非线性网络控制系统的分析与设计

《简单控制系统的设计》教案一、教学目标1. 了解控制系统的基本概念和分类。

2. 掌握简单控制系统的设计方法和步骤。

3. 能够运用控制系统理论知识分析和解决实际问题。

二、教学内容1. 控制系统的基本概念控制系统的定义控制系统的组成控制系统的分类2. 简单控制系统的设计方法系统建模系统稳定性分析系统控制器设计系统仿真与实验3. 控制系统设计实例线性控制器设计实例非线性控制器设计实例数字控制器设计实例三、教学方法1. 讲授法：讲解控制系统的基本概念、设计方法和实例。

2. 实践法：引导学生参与控制系统实验，提高实际操作能力。

3. 讨论法：组织学生分组讨论，促进互动交流。

四、教学准备1. 教学PPT：制作控制系统基本概念、设计方法和实例的PPT。

2. 实验设备：控制系统实验装置。

3. 参考教材：控制系统相关教材和学术论文。

五、教学过程1. 引入控制系统的基本概念，讲解控制系统的重要性。

2. 介绍控制系统的基本组成和分类，让学生了解控制系统的基本框架。

3. 讲解控制系统的设计方法，包括系统建模、稳定性分析、控制器设计等步骤。

4. 通过实例分析，让学生掌握控制系统设计的方法和技巧。

5. 组织学生进行实验操作，验证控制系统设计结果的正确性。

6. 引导学生进行分组讨论，分享控制系统设计的心得体会。

7. 总结本节课的内容，布置课后作业，巩固所学知识。

六、教学评估1. 课堂讲解评估：通过观察学生的听课情况，了解学生对控制系统基本概念和设计方法的理解程度。

2. 实验操作评估：通过学生在实验过程中的操作表现，评价其对控制系统设计方法的掌握情况。

3. 课后作业评估：通过学生完成的课后作业，检验其对课堂所学知识的吸收和运用能力。

七、教学拓展1. 控制系统在工程中的应用：介绍控制系统在工业、交通、医疗等领域的应用案例，让学生了解控制系统的实际价值。

2. 先进控制系统技术：简要介绍智能控制、自适应控制等先进控制系统技术，激发学生的学习兴趣。

经典控制理论是以传递函数为基础的一种控制理论，控制系统的分析与设计是建立在某种近似的和(或)试探的基础上的、控制对象一般是单输入单输出、线性定常系统；对多输入多输出系统、时变系统、非线性系统等．则无能为力。

经典抑制理论主要的分析方法有频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波夫法等。

控制策略仅局限于反馈控制、PID控制等。

这种控制不能实现最优控制。

现代控制理论是建立在状态空间上的一种分析方法，它的数学模型主要是状态方程，控制系统的分析与设计是精确的。

控制对象可以是单输入单输出控制系统．也可以是多输人多输出控制系统，可以是线件定常控制系统，也可以是非线性时变控制系统，可以是连续控制系统，也可以是离散和(或)数字控制系统。

因此，现代控制理论的应用范围更加广泛。

主要的控制策略有极点配置、状态反馈、输出反馈等。

由于现代控制理论的分析与设计方法的精确性，因此，现代控制可以得到最优控制。

但这些控制策略大多是建立在已知系统的基础之上的。

严格来说．大部分的控制系统是一个完全未知或部分未知系统，这里包括系统本身参数未知、系统状态未知两个方面，同时被控制对象还受外界干扰、环境变化等的因素影响。

智能控制是一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法，它采用的理论方法则主要来自自动控制理论、人工智能和运筹学等学科分支。

