能控性、能观性和稳定性一样,是控制系统的重要性质,是实现各种控制 和状态估计的基础,在控制理论中起着核心的作用。 系统的状态空间描述可用图6.1表示

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

说明 >现代控制理论部 分的网络版,以胡寿松教授主编的《自动 控制原理》(第四版)的第九章和第十章为 基础,采用 Powerpoint22000制作。全部内 容分为六章和一个附录,其中包括:

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

9.1最优控制的概念 设系统的状态方程为 &=f(x,, t) (9.1) 性能指标的数学表达式一般可以表示为 J=[x(t ), ][x(),u(t), ]dr (9.2) 所谓最优控制,就是要确定在[to,t]中的最优控制u,将系统(9.1)的状 态从x(to)转移到x(ty),或者x(ty)的一个集合并使性能指标(9.2)最优

最优控制是系统设计的一种方法。它所研究的中心问题是如何选择控制信号才 能保证控制系统的性能在某种意义下最优

• 11.1 PLC在三相异步电动机控制中 的实现 • 11.2 PLC在步进电机控制中的实现 • 11.3 可编程控制器在常用数控机床 中的应用实例

◼ 9.1 PLC机电控制系统的总体 设计 ◼ 9.2 PLC机电控制系统设计的 基本内 容和步骤 ◼ 9.3 提高PLC控制系统可靠性 的措施

正如下面讲到的,由式(5.21)给出的线性控制律是最优控制律。所以,若能确定矩阵K中的未知元素,使得性能指标达极小,则u(t)=-Kx(t)对任意初 始状态x(0)而言均是最优的。图5.6所示为该最优控制系统的结构方块图

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念