第一章绪论 第二章过程通道 第三章计算机控制理论基础 第四章控制算法 第五章直接数字控制设计 第六章现代控制设计方法 第七章总线与接口技术 第八章可靠性于抗干扰措施 第九章控制系统软件设计 第十章现场总线技术

1 预测控制的发展 2 预测控制的基本原理 3 模型算法控制(MAC) 4 动态矩阵控制(DMC) 5 状态反馈预测控制(SFPC) 6 多变量协调预测控制

数字控制器的设计方法: 连续化设计:采样周期短、控制算法简 单的系统。忽略零阶保持器和采样器,求 出系统的连续控制器,以近似方式离散化 为数字控制器。 离散化设计:采样周期长的或控制复杂 的系统。直接使用采样控制理论设计数字控制器

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

3.1 产生式系统 3.2 产生式系统的搜索(控制)策略 3.3 图搜索算法 3.4 产生式系统的规则问题 3.5 应用举例 3.6 产生式系统的不确定性问题 3.7 系统设计技巧

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能

4.1 专用与通用的抉择、硬件与软件的权衡 4.2 微机控制系统的设计思路 1、整体方案的确定 2、控制算法的确定 3、微型计算机的选择 4、控制系统总体设计 5、软件设计 4.3 微机控制系统的构成与种类

6.1 为什么有控制开销? 6.2 避免网络代码中的调度开销 6.3 避免应用中的上下文切换开销 6.4 Web服务器性能测试 6.5 避免系统调用 6.6 减少中断

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性

针对热连轧过程中板形板厚综合控制问题,提出了兼顾板形的负荷分配方法,并且使用免疫遗传算法进行了参数优化.实验数据对比分析表明,该方法是有效的,能够实现板形板厚的综合控制