本章主要内容： 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 本章小结： • 线性定常系统的能控性的概念和判据 • 线性定常系统的能观性的概念和判据 • 线性时变系统的能控性和能观性的概念和特点 • 离散时间系统的能控性和能观性的特点和判据 • 系统的线性非奇异(等价)变换是一种基本的重要方法，在控制理论中有重要作用。 • 对偶系统和对偶原理有着多方面的重要应用 • 能控标准型和能观标准型的形式和变换方法 • 线性系统的结构分解的意义和分解方法

1、静态系统的辨识,它包括: （1)参数辨识 （2)结构辨识 2、动态系统的辨识 （1)结构辨识 （2)系统行为的辨识 一般情况下的静态模糊辨识问题，在一般情况下,规则具有以下的形式:

1、静态系统的辨识，它包括： （1）参数辨识 （2）结构辨识 2、动态系统的辨识 （1）结构辨识 （2）系统行为的辨识

相同之处 （ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用 数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

4.1 问题的提出 4.2 能控性的定义 4.3 能控性的判定 4.4 能观性的定义 4.5 能控性、能观性与传递函数矩阵的关系 4.6 用MATLAB判定能控性能观性

Optimal Design of CMAC Neural-Network Controller for Robot Manipulators Young H. Kim and Frank L. Lewis, Fellow, IEEE Abstract—This paper is concerned with the application of quadratic optimization for motion control to feedback control of robotic systems using cerebellar model arithmetic

（1)都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; （2)不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; （3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。不同之处:(工作机制方面:

（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

Abstract-This paper is concerned with the application neural-network based, closed-loop control can be found [12 of quadratic optimization for motion control to feedback For indirect or identification-based, robotic-system control, sev control of robotic systems using cerebellar model arithmetic eral neural network and learning schemes c can be found in the lit

第一节过滤器模型和衰减模型 第二节反应选择模型与知觉选择模型 第三节中枢能量理论 第四节控制性加工与自动加工