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

4.1 线性系统稳定性的基本概念 4.2 传递函数表示的系统稳定性判定 4.3线性系统稳态误差的计算 4.4 本章小结

控制系统的动态（又叫瞬态）响应是指系 统从初始状态到接近稳定状态的响应。 动态响应对稳定系统才有意义。对不稳定 系统，其响应是发散的。 我们通常以系统在单位阶跃输入时的响应 特性,来衡量系统性能的优劣和定义时域性能 指标

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

4.1 线性定常系统的能控性 4.2 线性定常系统的能观性 4.3 线性时变系统的能控性和能观性 4.4 离散时间系统的能控性和能观性 4.5 能控性与能观性的对偶关系 4.6 能控标准型和能观标准型 4.7 线性系统的结构分解

4.1 线性定常系统的能控性 4.2 线性定常系统的能观性 4.3 线性时变系统的能控性和能观性 4.4 离散时间系统的能控性和能观性 4.5 能控性与能观性的对偶关系 4.6 能控标准型和能观标准型 4.7 线性系统的结构分解

一、系统的稳定性 如果一个线性定常系统在扰动作用消失后，能 够恢复到原始的平衡状态，即系统的零输入响应 是收敛的，则称系统是稳定的。 反之，若系统不能恢复到原始的平衡状态， 即系统的零输入响应具有等幅震荡或发散性质， 则称系统是不稳定的

2.1 数学基础 2.2 物理系统的微分方程描述 2.3 传递函数 2.4 方框图 2.5 信号流图 总结

3—1 系统时间响应的性能指标 3—2 一阶系统的时域分析 3—3 二阶系统的时域分析 3—4 高阶系统的时域分析 3—5 线性系统的稳定性分析 3—6 线性系统的稳态误差计算

 研究背景  时滞相关鲁棒控制方法  全新的自由权矩阵方法  时滞相关稳定性分析  改进的自由权矩阵方法