1.概述 1.1 控制仪表与装置总体概述 1.2.仪表的分析方法 2.控制器 2.2模拟控制器 2.3. 数字式控制器 2.1.控制规律 3.1.概述 3.2 差压变送器 3.变送器 4.其他常用的单元仪表 4.1.开方器 4.2.积算器 4.3 辅助单元仪表 5.执行器 5.1. 概述 5.2.执行机构 5.3.调节机构 5.4. 执行器的选择计算 5.5.阀门定位器

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

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

实验一 调节器的校验、调节阀流量特定测试 实验二 压力单闭环实验 实验三 液位单闭环实验（调节器控制） 实验四 流量单闭环实验（调节器控制）

一、掌握基本控制规律的数学表示形式 二、掌握基本控制规律对过渡过程的影响 三、掌握气动、电动执行器的组成和特点

第一节 运算器 一、乘除器 二、开方器 第二节 执行器 一、电动执行机构 二、气动执行机构 三、阀门定位器 四、调节机构 五、执行器的选型

3.1 执行器的工作原理与分类 3.2 电动执行机构 3.3 气动执行机构 3.4 液动执行机构 3.5 调节机构 3.6 执行器的选择 3.7 其他执行设备 3.8 本章小结

7.1 概述 7.1.1 专家系统的起源与发展 7.1.2 专家系统的一般结构 7.1.3 专家系统的知识表示和获取 7.1.4 专家系统的特点及分类

什么是气动系统执行元件? 气缸 汽缸的原理及分类 有关气缸的几个基本概念 缸的动态特性 汽缸的选型 特殊气缸 摆动气缸 摆动气缸原理及分类 摆动气缸的选型

10.1 气源系统及气动辅件 10.2 气动执行元件 10.3 气动控制元件 10.4 气动基本回路