内容包括最优控制、自适应控制、鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制、仿人控制等。

其控制对象可以是已知系统也可以是未知系统，大多数的控制策略不仅能抑制外界干扰、环境变化、参数变化的影响，还能有效地消除模型化误差的影响。

控制与设计知识点大全【控制与设计知识点大全】一、引言控制与设计是现代工程领域中不可或缺的重要环节，涉及到各种系统、设备和过程的调节和优化。

本文旨在全面介绍控制与设计的相关知识点，包括控制理论、设计方法以及实际应用等方面内容。

二、控制理论1. 控制系统的基本概念控制系统是指由传感器、执行器和控制器组成的系统，通过对系统的输入和输出进行监测和调节，实现对目标状态或性能的控制。

2. 反馈控制理论反馈控制理论是控制系统设计中的基础理论，通过对系统输出与期望输出之间的差异进行反馈调节，实现对系统稳定性和性能的优化。

3. 控制系统的稳定性与鲁棒性控制系统的稳定性是指系统在各种干扰和不确定性的影响下，是否能保持稳定。

鲁棒性则是指系统抵抗干扰和不确定性的能力。

4. 线性控制与非线性控制线性控制是指控制系统中的数学模型是线性的，而非线性控制则是指系统模型具有非线性特性，需要采用专门的设计方法。

5. 自适应控制理论自适应控制理论是指控制系统可以根据实时的系统状态和性能变化，自动调整控制策略和参数，以适应不断变化的工况条件。

三、设计方法1. 系统建模与仿真系统建模是指将实际系统抽象成数学模型，以便进行分析和设计。

仿真则是利用计算机模拟系统的动态响应和性能，评估不同控制策略的效果。

2. PID控制器设计PID控制器是最常用的控制器之一，通过比例、积分和微分三个部分的组合，实现对系统的稳定控制和响应速度调节。

3. 先进控制方法除了传统的PID控制，还有一些先进的控制方法，如模糊控制、神经网络控制、自适应控制等，可以更好地处理非线性、时变等复杂系统。

4. 优化与最优控制优化与最优控制是通过优化理论和方法，寻找最优的控制策略和参数，以实现系统性能的最大化或最小化。

四、实际应用1. 工业自动化控制与设计在工业自动化中起着重要作用，包括生产线控制、工艺控制、机械控制等方面。

2. 动力系统控制对于动力系统，如发电厂、机车等，控制与设计能够提高系统的效率和稳定性，保证安全运行。

线性控制理论参考答案线性控制理论参考答案线性控制理论是自动控制领域中的重要理论之一，它研究的是线性系统的建模、分析和控制方法。

在实际应用中，线性控制理论被广泛应用于工业自动化、航空航天、机器人等领域。

本文将从线性系统的基本概念、控制器设计和系统分析等方面，为读者提供一份线性控制理论参考答案。

1. 线性系统的基本概念线性系统是指系统的输入和输出之间存在线性关系的系统。

线性系统具有叠加性、齐次性和比例性等特点。

叠加性意味着系统对多个输入信号的响应可以通过对每个输入信号的响应的叠加来得到。

齐次性表示系统对于零输入信号的响应为零。

比例性意味着系统对于输入信号的响应与输入信号的幅度成比例。

2. 控制器设计控制器的设计是线性控制理论的核心内容之一。

常见的控制器设计方法包括比例控制、积分控制和微分控制。

比例控制是根据系统输出与期望输出之间的差异来调整系统输入的大小。

积分控制是根据系统输出与期望输出之间的积分误差来调整系统输入的大小。

微分控制是根据系统输出与期望输出之间的变化率来调整系统输入的大小。

3. 系统分析系统分析是线性控制理论的另一个重要内容。

系统分析的目的是评估系统的性能和稳定性。

常用的系统分析方法包括时域分析和频域分析。

时域分析是通过观察系统的时域响应来评估系统的性能和稳定性。

频域分析是通过将系统的输入和输出信号转换到频域来评估系统的性能和稳定性。

