（ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

一、模糊逻辑控制器的基本结构 二、模糊控制系统的设计 三、PID 控制器模糊增益调节 四、模糊系统的稳定性分析 五、利用MATLAB设计模糊控制器

神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值，输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数，输出的 数目即为输入数据要聚类的数目

比较：传统的优化方法 （1）依赖于初始条件。 （2）与求解空间有紧密关系，促使较快地收敛到局部

原理：从小脑活动只获取启发 （1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制

❖ §3.1 线性定常系统的时域响应 ❖ §3.2 控制系统时域响应的性能指标 ❖ §3.3 线性定常系统的稳定性 ❖ §3.4 系统的稳态误差 ❖ §3.5 一阶系统的时域响应 ❖ §3.6 二阶系统的时域响应 ❖ §3.7 高阶系统的瞬态响应 ❖ §3.8 用MATLAB和SIMULINK进行瞬

❖ §2.1 线性系统的微分方程 ❖ §2.2 微分方程的线性化 ❖ §2.3 传递函数 ❖ §2.4 方框图 ❖ §2.5 信号流图 ❖ §2.6 在MATLAB中数学模型的表示

❖ § 1.1 开环控制和闭环控制 ❖ § 1.2 自动控制系统的组成及术语 ❖ § 1.3 自动控制系统的类型 ❖ § 1.4 自动控制系统性能的基本要求 ❖ § 1.5 自动控制课程的主要任务 ❖ § 1.6 自动控制系统实例