10.1 四种典型的校正类型 10.2 串联校正网络 10.3 基于Bode图的相位超前校正设计 10.4 基于根轨迹的相位超前设计 10.5 利用积分网络的系统设计

◼ 10.1 PLC梯形图的经验设计法及应用 ◼ 10.2 PLC梯形图的逻辑设计法及应用 ◼ 10.3 PLC梯形图的“翻译”设计法及应 用 ◼ 10.4 PLC梯形图的顺序控制设计法及应 用

神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象

原理：从小脑活动只获取启发 （1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制

5.1 S7-200编程的基本概念 5.2 基本逻辑指令 5.3 程序控制指令 5.4 PLC初步编程指导 5.5 简单程序编制

1）s平面上围线映射； 2）Nyquist稳定性判据 ； 3）相对稳定性和Nyquist稳定性判据 ； 4）在频域中规定的时域性能判据； 5）系统带宽； 6）时延系统的稳定性； 7）频域中的PID控制器； 8) Matlab仿真

1）s平面上围线映射； 2）Nyquist稳定性判据 ； 3）相对稳定性和Nyquist稳定性判据 ； 4）在频域中规定的时域性能判据； 5）系统带宽； 6）时延系统的稳定性； 7）频域中的PID控制器； 8) Matlab仿真

10.1 四种典型的校正类型 10.2 串联校正网络 10.3 基于Bode图的相位超前校正设计 10.4 基于根轨迹的相位超前设计 10.5 利用积分网络的系统设计

本标准规定了传感器的产品名称和性能特性术语，作为传感器专业统一技术用语的依据。 本标准适用于传感器的生产、科学研究、教学以及其他有关技术领域