1、 智能控制的产生和基本特征 2、基于神经网络的系统辨识 3、基于神经网络的系统辨识示例 4、基于神经网络的系统控制 5、基于神经网络的系统控制示例

可控性最重要的含义,正如我们前2讲所讨论的那样,是能够确 保我们自由地进行反馈控制系统的设计。尤其是我们知道 反馈控制定理——当且仅当系统状态可控时,任意确定的闭环系 统可以通过状态反馈任意配置极点

第一题 例如汽车导航系统,输入为期望速度,输出是实际的速度。控制器是导航控制计算机, 它将实际速度和需要的速度相比较,并相应设置油门的大小。汽车为受控对象,转速计充当 传感器,扰动的来源是变速箱的换档,电源电压的波动为噪声源。(当然,实际的导航系统 更复杂且包含更多的传感器,但是基本概念是相同的)

非线性：指元件或环节的静特性不是按线性规律变化。 非线性系统：如果一个控制系统，包含一个或一个以上具有非 线性静特性的元件或环节，则称这类系统为非线性系统，其特 性不能用线性微分方程来描述

一、设计准则 系统设计所依据的性能指标为:稳态指标与动态指标。 (1)稳态性能指标(稳态误差e):对应于给定输入x(t)所引起的偏差ex对阶跃响应e=1斜波响应eKv

1控制系统的设计 我们已经花了半个学期的时间学习如何分析线性系统,回顾当初 提出反馈的四个初衷:

第二节能控性、能观性定义 一、能控性和能观性是系统的两个基本结构特性,对于系统的控制和估计问题具有重要的意义。 二、能控性反应的是输入对状态的控制能力。 三、能观性反应的是输出对状态的估计能力

3.1传递函数 定义:初始条件为零的线性定常系统输出的拉普拉

◼ 线性离散系统的基本概念 ◼ 离散时间函数的数学表达式及采样定理 ◼ Z变换 ◼ 线性常系数差分方程 ◼ 脉冲传递函数 ◼ 采样控制系统的时域分析 ◼ 采样控制系统的频域分析 ◼ 小结

用微分方程描述系统输入输出变量的动态特性是建立数学模型的一种基本方法