5.1 李雅普诺夫稳定性定义 5.2 李雅普诺夫稳定性理论 5.3 线性系统的李雅普诺夫稳定性分析 5.4 非线性系统的李雅普诺夫稳定性分析 5.5 李雅普诺夫第二法在系统设计中的应用

第一章状态方程 第二章转移矩阵 箄三章能控性与能观测性 筧四章变分法与最优控制 第五章最大值原理 第六章动态规划 第七章线性最优控制系统 第八章基本估计理论 第九章卡尔曼滤波

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烟台理工学院：《检测技术及控制仪表》理论课教学大纲 Measurement Technologies and Control Instruments

四川大学：测试技术与控制工程系课程教学资源《误差理论及数据处理》教学大纲 Error Theory and Data Processing

本章研究一类模型不确定的非线性系统控制的技术，即滑模控制技术。 模型不确定性产生于实际系统的不确定性或者因为有目的的简化了系统动态，分为结构不精确性及无结构不精确性两类不确定模型。解决结构不精确性模型的稳定性有效方法是采用鲁棒控制，鲁棒控制器的典型结构是由标称部分和用于处理模型不精确性的附加项组成。鲁棒控制的一个简单的方法就是滑模控制技术。 • 首先，本章讨论处理匹配条件下的鲁棒控制。 • 其次，介绍Lyapunov再设计和连续型控制器 • 最后，我们通过滑模控制在风力发电中的应用结束本章内容。 8.1 滑模控制 8.1.1 问题引入 8.1.2 滑模面设计 8.2 抖动现象 8.3 滑模控制在风力发电中的应用

经典变分法的局限性 连续系统的极小值原理 最短时间控制问题 最少燃料控制问题 离散系统的极小值原理

二、小脑模型连接控制器(CMAC)网络 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

安徽理工大学：《智能控制及仿真》课程教学资源（课件讲义）第6章 神经网络的理论基础

2.1 引言 2.2 基于局部参数最优化理论的设计方法 2.3 基于李雅普诺夫稳定性理论设计模型参考自适应控制系统 2.4 本章小结