4. 线性控制理论的应用线性控制理论在实际应用中有着广泛的应用。

在工业自动化领域，线性控制理论被用于控制工业过程中的温度、压力、流量等参数。

在航空航天领域，线性控制理论被用于控制飞机的姿态和飞行轨迹。

在机器人领域，线性控制理论被用于控制机器人的运动和操作。

5. 线性控制理论的发展趋势随着科技的不断进步，线性控制理论也在不断发展。

目前，研究人员正在探索将线性控制理论与其他领域的理论相结合，如模糊控制、神经网络控制等。

同时，研究人员也在研究如何应用线性控制理论来解决非线性系统的控制问题。

控制工程基础理论与概念解析控制工程是一门应用科学，旨在通过设计和实施系统来影响系统的行为。

它涉及模型建立、系统识别以及控制系统的设计与实现。

本文将针对控制工程的基础理论和概念进行深入解析。

一、控制工程的基本概念1.1 控制系统控制系统是一个将输入转换为所需输出的组合，用于对某个过程、设备或系统进行控制的集成系统。

它由传感器、执行器以及控制器组成。

传感器用于采集实时的信息，而执行器则用于实现控制输出。

1.2 反馈控制反馈控制是一种常见的控制方法，通过不断对输出进行测量，并将测量结果与期望输出进行比较，从而调整控制器的输出。

这种反馈机制可以使系统对不确定性和扰动具有一定的鲁棒性。

1.3 系统建模与识别系统建模与识别是控制工程的关键环节。

它涉及将实际系统抽象为数学模型，以便进行系统分析和控制设计。

常用的建模方法包括物理建模、黑箱模型以及灰箱模型等。

1.4 控制器设计控制器设计是控制工程的核心任务之一。

它的目标是通过调整控制器的参数和结构，实现系统稳定性、动态响应和鲁棒性等性能指标的要求。

常见的控制器设计方法包括比例积分微分控制器（PID控制器）、模型预测控制（MPC）以及适应性控制等。

二、控制工程的核心理论2.1 线性控制理论线性控制理论是控制工程中最常用和基础的理论之一。

它基于线性系统理论，通过对线性系统的数学模型进行分析，实现对系统行为的控制。

线性控制理论包括稳定性分析、稳态误差分析、频域分析以及根轨迹法等。

2.2 非线性控制理论非线性控制理论是对非线性系统进行建模和控制的理论体系。

由于现实系统往往具有非线性特性，所以非线性控制理论对于解决实际问题具有重要意义。

非线性控制理论包括滑模控制、自适应控制以及神经网络控制等。

2.3 最优控制理论最优控制理论是控制工程中的一种高级控制理论，它的目标是通过优化控制策略，实现系统性能指标的最优化。

最优控制理论包括最优控制问题的建模、极大极小原理以及最优控制算法等。

自动控制系统实验教案一、实验目的1. 理解自动控制系统的原理和组成；2. 掌握自动控制系统的分析和设计方法；3. 熟悉自动控制系统的实验操作和调试技巧；4. 培养学生动手能力和团队协作精神。

二、实验原理1. 自动控制系统的基本概念：系统、输入、输出、反馈、控制目标等；2. 自动控制系统的分类：线性系统、非线性系统、时间不变系统、时变系统等；3. 自动控制系统的数学模型：差分方程、微分方程、传递函数、状态空间表示等；4. 自动控制器的设计方法：PID控制、模糊控制、自适应控制等。

三、实验设备与器材1. 实验台：自动控制系统实验台；2. 控制器：可编程逻辑控制器（PLC）、微控制器（MCU）等；3. 传感器：温度传感器、压力传感器、流量传感器等；4. 执行器：电动机、电磁阀、伺服阀等；5. 信号发生器：函数发生器、任意波形发生器等；6. 示波器、频率分析仪等测试仪器。

四、实验内容与步骤1. 实验一：自动控制系统的基本原理与组成（1）了解自动控制系统实验台的基本结构；（2）学习自动控制系统的原理和组成；（3）分析实验台上的控制系统。

