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

控制电机:在自动控制系统中作为检测、放大和 执行功能,其功率都较小;其工作原理与前面所 叙述的电机的原理一样,只是在性能上的要求不 同;对控制电动机的要求主要有:运行可靠、响 应快、精确度高等;控制电机的种类非常之多

第四节 PLC控制系统的设计 第三节 PLC应用程序设计方法 第四节 PLC控制系统的安装与布局

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 线性反馈离散系统的状态反馈 6.7 状态观测器 6.8 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.9 线性系统的能检性及其观测器设计 6.10 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.11 线性二次型最优控制问题

微控电机在本质上和我们以前所讲的普通 电机并没有区别,只是他们的侧重点不同而 已:普通旋转电机主要是进行能量变换，要 求有较高的力能指标；而控制电机主要是 对控制信号进行传递和变换，要求有较高 的控制性能，如要求反应快、精度高、运 行可靠等等。控制电机因其各种特殊的控 制性能而常在自动控制系统中作为执行元 件、检测元件和解算元件

一、课程设计的目的 该课程设计是在计算机控制技术与系统A课程结束之后进行的一个综合性实践教学环节,主要目 的是使学生在课程学习的基础上结合工程实际,运用所学基础理论和专业知识,进行过程通道、I/ O接口、数据通信、控制算法、离散系统数字控制器、可靠性与抗干扰措施、实时控制软件等有关内 容的综合分析、设计、制作和实验,使学生进一步加深对计算机控制系统知识的认识和掌握,同时也 给学生提供了一个实践和增加感性认识的机会,为今后从事实际工作打下一定的基础

6.1 数据通信基础 6.1.1 数据通信系统 6.1.2 数据传输编码 6.1.3 通信同步技术 6.1.4 常用传输介质 6.2 通信网络技术 6.2.1 网络拓扑结构 6.2.2 网络控制方法 6.2.3 差错控制技术 6.3 网络体系结构 6.4 串行通信总线 6.4.1 RS-232C通信总线 6.4.2 RS-422/485通信总线

一、常用控制电器的动作原理及其控制作用 二、鼠笼式三相异步电动机典型控制电路的工作原理

信流图是线性代数方程组结构的一种图形表达

5.1异步电动机的基础知识 5.2异步电动机的电磁转矩和机械特性 5.3三相异步电动机的控制 5.4常用控制电器 5.5电气控制电路