理和技术