第四节软测量和推断控制 软测量技术 1.软测量技术概述 u(t) 2.回归法建模 对象 3.人工神经网络法建模 x(t) 4.模型的校正 5.丞例 推断控制系统 1.推断控制基本原理 R(S) U(s) Y(S) ★信号分离 (s) ★估计器E(s B(S)hD(s) ★推断控制器 A(s) A(S) 2.推断反馈控制 Ge(s ★主要被控变量y不可测时的推断反馈控制 ★主要被控变量y可测时的推断反馈控制 Inferential Control
第五节自适应控制和鲁棒控制 自适应控制系统基本结构和类型 1.自适应控制系统的基本结构 2.自适应控制系统的基本类型 3.过程辨识的实验方法 简单自适应控制系统 1.依据偏差自动调整控制器参数 2.依据扰动自动调整控制器参数 自整定控制器 1.继电器型自整定控制器 2.波形识别自整定控制器 四、自校正控制器 1.自校正控制器的基本结构 2.最小方差控制器 五、模型参考自适应控制系统 1.模型参考自适应控制系统的基本结构 2.参数最优化方法 3.基于李亚普诺夫稳定性理论的方法 六、鲁棒控制
第六节时滞补偿控制 Smith预估补偿控制 1. Smith预估补偿控制原理 R(S) 2.实施 Smith预估补偿控制时的注意事项 GcTGI 3.内模控制 GK-TA 其他时滞补偿控制系统 1.增益自适应补偿控制 2观测补偿控制 F-GC)+/ F(s) R(S) y(s) ★观测器的基本原理 ★观测补偿控制系统的分析 Gu ym(s) ★实施时的注意事项 3.预估校正控制系统 ★控制方案 ★性能分析 S1一c下 F(s) y(s GK ★实施中的问题 Gm
第七节智能控制 智能控制概述 专家系统 1.专家系统概述 2.知识表示 3.推理机制 模糊控制 1.模糊理论基础 ★隶属函数和模糊集 ★模糊集运算 2.模糊控制和模糊控制器的设计 ★模糊控制器基本结构 ★模糊控制知识表述 ★基本模糊控制器的设计 ★模糊控制器的分析 四、神经网络控制 1.人工神经元 2.人工神经网络 3.人工神经网络在自动化中的应用
第八节监督控制 监督控制概述 操作优化控制 1.操作优化的过程变量确定 ★目标函数的确定 ★运行变量x的确定 2.约束条件的确定 3.优化算法的确定 统计过程控制 1.统计控制图 2.主元分析和部分最小二乘 ★主元分析 ★部分最小二乘