1. 直接自适应控制和间接自适应控制的基本概念； 2. 模糊模型参考学习控制（FMRLC）的原理、结构； 3. FMRLC 的设计和实现

◼ 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

9.3网络数据库的访问控制 9.3.1网络数据库访问控制方式 9.3.2 Oracle数据库访问控制简介

教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

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

• 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

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 对本课程的基本要求

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 线性反馈离散系统的状态反馈 6.7 状态观测器 6.8 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.9 线性系统的能检性及其观测器设计 6.10 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.11 线性二次型最优控制问题

控制系统的校正方法 • 概述 • 超前校正和滞后校正 • PID调节器 本章基本要求： 理解串联校正的含义； 掌握超前校正原理； 掌握滞后校正原理； 掌握比例、积分、微分、比例积分、比例微分、比例积分； 微分控制规律；