本文目录一览：
- 1、什么是自适应控制?
- 2 、基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制目录
- 3 、基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制内容简介
- 4、步进电机用什么控制方法?
- 5 、自适应控制(1)——自适应控制基本概念
什么是自适应控制?
1 、自适应控制是一种特殊的控制系统，其核心在于在线识别和调整系统状态、参数或策略，以适应不断变化的环境。它具备三个关键特点：一是实时地度量和调整系统性能；二是根据变化规律动态地制定控制策略；三是能自动修改控制器参数或输入信号 。
2 、自适应控制是一种动态控制系统 。自适应控制能够自动调整系统参数以适应被控对象的变化。这种控制方法的核心在于 ，它能够根据被控对象的实时反馈信息和预设的控制目标 ，自动调整控制策略，确保系统在各种条件下都能达到理想的控制效果 。
3 、具备以下特点的控制系统 ，可以称为自适应控制系统：在线进行系统结构和参数辨识或系统性能指标的度量 ，以便得到系统当前状态的改变情况 。按一定的规律确定当前的控制策略。在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号 。
4、所谓“自适应”一般是指系统按照环境的变化调整其自身使得其行为在新的或者已经改变了的环境下达到最好或者至少是容许的特性和功能 。
5 、自适应控制（adaptivecontrol）是采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统 ，这里所谓的“不确定性 ”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的 ，其中包含一些未知因素和随机因素 。
6 、自适应控制是指能够在运行过程中，自动改变控制参数的系统（通常是对PID控制参数进行调节 ，PID后述） ，最常用的手段是人工神经网络 。
基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制目录
1、本文主要探讨了基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制的理论与应用。首先，第1章概述了研究的背景及意义 ，着重介绍了非线性控制 、神经网络控制以及自适应控制和鲁棒控制的概念 ，为后续章节的深入讨论奠定了基础 。
2 、本书的核心在于应用细胞神经网络这一理论基础，结合线性矩阵不等式技术、Backstepping方法以及自适应控制策略，深入剖析了神经网络的稳定性分析、混沌神经网络的同步控制问题 ，以及非线性时滞系统的识别与控制技术 。本书特别针对那些致力于非线性控制理论研究的专家 ，提供了丰富的研究资源。
3 、此外，阐述了在控制系统中常用的神经网络结构 ，以及神经网络建模与辨识的基本理论 ，包括非线性系统辨识模型 、神经网络辨识的理论依据与辨识结构，以及神经网络控制方法的综述 ，涵盖了学习控制、直接逆控制 、内模控制 、预测控制、多层控制 、分级控制 、神经网络专家控制系统、神经网络模糊逻辑控制与自适应控制。
4 、还提供了相应的仿真示例 。不确定性对系统性能的影响在第5章和第6章中得到了关注 ，分别针对切换线性和奇异系统的鲁棒H∞控制进行了深入研究 。随着技术的扩展，文章涵盖了切换时滞系统 、非线性系统和神经网络控制的H∞∞控制 ，如第7章至第11章所述 ，展示了控制设计的多样性和复杂性。
基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制内容简介
1、本书的核心在于应用细胞神经网络这一理论基础，结合线性矩阵不等式技术 、Backstepping方法以及自适应控制策略 ，深入剖析了神经网络的稳定性分析 、混沌神经网络的同步控制问题 ，以及非线性时滞系统的识别与控制技术 。本书特别针对那些致力于非线性控制理论研究的专家，提供了丰富的研究资源 。
