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

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

一、控制系统数学模型的概念 定义:根据系统运动过程的物理、化学等规律,所写出 的描述系统运动规律、特性和翰出与输入关系的数学 表达式

2.1控制系统的微分方程 2.2 系统传递函数 2.3 典型环节的传递函数 2.惯性环节 2.3 系统的传递函数方框图及其简化 2.4 反馈控制系统传递函数 2.6 相似原理

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

1.1引言 1.2自动控制系统示例 1.3闭环控制和开环控制 1.4自动控制系统的分类 1.5对自动控制系统的基本要求 1.6对本课程的基本要求

1.1引言 1.2自动控制系统示例 1.3闭环控制和开环控制 1.4自动控制系统的分类 1.5对自动控制系统的基本要求 1.6对本课程的基本要求

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

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

第一章 自动控制的一般概念 第二章 控制系统的数学模型 第三章 线性系统的时域分析法 第四章 线性系统的根轨迹法 第五章 线性系统的频域分析法 第六章 线性系统的校正方法 第七章 线性离散系统分析