第一节 绪论 第二节 数学准备 第三节 用变分法求解最优控制问题 第四节 极小值原理及其应用 第五节 线性二次型问题的最优控制 第六节 动态规划法

1.电气控制系统的原理设计及工艺设计 2. C534JI立车横梁电气控制系统设计

5.1 引言 5.2 采样过程的数学描述 5.3 信号恢复 5.4 Z变换理论 5.5 采样系统的数学模型 5.6 离散控制系统分析 5.7 Matlab在离散系统中应用

一、传递函数的概念 二、传递函数的性质 三、典型环节及其传递函数

本章主要内容： 1. 非线性控制系统概述 2. 相平面法 3. 非线性系统的相平面分析 4. 描述函数法 5. 非线性系统的描述函数分析

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

1主导极点的概念 教材中的例4.5.1:直流电机位置伺服系统的阶跃响应

1简单滞后环节 考虑一个简单的滞后项:s=1oT+1

1平面 我们可得: C(s)=G()R(s) 其中C,G和R是关于s的多项式的分式