2、在第2章，作者详细分析了神经网络的稳定性 ，包括系统描述、预备知识 ，以及全局渐近稳定和指数稳定等理论。混沌神经网络同步控制部分，阐述了混沌神经网络自适应同步和脉冲混沌神经网络同步的实现方法 ，并通过仿真实验验证了理论的可行性 。章节末尾进行了总结 。
3 、此外 ，阐述了在控制系统中常用的神经网络结构，以及神经网络建模与辨识的基本理论 ，包括非线性系统辨识模型 、神经网络辨识的理论依据与辨识结构 ，以及神经网络控制方法的综述，涵盖了学习控制、直接逆控制 、内模控制 、预测控制、多层控制 、分级控制 、神经网络专家控制系统、神经网络模糊逻辑控制与自适应控制。
4 、模糊控制利用模糊数学 ，模拟人的思维 ，对复杂系统进行控制，尤其在处理大时滞和非线性问题上效果显著 。神经网络控制模仿人脑 ，通过多种网络结构实现辨识 、控制和学习 ，具有描述非线性系统和自适应能力 。实时专家控制结合专家系统和人工智能技术，进行决策和管理，尤其在复杂决策问题上表现出色。
5、刘艳军 ，辽宁工业大学理学院教授 。2007年7月毕业于大连理工大学 ，获控制理论与控制工程专业博士学位 。研究方向：自适应模糊控制，自适应神经网络控制以及非线性时滞系统。
6 、对于那些具有非线性 、大时滞、高阶次的复杂系统有着更好的控制性能。 参数自整定模糊控制 也称为比例因子自整定模糊控制 。这种控制方法对环境变化有较强的适应能力 ，在随机环境中能对控制器进行自动校正 ，使得控制系统在被控对象特性变化或扰动的情况下仍能保持较好的性能 。
步进电机用什么控制方法?
开环系统：这种控制系统是完全开环的，通常应用于步进电机系统中 ，由控制器、驱动器和步进电机组成。在这种系统中 ，控制器向驱动器发送脉冲信号，而驱动器则控制电机的转动角度 。由于电机或被控对象没有位置或速度反馈信号 ，因此这是一个单向的开环控制过程 。
，PID 控制：PID控制作为一种简单而实用的控制方法，在步进电机驱动中获得了广泛的应用。它根据给定值 r(t) 与实际输出值 c(t)构成控制偏差 e(t) ， 将偏差的比例 、积分和微分通过线性组合构成控制量 ，对被控对象进行控制 。
是步进电机的驱动器控制的 。步进电机驱动器细分的主要作用是提高步进电机的精确率。\x0d\x0a通常细分有2，4，8 ，16 ，32，62 ，128 ，256，51..\x0d\x0a在国外 ，对于步进系统 ，主要采用二相混合式步进电机及相应的细分驱动器 。
自适应控制(1)——自适应控制基本概念
自适应控制，一种智能调节自身特性的反馈控制策略 ，旨在使系统在面对环境变化时保持最优工作状态 。它并非预设模型 ，而是能自我调整以适应不确定性和动态特性变化。
自适应控制是一种特殊的控制系统，其核心在于在线识别和调整系统状态 、参数或策略 ，以适应不断变化的环境 。它具备三个关键特点：一是实时地度量和调整系统性能；二是根据变化规律动态地制定控制策略；三是能自动修改控制器参数或输入信号 。
自适应控制是一种动态控制系统。自适应控制能够自动调整系统参数以适应被控对象的变化。这种控制方法的核心在于 ，它能够根据被控对象的实时反馈信息和预设的控制目标，自动调整控制策略，确保系统在各种条件下都能达到理想的控制效果 。
自适应控制的基本原理是通过反馈系统 ，不断检测系统的参数 ，根据参数的变化规律，自动调整控制参数 ，以实现系统的最优控制效果 ，从而提高系统的稳定性和可靠性 。自适应控制：英文名称为adaptive control。在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征 。
自适应控制系统是一种能够自动调整系统参数以适应环境变化的控制系统 。解释：自适应控制系统是一种具有自动适应性的控制系统 ，其主要特点是可以根据外部环境的变化或者内部参数的变化 ，自动地调整系统的控制参数，以达到最优的控制效果。
标签： 电机控制系统的非线性自适应控制
