《智能控制技术》课程教学大纲.docx

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1、智能控制技术课程教学大纲课程英文 名Intelligent Control Technology课程 代码A0803Z87学分2总学时32理论学时32实验/实践学 时课程类别专业教育课课程性 质选修课先修课程自动控制理论、现代 控制理论适用专业理工科专业(非计算机专业)开课学院机电工程学院一、课程的地位与任务智能控制技术是自动化专业重要的专业教育课程，代表着自动控制理论发展的新阶 段，教学目的是培养学生掌握智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析设计的一般方法 及其应用。本课程以智能控制中发展比较成熟的模糊控制、神经网络技术的理论与应用作为 主要教学内容，介绍在工业领域中用传统方法难以解决的复

2、杂系统的控制问题。学生通过本课程的学习，可掌握智能控制系统的基本概念、工作原理、设计方法和实际 应用，具备初步的运用智能控制理论和技术，对复杂控制工程问题进行分析、设计及解决实 际问题的能力。二、课程目标(1)理解智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析与设计的理论知识体系，具有面向 自动化领域复杂控制工程问题的理解能力(支撑毕业要求1);(2)掌握模糊控制及人工神经网络的基本原理，具有运用智能控制理论，针对复杂控制工 程问题进行计算和模拟的能力(支撑毕业要求3)；(3)掌握智能控制系统设计的基本方法，具有运用智能控制理论和技术，针对复杂控制工 程问题进行分析、设计和改进的能力(支撑毕业要求3

3、)。表1课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标毕业要求(支撑程度H、M、L)1-33-13-3课程目标(1)H课程目标(2)H课程目标(3)H注：1.支撑强度分别填写H、M或L (其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低)；2.毕业要求须根据课程所在专业培养方案进行描述。三、课程主要内容与基本要求第1章绪论了解智能控制的发展历程、现状及应用；了解智能控制系统的几个重要分支：专家系统、模糊控制、神经网络控制、学习控制； 了解智能控制系统的组成结构、特点第2章模糊控制的理论基础了解模糊控制的发展历程、特点；了解模糊隶属度函数的建立原则和方法，熟悉几类常用的隶属度函数；熟练掌握模糊集合、模糊隶属度函

4、数的概念,熟练掌握模糊集合的表示方法及基本运算； 熟练掌握模糊关系的定义及合成运算；掌握语言变量的概念，掌握语言算子的概念和运算，掌握模糊逻辑推理方法；第3章模糊控制系统掌握模糊控制系统的组成结构与工作原理；掌握模糊控制器的结构，掌握常规模糊控制器的设计方法第4章 人工神经元网络模型了解人工神经网络的发展历程和分类，掌握人工神经元结构模型；理解感知器模型及其算法，理解多层前向神经网络及其BP学习算法；理解动态神经网络及其状态，理解二值型Hopfield网络状态转移关系，理解能量函数 定义及其与稳定状态的关系，了解Hopfield网络的联想记忆功能第5章神经网络控制论了解神经网络控制器的分类及特

5、点；了解神经网络控制器的学习机制；理解神经网络控制器的设计方法四 课程教学学时安排表2课程学时安排表教学内容教学 时数学生任务对应课程目标第1章绪论L1智能控制的发展过程1.2智能控制的主要方法L3智能控制系统的构成原理2了解智能控制的发展历程、现状和应用； 了解智能控制系统的几个重要分支：专 家系统、模糊控制、神经网络控制、学 习控制；理解智能控制系统的结构、特 点课程目标1第2章模糊控制的理论基础8了解模糊控制的发展历程、特点；理解课程目标22.1 引言2.2 模糊集合论基础2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理 和合成隶属度函数的建立原则和方法；理解几 类典型的隶属度函数及其应用；掌握模 糊集合

6、、模糊隶属度函数的概念；掌握 模糊集合的表示方法及基本运算；掌握 模糊关系的定义及合成运算；掌握语言 变量的定义；掌握基本的模糊逻辑推理 方法第3章模糊控制系统3.1 模糊控制系统的组成3.2 模糊控制系统的设计3.3 模糊控制器的设计举例8了解模糊控制系统的特点及应用实例； 理解模糊控制系统的组成与工作原理； 理解模糊逻辑控制器的主要功能模糊 化、模糊逻辑推理、精确化及其实现方 法；掌握模糊逻辑控制器的分析与设计 方法课程目标3第4章人工神经元网络模型4.1 引言4.2 前向神经网络模型4.3 动态神经网络模型8了解人工神经网络发展历程及其应用； 了解人工神经网络的分类和特点;理解 感知器、

7、多层前向神经网络组成及算法； 理解Hopfield神经网络的稳定状态及状 态转移关系瞳握用神经网络进行分类、 模式识别的原理和方法课程目标2第5章神经网络控制论5.1 引言5.2 神经网络控制的学习机制5.3 神经网络控制器的设计6了解神经网络控制器的分类及特点；了 解神经网络控制器的学习机制；理解神 经网络控制器的设计方法课程目标3备注：根据学生学情适当调整教学进度，并安排部分教学内容为自学内容，通过上机作业来 对学生自学情况进行考核。五 实践环节及基本要求无。六达成目标的途径和措施智能控制技术课程教学以课堂教学为主，结合自主学习和上机教学，针对难以建模 的控制对象，学习用模糊控制或人工神经

8、网络控制的基本理论和方法，分析控制系统任务需 求，设计控制器的专业基础知识。培养学生掌握智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分 析设计的一般方法,具备初步的运用智能控制理论和技术,针对复杂控制工程问题进行分析、 设计和改进的能力。(1)课堂教学主要讲述智能控制的基本概念，基本原理、基本设计方法，在课堂教学中， 充分引入互动环节，提高教学效果。通过指导学生学习使用MATLAB仿真软件，进行简单 的工程实例设计，使学生能够更加容易理解抽象的理论知识，提高学习兴趣，熟悉智能控制 系统分析与设计的理论知识体系，形成良好的思维方式和学习方法。(2)针对某些较为容易或先期讲解较为充分的知识点，列出部分内容

9、作为学生自主学习环 节，训练、形成良好的专业知识学习方法，培养学生自主学习意识和能力。七、考核方法及成绩评定表3考核方法及成绩评定表考核形式考核内容占比评定标准过 程 考 核平时作业成绩考核课堂教学各知识点的复习程度、听课效 果和掌握熟练度。20%中国计量学 院学生课程 平时成绩考 核细则课堂表现成绩以点验到课率，课堂互动回答问题等形式， 检验学生学习态度。期 末 考 核期末考试成绩考核各知识点的基本概念、控制系统建模基 本原理、特性分析和性能指标计算、控制器 设计方法。题型为分析、判断和计算。80%试卷参考答 案和评分标 准八、推荐教材与主要参考书(1)推荐教材韦巍 智能控制技术(第2版)机械工业出版社2016.01(2)推荐参考书李人厚智能控制理论和方法西安电子科技大学出版社