近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

针对电机驱动系统进行了基于有限时间控制器的结构/控制一体化设计.针对电机驱动系统跟踪控制问题，采用有限时间收敛方法设计了跟踪控制器.考虑系统状态信息不可测的情况，设计了有限时间滤波控制器，在估计系统速度信息的同时实现了有限时间跟踪控制.为进一步提升系统控制性能，考虑结构与控制之间存在的耦合问题，对电机驱动系统进行结构/控制一体化设计.首先针对电机驱动系统设计了同时考虑结构优化和控制器优化的一体化性能指标.所设计一体化性能指标能够在满足控制性能要求的同时，得到所能驱动的最大负载.同时优化系统的结构参数与控制器参数能够使控制系统达到全局最优，从而取得良好的控制效果.随后，采用嵌套优化策略对电机驱动系统的一体化设计问题进行简化，采用自适应步长的布谷鸟搜索算法对控制器参数优化问题进行求解，得到了一体化最优解.通过数值仿真验证了所提方法的有效性

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

◼ 流体输送设备的自动控制 ◼ 离心泵的自动控制方案 ◼ 往复泵的自动控制方案 ◼ 压气机的自动控制方案 ◼ 传热设备的自动控制 ◼ 两侧均无相变化的换热器控制方案 ◼ 载热体进行冷凝的加热器自动控制 ◼ 冷却剂进行汽化的冷却器自动控制 ◼ 精馏塔的自动控制 ◼ 精馏塔的干扰因素及对自动控制的要求 ◼ 精馏塔的控制方案 ◼ 化学反应器的自动控制 ◼ 化学反应器的控制要求 ◼ 釜式反应器的温度自动控制 ◼ 固定床反应器的自动控制 ◼ 流化床反应器的自动控制

一、学科平台课程 1《电路原理》 2《电路原理实验》 3《模拟电子技术基础》 4《模拟电子技术基础实验》 5《数字电子技术基础》 6《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《C 语言程序设计》 2《信号与系统 B》 3《微机原理与接口技术 B》 4《微机原理与接口技术实验》 5《电机原理及拖动基础》 6《检测技术与仪表》 7《自动控制原理 A》 8《电力电子技术》 9《过程控制》 10《过程控制专题实验》 11《运动控制》 12《运动控制专题实验》 13《电气控制技术》 14《电气控制技术实验》 三、个性化发展课程 1《控制系统仿真》 2《控制系统仿真实验》 3《现代控制理论》 4《计算机控制技术》 5《计算机控制技术实验》 6《嵌入式系统原理与应用 B》 7《嵌入式系统原理与应用 B 实验》 8《单片机技术及应用》 9《EDA 技术及应用》 10《EDA 技术及应用设计》 11《科技论文写作》 12《专业英语》 13《电气识图与 AUTOCAD 设计》 14《工控组态软件及应用》 15《工业控制网络与通信》 16《系统建模与辨识》 17《系统工程导论》 18《人工智能》 19《机器学习与模式识别》 20《智能传感器网络及应用》 21《智能控制理论及应用》 22《机器人控制技术及应用》 四、实践环节课程 1《高级语言编程综合训练》 2《电子工艺实习》 3《电子技术课程设计》 4《工程技术基础实训》 5《单片机课程设计》 6《嵌入式系统综合设计》 7《控制系统综合实训》 8《自动化工程实践》 9《毕业设计》

为满足无人直升机高精度轨迹跟踪的控制需求,并降低直升机动力学模型误差对飞行控制器飞行控制效果产生的影响,提出自抗扰自适应直升机混合控制.该控制器的内环控制采用模型跟随自适应控制,通过使用动量反向传播算法(MOBP)对该内环控制参数进行实时优化.通过使用自抗扰控制(ADRC)对直升机的水平速度进行控制.仿真结果表明,该混合控制器能够实现直升机对预定轨迹的跟踪.相对PID和级联ADRC控制,该控制器具有更好的抗扰性和鲁棒性.通过在200 kg级的专业植保无人直升机XV-2上搭载所提出的控制器,使其自主飞行轨迹跟踪控制的均方根误差在0.6 m以内

◼ 位式控制 ◼ 双位控制 ◼ 具有中间区的双位控制 ◼ 多位控制 ◼ 比例控制 ◼ 比例控制规律及其特点 ◼ 比例度及其对控制过程的影响 ◼ 积分控制 ◼ 积分控制规律及其特点 ◼ 比例积分控制规律与积分时间 ◼ 积分时间对系统过渡过程的影响 ◼ 微分控制 ◼ 微分控制规律及其特点 ◼ 实际的微分控制规律及微分时间 ◼ 比例微分控制系统的过渡过程 ◼ 比例积分微分控制

第一节 质量控制过程 一、质量控制的主要原理 二、农产品／食品加工控制中的技术性波动 第二节 质量控制技术工具和方法 一、取样和测量的准备 二、进料抽样试验 第三节 质量控制和业务行为 一、供应控制 二、生产控制 三、分配控制 第四节 管理控制过程 一、有效控制的特点 二、管理控制的抗性 三、组织控制的形式 四、控制的成本和收益 第五节 食品行业的质量控制