2. 实验二：线性系统的时域分析（1）根据实验要求，搭建线性系统实验电路；（2）利用信号发生器和示波器进行实验数据的采集；（3）分析实验数据，得出系统特性。

3. 实验三：线性系统的频域分析（1）搭建线性系统实验电路，并连接频率分析仪；（2）进行频域实验，采集频率响应数据；（3）分析频率响应数据，得出系统特性。

4. 实验四：PID控制器的设计与调试（1）学习PID控制原理；（2）根据系统特性，设计PID控制器参数；（3）搭建PID控制实验电路，并进行调试。

5. 实验五：模糊控制器的设计与调试（1）学习模糊控制原理；（2）根据系统特性，设计模糊控制器参数；（3）搭建模糊控制实验电路，并进行调试。

五、实验要求与评价2. 实验操作：熟悉实验设备的操作，正确进行实验；3. 数据处理：能够正确采集、处理实验数据；4. 分析与总结：对实验结果进行分析，得出合理结论；5. 课堂讨论：积极参与课堂讨论，分享实验心得。

多输入多输出系统的分析与控制研究多输入多输出系统（MIMO系统）是指系统具有多个输入信号和多个输出信号的动态系统。

这种系统常见于许多现实世界中的应用，例如通信系统、控制系统和信号处理系统等。

对MIMO系统进行分析和控制研究对于实现优化的系统性能和稳定性至关重要。

本文将介绍MIMO系统分析和控制的基本原理和方法。

MIMO系统的分析是指对系统的输入和输出关系进行建模和分析，以了解系统的行为和特性。

在MIMO系统中，输入信号可以是多个不同的信号源，输出信号可以是多个关联的观测信号。

分析MIMO系统的目标是推导出系统的传递函数或状态空间描述，以研究系统的稳定性、频率响应和时域响应等特性。

在MIMO系统中，输入和输出之间的关系可以通过矩阵形式表示。

输入向量和输出向量分别表示为：u(t) = [u1(t), u2(t), ..., um(t)]^Ty(t) = [y1(t), y2(t), ..., yn(t)]^T其中，u(t) 是 m 维输入向量，y(t) 是 n 维输出向量。

为了分析MIMO系统的传递过程，可以使用频域方法和时域方法。

频域方法通过将输入和输出信号转换为复数的复信号，通过计算传递函数的频率响应来研究系统的行为。

时域方法则关注系统的时间响应特性，例如阶跃响应、脉冲响应和频率响应等。

MIMO系统的控制研究旨在设计合适的控制器以实现对系统的稳定性和性能的优化。

控制器的设计可以基于多个因素，例如系统的输入信号和输出信号的关系、系统的传递函数或状态空间模型以及所需的控制性能指标等。

常见的MIMO系统控制方法包括线性控制方法和非线性控制方法。

线性控制方法通常基于线性系统理论，例如状态空间控制方法和频域控制方法。

通过设计适当的线性控制器，可以实现对系统的稳定性和性能的优化。

然而，线性控制方法在非线性系统或强耦合系统中可能不适用。

非线性控制方法则针对非线性系统或强耦合系统进行设计。

这些方法通常基于非线性控制理论，例如滑模控制、自适应控制和最优控制等。

控制系统的状态空间分析方法控制系统是指将输入信号进行处理，通过执行特定的控制算法，使系统输出信号满足特定要求的系统。

控制系统有多种形式，例如电子系统、机械系统、化学系统、热系统等等。

控制系统的设计和分析是一个复杂的过程，需要考虑多个因素，包括系统动态响应、稳定性、鲁棒性、控制器的性能指标等等。

控制系统的状态空间表示是一种广泛应用的分析方法。

状态空间表示是将系统的状态和状态方程用矩阵和向量的形式表示出来。

状态方程是一组描述系统动态响应的微分方程或差分方程。

状态空间表示可以描述线性系统和非线性系统。

对于线性系统，状态空间表示为：dx/dt = Ax + Buy = Cx + Du其中，x是状态向量，表示系统的内部状态，u是输入向量，表示外部输入，y是输出向量，表示系统响应，A、B、C、D是矩阵，分别表示状态方程中的系数。

