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6-1节控制机制与控制要领 第六章控制 【本章教学目标】 一、知识点: 1.了解控制职能的涵义,理解控制机制与要领; 2理解管理控制的几种基本类型; 3掌握控制的基本程序; 4理解预算控制与非预算控制的主要技术与方法,特别是现代方法 5理解管理信息系统的构成与功能;
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3-1 传统控制方法与模糊逻辑控制方法 3-2 模糊逻辑控制的工作原理 4-1 模糊逻辑控制器的结构 4-2 模糊逻辑控制器设计步骤 4-3 模糊逻辑控制器的设计方法 5-1 模糊逻辑控制系统的一般设计过程 5-2 模糊逻辑控制系统设计举例
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首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题
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宽带钢热连轧过程中,板形控制和板厚控制本质上都是对轧制过程中有载辊缝的控制,因此两者各自的控制回路必然存在着相互耦合的关系,这种耦合关系严重影响热轧宽带钢板形板厚综合质量的提高.本文在建立板形板厚耦合模型的基础上,采用反馈解耦控制方法,实现了板形板厚的解耦控制.计算机仿真结果表明,解耦控制环节的引入,基本消除板厚控制和板形控制之间的影响,尤其是消除辊缝调节对板凸度的连带干扰,解耦控制效果良好
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针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性
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第一节状态反馈控制 第二节预测控制 第三节解耦控制 第四节软测量和推断控制 第五节自适应控制和鲁棒控制 第六节时滞补偿控制 第七节智能控制 第八节监督控制 第九节故障检测诊断和容错控制 第十节综合自动化
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电气工程及其自动化专业 《电气工程专业导论》 《专业引领实战训练》 《工程电磁场》 《工程技术创新导论》 《电机学》 《专业开放实验》 《电力电子技术》 《单片机原理及应用》 《电气工程 Matlab 建模与仿真》 《自动控制原理》 《电气测量技术》 《电磁兼容技术》 《电气控制与 PLC 技术》 《电力系统分析》 《电力拖动自动控制系统》 《太阳能发电技术》 《DSP 原理及应用》 《电源技术及应用》 《太阳能光伏发电工程设计》 《电力电子技术综合设计(1)》 《电力电子技术综合设计(2)》 《毕业实习》 《创新创业竞赛实战》 《专业综合训练(1)(2)》 《供配电技术》 《风力发电技术》 《专业英语》 《电机节能技术》 《智能电网与微电网技术》 《工业计算机网络与通信》 《电力拖动自动控制系统课程设计》 《供配电系统综合课程设计》 《毕业设计》 智能科学与技术专业 《智能科学与技术导论》 《计算机软件基础》 《信号与系统基础》 《智能系统建模与仿真》 《脑与认知科学概论》 《数字信号处理》 《微控制器技术》 《专业综合实战训练(1)》 《控制理论》 《人工智能基础》 《神经网络》 《模糊控制》 《图像处理与模式识别》 《机器智能综合实验》 《移动操作系统》 《嵌入式系统》 《数据库新技术》 《无线自组织网络》 《飞行器控制导论》 《专业综合实战训练(2)》 《智能传感与检测技术》 《机器人学》 《数字控制系统》 《机器人控制课程设计》 《信息论与编码》 《数据挖掘与处理》 《专业英语阅读》 《控制系统设计方法》 《智能机器人》 《机器学习》 《智能系统与工程课程设计》 《科技创新与方法论》 《移动机器人导航技术》 自动化专业高精尖项目(双培计划) 《惯性导航技术》 《物联网系统基础与应用》 《系统辨识》 《集散控制系统》 《先进控制理论》 《楼宇自动化》 《应用自适应控制》 电气工程及其自动化专业轨道牵引电气化方向(双培计划) 智能科学与技术专业机器人大脑方向(双培计划) 《生产实习》 其他专业 机械设计制造及其自动化专业 《微机原理及应用》 新能源科学与工程专业 机械电子工程专业 《人工智能》
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本章主要介绍风振控制中主动控制和被动 控制的原理和控制系统及两种控制的常用设计 计算方法。其中主动控制主要有实时最优振型 控制法和随机最优控制算法,被动控制主要有 准最优控制法传递函数法。最后结合目前计算 的实际情况介绍了如何用计算机来模拟风振控 制过程
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课程导论 走进内部控制(一) 走进内部控制(二) 认识内部控制(一) 认识内部控制(二) 内部环境(一) 内部环境(二) 内部环境(三) 内部环境(五) 风险评估(一) 风险评估(二) 风险评估(三) 风险评估(四) 控制活动(一) 控制活动(二) 控制活动(三) 控制活动(四) 信息与沟通 业务活动控制(一) 业务活动控制(三) 复习
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9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
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