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一．计算机控制实验指导 1．概述.1 2．实验一 A/D 与 D/A 转换.3 3．实验二 数字滤波.7 4．实验三 D(s)离散化方法的研究.9 5．实验四 数字 PID 控制算法的研究.13 6．实验五 串级控制算法的研究.16 7．实验六 解耦控制算法的研究.19 8．实验七 最少拍控制算法的研究.23 9．实验八 具有纯滞后系统的大林控制.28 10．实验九 线性离散系统的全状态反馈控制.30 11．实验十 二维模糊控制器.33 12．实验十一 单神经元控制器.36 二．计算机控制对象实验指导 1．实验一 直流电机转速计算机控制实验.39 2．实验二 水箱液位计算机控制实验.41 三．计算机控制软件说明 1．概 述.43 2．安装指南及系统要求.47 3．功能使用说明.48 4．VBScript 编程及疑难解答.55 5．使用实例.78

第一部分 学科（专业类）教育课程 《自动化类专业导论》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 第二部分 专业教育课程 《嵌入式原理与应用 B》 《自动控制原理》 《传感器与检测技术 B》 《电机及拖动基础》 《电气控制与 PLC A》 《电力电子技术》 《自动控制系统设计》 《过程控制技术》 《运动控制系统》 《工厂供电技术》 《数字信号处理》 《DSP 原理及应用》 《智能控制技术》 《MATLAB 基础与应用》 《高级程序设计 C++》 《电气 CAD》 《工业机器人技术基础》 《机电产品创新设计 B》 《计算机控制技术》 《文献检索与论文写作》 《机械基础》 《自动化专业英语》 《无人机系统导论》 《现代控制理论》 《计算机网络与通信》 《EDA 技术及应用》 《虚拟仪器技术》 《机器视觉技术》 《人工智能技术及应用》 《人机界面技术》 《工业机器人编程与调试》 《现场总线技术》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 B》 《电子工艺实习》 《模拟电子技术课程设计 A》 《嵌入式原理与应用课程设计 B》 《大学物理实验》 《数字电子技术课程设计 A》 《自动控制原理课程设计》 《电气控制与 PLC 课程设计 A》 《电工实习 B》 《电力电子技术课程设计》 《职业资格考证》 《机器人控制系统集成实训》 《过程控制工程设计实训》 《计算机控制应用实训》 《控制系统综合实训》 《自动化专业社会实践》 《自动化专业毕业实习》 《自动化专业毕业论文（设计）》

第一部分 学科（专业类）教育课程 《自动化类专业导论》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 第二部分 专业教育课程 《嵌入式原理与应用 B》 《自动控制原理》 《传感器与检测技术 B》 《电机及拖动基础》 《电气控制与 PLC A》 《电力电子技术》 《自动控制系统设计》 《过程控制技术》 《运动控制系统》 《工厂供电技术》 《数字信号处理》 《DSP 原理及应用》 《智能控制技术》 《MATLAB 基础与应用》 《高级程序设计 C++》 《电气 CAD》 《工业机器人技术基础》 《机电产品创新设计 B》 《计算机控制技术》 《文献检索与论文写作》 《机械基础》 《自动化专业英语》 《无人机系统导论》 《现代控制理论》 《计算机网络与通信》 《EDA 技术及应用》 《虚拟仪器技术》 《机器视觉技术》 《人工智能技术及应用》 《人机界面技术》 《工业机器人编程与调试》 《现场总线技术》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 B》 《电子工艺实习》 《模拟电子技术课程设计 A》 《嵌入式原理与应用课程设计 B》 《大学物理实验》 《数字电子技术课程设计 A》 《自动控制原理课程设计》 《电气控制与 PLC 课程设计 A》 《电工实习 B》 《电力电子技术课程设计》 《职业资格考证》 《机器人控制系统集成实训》 《过程控制工程设计实训》 《计算机控制应用实训》 《控制系统综合实训》 《自动化专业社会实践》 《自动化专业毕业实习》 《自动化专业毕业论文（设计）》

1. 直接自适应控制和间接自适应控制的基本概念； 2. 模糊模型参考学习控制（FMRLC）的原理、结构； 3. FMRLC 的设计和实现

教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

一、点火控制系统的发展 点火系统最基本的原理是通过断电开关控制点火线圈一次电流的大小和断电时间,从而控 制点火的能量和时刻,保证发动机汽缸内的混合气彻底燃烧 °

10.1 气源装置 10.2 气动辅件 10.3 气动执行元件 10.4 气动控制阀

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

5.1 液压阀概述 5.2 方向控制阀 5.3 压力控制阀 5.4 流量控制阀 5.5 叠加阀和插装阀 5.6 电液伺服阀 5.7 电液比例阀 5.8 电液数字阀