状态空间表示的优点在于它可以提供系统的完整信息，包括系统的结构和动态特性。

通过状态空间表示可以计算系统的传递函数、频率响应、控制器设计等等。

状态空间表示的另一个优点在于它可以用于多变量控制和非线性控制。

在多变量控制中，状态空间表示可以直接描述多变量系统的动态特性和相互关系。

在非线性控制中，状态空间表示可以近似描述非线性系统的动态行为，从而进行控制器设计。

状态空间分析方法是指基于状态空间表示进行系统分析的方法。

常见的状态空间分析方法包括状态转移矩阵法、观测矩阵法、极点配置法、模型匹配法等等。

状态转移矩阵法是指根据系统的状态方程，计算系统状态随时间的演变。

状态转移矩阵可以用于计算系统的传递函数、频率响应等等。

观测矩阵法是指根据系统的状态方程和输出方程，计算系统的状态和输出之间的关系。

观测矩阵可以用于设计状态反馈控制器和观测器。

极点配置法是指根据系统的状态方程和性能指标，设计状态反馈控制器，使系统的极点满足指定的要求。

极点配置法可以用于设计稳定控制器和提高系统的性能指标。

模型匹配法是指通过拟合实验数据或理论模型，确定系统的状态方程和性能指标。

《信号与系统教案》PPT课件第一章：信号与系统概述1.1 信号的概念与分类信号的定义信号的分类：连续信号、离散信号、随机信号等1.2 系统的概念与分类系统的定义系统的分类：线性系统、非线性系统、时不变系统、时变系统等1.3 信号与系统的研究方法解析法数值法图形法第二章：连续信号及其运算2.1 连续信号的基本性质连续信号的定义与图形连续信号的周期性、奇偶性、能量与功率等性质2.2 连续信号的运算叠加运算卷积运算2.3 连续信号的变换傅里叶变换拉普拉斯变换Z变换第三章：离散信号及其运算3.1 离散信号的基本性质离散信号的定义与图形离散信号的周期性、奇偶性、能量与功率等性质3.2 离散信号的运算叠加运算卷积运算3.3 离散信号的变换离散时间傅里叶变换离散时间拉普拉斯变换离散时间Z变换第四章：线性时不变系统的特性4.1 线性时不变系统的定义与性质线性时不变系统的定义线性时不变系统的性质：叠加原理、时不变性等4.2 线性时不变系统的转移函数转移函数的定义与性质转移函数的绘制方法4.3 线性时不变系统的响应输入信号与系统响应的关系系统的稳态响应与瞬态响应第五章：信号与系统的应用5.1 信号处理的应用信号滤波信号采样与恢复5.2 系统控制的应用线性系统的控制原理PID控制器的设计与应用5.3 通信系统的应用模拟通信系统数字通信系统第六章：傅里叶级数6.1 傅里叶级数的概念傅里叶级数的定义傅里叶级数的使用条件6.2 傅里叶级数的展开周期信号的傅里叶级数展开非周期信号的傅里叶级数展开6.3 傅里叶级数的应用周期信号分析信号的频谱分析第七章：傅里叶变换7.1 傅里叶变换的概念傅里叶变换的定义傅里叶变换的性质7.2 傅里叶变换的运算傅里叶变换的计算方法傅里叶变换的逆变换7.3 傅里叶变换的应用信号分析与处理图像处理第八章：拉普拉斯变换8.1 拉普拉斯变换的概念拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的性质8.2 拉普拉斯变换的运算拉普拉斯变换的计算方法拉普拉斯变换的逆变换8.3 拉普拉斯变换的应用控制系统分析信号的滤波与去噪第九章：Z变换9.1 Z变换的概念Z变换的定义Z变换的性质9.2 Z变换的运算Z变换的计算方法Z变换的逆变换9.3 Z变换的应用数字信号处理通信系统分析第十章：现代信号处理技术10.1 数字信号处理的概念数字信号处理的定义数字信号处理的特点10.2 现代信号处理技术快速傅里叶变换（FFT）数字滤波器设计数字信号处理的应用第十一章：随机信号与噪声11.1 随机信号的概念随机信号的定义随机信号的分类：窄带信号、宽带信号等11.2 随机信号的统计特性均值、方差、相关函数等随机信号的功率谱11.3 噪声的概念与分类噪声的定义噪声的分类：白噪声、带噪声等第十二章：线性系统理论12.1 线性系统的状态空间描述状态空间模型的定义与组成线性系统的性质与方程12.2 线性系统的传递函数传递函数的定义与性质传递函数的绘制方法12.3 线性系统的稳定性分析系统稳定性的定义与条件劳斯-赫尔维茨准则第十三章：非线性系统13.1 非线性系统的基本概念非线性系统的定义与特点非线性系统的分类13.2 非线性系统的数学模型非线性微分方程与差分方程非线性系统的相平面分析13.3 非线性系统的分析方法描述法映射法相平面法第十四章：现代控制系统14.1 现代控制系统的基本概念现代控制系统的定义与特点现代控制系统的设计方法14.2 模糊控制系统模糊控制系统的定义与原理模糊控制系统的结构与设计14.3 神经网络控制系统神经网络控制系统的定义与原理神经网络控制系统的结构与设计第十五章：信号与系统的实验与实践15.1 信号与系统的实验设备与原理信号发生器与接收器信号处理实验装置15.2 信号与系统的实验项目信号的采样与恢复实验信号滤波实验信号分析与处理实验15.3 信号与系统的实践应用通信系统的设计与实现控制系统的设计与实现重点和难点解析信号与系统的基本概念：理解信号与系统的定义、分类及其研究方法。

