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

1. 频率特性（基本概念，图示方法、稳态误差分析）； 2. 典型环节的频率特性； 3. 系统开环频率特性的绘制； 4. Nyquist 稳定判据； 5. 控制系统的稳定裕量

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

线性定常齐次状态方程的解 矩阵指数函数-状态转移矩阵 线性定常系统非齐次方程的解 线性时变系统的解 离散系统状态方程的解 连续时间状态表达式的离散化

状态空间表达式的模拟结构图 Simulation structural diagram of state space 状态空间表达式的建立 Establishment of state space description 由状态空间表达式求传递函数 Get the transform function matrices from state space representation 离散时间系统的状态空间表达式

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

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

6.3.1 串联超前校正（基于频率响应法） 6.3.2 串联滞后校正(基于频率响应法) 6.3.3 串联滞后-超前校正

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

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