8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析 8.9 离散系统的状态空间描述

一、 非线性系统的特征与定义 二、 非线性对系统性能的影响 三、 非线性系统的分析方法

1.1 课程介绍 1.2 自动控制理论与技术的产生与发展 1.3 控制系统的基本概念 1.4 控制系统的组成和基本环节 1.5 自动控制系统的分类 1.6 自动控制系统基本要求

通过本章的学习，学生应重点掌握系统函数Hj()的意义及其在系统分析中的作用；无失真传输条件和理想低通滤波器的概念及其物理不可实现性；希尔伯特变换及系统函数的约束特性；与傅里叶变换相关的基本通信原理和技术

1. 校正的基本概念 2. 线性系统的基本控制规律 3. 常用校正装置及其特性 4. 串联校正 5. 反馈校正 6. 复合校正 7. 小结

1. 离散控制系统的基本概念 2. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理，零阶保持器 3. 离散系统的数学描述 z变换，脉冲传递函数（开环、闭环），差分方程 4. 离散系统的z域分析法 稳定性，极点分布与暂态性能，稳态误差， 根轨迹法（自学） 5. 离散系统的频域分析法（自学） 6. 离散系统的状态空间分析法（自学） 7. 离散系统的综合（自学）

1、定义与分类 2、应用场景 3、国内外现状 4、发展趋势 5、集群系统 6、无人机系统 7、无人机平台 8、飞机管理系统 9、飞管机载软件 10、学习建议

第一节 绪论 第二节 数学准备 第三节 用变分法求解最优控制问题 第四节 极小值原理及其应用 第五节 线性二次型问题的最优控制 第六节 动态规划法

1 预测控制的发展 2 预测控制的基本原理 3 模型算法控制(MAC) 4 动态矩阵控制(DMC) 5 状态反馈预测控制(SFPC) 6 多变量协调预测控制

第一节 神经网络概述 第二节 人工神经网络的基本概念 第三节 感知器 第四节 BP神经网络 第五节 神经网络控制