非线性系统理论在工程综合中应用概述：非线性系统理论是探索非线性系统行为的数学理论，广泛应用于各个领域的工程综合中。

与线性系统相比，非线性系统具有更为丰富和复杂的动态行为，包括混沌、周期运动和非周期运动等。

因此，研究非线性系统的理论和方法对于工程综合设计和控制具有重要意义。

本文将探讨非线性系统理论在工程综合中的应用，并分析其在不同领域的具体案例。

非线性系统理论在机械工程中的应用：在机械工程领域，非线性系统理论被广泛应用于机械系统的分析与设计。

例如，非线性振动分析可以帮助工程师预测机械系统的动态响应，提高系统的稳定性和可靠性。

此外，非线性系统理论还可以应用于设计和控制机械系统中的运动过程，优化系统的性能和效率。

例如，通过分析非线性系统中的自由度和耦合效应，工程师可以设计出高性能的机械系统，如振动抑制装置和自适应控制系统。

非线性系统理论在电气工程中的应用：在电气工程领域，非线性系统理论被广泛应用于电力系统和电子器件的分析与设计。

例如，电力系统中的非线性元件和负载可以导致系统不稳定和大范围振荡。

通过应用非线性系统理论，工程师可以预测并解决这些问题，提高电力系统的稳定性和可靠性。

此外，非线性系统理论还可以应用于电子器件的设计和优化。

例如，通过分析非线性系统中的非线性响应和失真，工程师可以设计出更高性能和更低功耗的电子器件。

非线性系统理论在化学工程中的应用：在化学工程领域，非线性系统理论被广泛应用于反应过程的分析与优化。

化学反应具有复杂的非线性特性，因此非线性系统理论可以帮助工程师理解和控制化学反应的动态行为。

例如，通过应用非线性系统理论，工程师可以预测反应过程中的反应速率和产物分布，优化反应条件和提高反应效率。

此外，非线性系统理论还可以应用于化学工程中的传热、质量传递和流体力学等方面，提高工艺的效率和能源利用率。

非线性系统理论在通信工程中的应用：在通信工程领域，非线性系统理论被广泛应用于信号处理和通信系统的设计与分析。

自动控制理论是一门研究如何设计稳定、鲁棒和高性能控制系统的学科。

自动控制理论的发展可以分为以下几个阶段：
1. 经典控制理论阶段：20世纪前半叶，经典控制理论主要集中在线性系统的研究上，包括PID控制器、根轨迹法、频域分析等方法。

这些方法主要适用于线性、稳定、可预测的系统。

2. 现代控制理论阶段：20世纪60年代后期至70年代初期，现代控制理论开始崭露头角，状态空间方法、最优控制理论、鲁棒控制理论等相继涌现，为非线性、时变系统的分析与设计提供了新的思路。

3. 数字控制理论阶段：随着计算机技术的发展，数字控制理论应运而生。

数字信号处理技术的应用使得控制系统设计更加灵活，同时也促进了实时控制的发展。

4. 智能控制理论阶段：近年来，随着人工智能和机器学习的快速发展，智能控制理论逐渐引起关注。

模糊控制、神经网络控制、遗传算法等方法被引入到控制领域，为复杂系统的建模与控制提供了新的思路。

5. 网络化控制理论阶段：随着物联网和云计算技术的快速发展，网络化控制理论成为一个新的研究热点。

研究者们开始探索在网络环境
下的控制系统设计与实现，涉及到网络延迟、数据丢失、安全性等问题。

总的来说，自动控制理论的发展经历了经典理论、现代理论、数字化、智能化和网络化等多个阶段，不断地推动着控制理论与技术的进步，为各种工程和科学应用提供了强大支持。

王建辉版自动控制原理课后简答题第一章1.什么是自动控制系统？自动控制系统通常由哪些基本环节组成？各环节起什么作用？1)在无人直接参与下可使生产过程或其他过程按期望规律或预定程序进行的控制系统。

2)6部分：控制对象：要进行控制的设备或过程；执行机构：直接作用于控制对象，使被控制量达到所要求的数值；检测装置：检测被控制量；给定环节：设定被控制量的给定值的装置；比较环节：检测的被控制量与给定量比较，确定两者之间的偏差量；中间环节：一般为放大环节，将偏差信号变换成适于控制执行机构执行的信号。

2.试比较开环控制系统与闭环控制系统的优缺点1)工作原理：开环控制系统不能检测误差，也不能校正误差，控制精度和抑制干扰的性能都比较差，而且对系统参数的变动很敏感。

闭环控制系统可以根据检测误差，从而抗干扰性强。

2)结构组成：开环系统没有检测设备，组成简单。

闭环系统由于添加了纠正偏差的环节，所以成本较高。

3)稳定性：开环控制系统的稳定性比较容易解决。

闭环系统中反馈回路的引入增加了系统的复杂性。

3.什么是系统的暂态过程？对一般的控制系统，当给定量或扰动量突然增加到某一个值时，输出量的暂态过程如何？1)系统从一个稳态过度到另一个稳态的需要经历的过渡过程。

2)单调过程；衰减振荡过程；持续振荡过程；发散振荡过程。

第二章1.什么是系统的数学模型？在自动控制系统中常见的数学模型形式有哪些？1)描述系统因果关系的数学表达式2)微分方程、传递函数、状态方程、传递矩阵、结构框图和信号流图。

2.简要说明用解析法编写自动控制系统动态微分方程的步骤。

1)确定系统的输入量和输出量；2)从系统的输入端开始，沿着信号传递方向，逐次依据组成系统各元部件的有关物理规律，列写元件或环节的微分方程；3)消除中间变量，建立只有输入量和输出量及其各阶导数构成的微分方程。

3.什么是小偏差线性化？这种方法能够解决哪类问题？就是将一个非线性函数在工作点展开成泰勒级数，略去二次以上的高次项，得到线性化方程，用来替代原来的非线性函数。

一类不确定执行器非线性系统的自适应控制刘棕成;董新民;薛建平;张立鹏【摘要】An adaptive neural network control method is proposed for a class of control systems with uncer-tain actuator nonlinearity.A model for the nonlinear actuator is developed which includes the characteristics of dead zone,backlash and “backlash-like”hysteresis.By combining the developed model and the Nussbaum-gain technique,the problem of uncertain actuator nonlinearity is solved perfectly.The proposed scheme does not re-quire the prior knowledge on the bounds of parameters of the motioned characteristics,and the slopes of dead zone can be time variant when dead zone nonlinearity is concerned.The adaptive compensation term is adopted to minify the influence of modeling error and external disturbance.Simulation results are presented to demon-strate the effectiveness of this method.%针对一类带不确定执行器非线性的控制系统，提出了一种自适应神经网络控制方法。