《工业过程建模》课程教学大纲.docx

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1、工业过程建模教学大纲一、课程基本信息课程名称工业过程建模Industrial process modeling课程编码CTL120921020开课院部控制科学与工程学院课程团队控制理论教学团队学分2.0课内学时34讲授28实验6上机0实践0课外学时32适用专业自动化授课语言中文先修课程线性代数、概率论与数理统计、自动控制原理课程简介 （限选）工业过程建摸是自动化专业本科生的一门选修课，也适合于自动化类相关专业。通过本课程的学习，使学生掌握工业过程建摸的基本 概念与基本方法，熟悉基本算法流程，掌握辨识常用的输入信号和基本算法的Matlab仿真实现，了解Matlab软件中系统辨识工具箱的功 能及使

2、用方法，学会运用Matlab工具箱；培养学生用所学理论建立工业过程数学模型的能力。关注辨识的发展趋势。（对应毕业要求： 1.3, 2.2, 4. 1, 4.3）Industrial process modeling is an elective course for undergraduates majoring in automation, and is also suitable for automation related majors. Through the study of this course, students can master the basic concepts an

3、d methods of industrial process modeling, be familiar with the basic algorithm flow, and master the Mat lab simulation realization of identifying commonly used input signals and basic algorithms, understand the function and usage of the System Identification Toolbox in Matlab software, and learn to

4、use the Matlab toolbox; Cultivate students ability to establish mathematical models of industrial processes with the theories they have learned. Pay attention to the development trend of identification. (Corresponding graduation requirements: 1. 3, 2. 2, 4. 1, 4. 3)负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标0BE毕业要求指标

5、点任务自选1Ml目标1 ：理解并掌握工业过程建模的基本概念及其主要工程应用。是1.31.32M2目标2 ： 了解工业过程中系统辨识常用的输入信号和经典辨识算法，能够掌握模型辨识中参数的选择 思路是2.22.23M3目标3 ：针对具体系统辨识方案，根据被测对象的特征，设计可行的实现步骤。是4. 14. 14M4目标4：能够正确采集、处理实验数据，对实验结果进行建模、分析和解释，并通过信息综合得到合 理有效的结论。是4.34.3三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课 程目标课内 学时教学方式课外 学时课外环节1第1章第1章概论1.1掌握系统辨识的基本概念，系统辨识的一般步骤1. 2预备知

6、识Ml2讲授2自学资料2第2章系统辨识常用输入 信号及经典辨识方 法本章重点：白噪声信号的统计性质，产生方法和程序实现及伪 随机信号的统计性质，生成方法及程序实现。本章难点：伪随机信号的统计性质M2/32. 12.1白噪声信号及 其产生方法白噪声信号的统计性质，产生方法M21讲授、讨 论1课后作业42.22. 2伪随机信号及 其产生方法1 .介绍伪随机序列的定义，产生方法，性质2 .介绍伪随机序列的统计特性和MATLAB生成方法M22讲授/讨论2课后作业52.32.3相关分析法1 .相关分析法的内容，理论推导2 .由脉冲响应序列到脉冲传递函数到传递函数M22讲授2上机作业62.42.4传递函数

7、的时 域辨识对一阶二阶和高阶传递函数的时域辨识方法M22讲授2上机作业7实验1实验1 ：输入信号 的产生（白噪声、M 序列）方法及相关 分析法辨识和阶跃 响应辨识在Mat lab编程环境下生成白噪声和伪随机序列的程序、在 Simulink环境下建立双容水箱模型，实现阶跃响应辨识和相关 分析法辨识。M22实验2撰写实验 报告8第3章最小二乘法最小二乘估计的基本思想，统计性质及算法推导和程序实现M3/93. 1最小二乘估计及其 统计性质最小二乘一次完成算法的理论推导，统计性质和算例M32讲授2编程作业103.23. 2最小二乘估计 的递推算法推导递推算法推证，算例，程序演示，刨析M32讲授/讨论2

8、作业/自学113.33. 3限定记忆法和 增广最小二乘法算法推证，算例演示，例程分析M32讲授2作业/自学123.43.4广义最小二乘 法和辅助变量法算法推证，算例演示，例程分析M32讲授2作业/自学133.53.5相关二步法和 多极最小二乘法算法推证M32讲授2编程作业143.63. 6夏氏法和夏氏 改良法算法推证M32讲授2作业153. 73.7多变量系统的 最小二乘法和极大 似然法理论推导和算法实现M33讲授3作业16第4章结构辨识一一阶辨 识阶辨识算法推导和例程演示M42讲授2作业四、考核方式序号考核环书操作细节总评占比1平时作业1 .按照课程需要，安排大约3-4次编程题目。2 .成绩

9、采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3 .考核学生对系统辨识只是的掌握能力，学生综合运用所学知识编程分析、解决问题的能力。15%2实验1 .本课程6个学时实验，共3次实验。2 .成绩采用白分制，根据实验完成情况评分。10%3大作业1 .本课程要求利用Mat lab等现代仿真工具建立研究对象的模型，根据要求选择合适的方法完成结构辨识和参数辨识。2 .根据作业完成的情况量化评分。70%4考勤随机点名、刷卡点名等5%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml平时作业60%A-课堂测试，日常考勤表现优秀。B-课堂测试，日常考勤表现良好。C-课堂测试，日常考勤表现

10、合格。D- 课堂测试，日常考勤表现不合格。2Ml实验40%A-实验成绩优秀。B-实验成绩良好。C-实验成绩合格。D-实验成绩不合格。3M2平时作业20%A-课堂测试，日常考勤表现优秀。B-课堂测试，日常考勤表现良好。C-课堂测试，日常考勤表现合格。D- 课堂测试，日常考勤表现不合格。4M2实验20%A-实验成绩优秀。B-实验成绩良好。C-实验成绩合格。D-实验成绩不合格。5M2大作业60%A-大作业基本概念部分优秀。B-大作业基本概念部分良好。C-大作业基本概念部分合格，D-大作业基本概 念部分不合格。6M3实验20%A-实验成绩优秀。B-实验成绩良好。C-实验成绩中等。D-实验成绩不及格。7

11、M3大作业80%A-大作业算法分析和算法设计部分优秀。B-大作业算法分析和算法设计部分良好。C-大作业算法分析和算 法设计部分合格。D-大作业算法分析和算法设计部分不合格。8M4考勤10%A-日常考勤全勤。B-日常考勤出勤较多。C-日常考勤中等。D-出勤较少。9M4大作业70%A-大作业算法分析和算法设计部分优秀。B-大作业算法分析和算法设计部分良好。C-大作业算法分析和算 法设计部分合格。D-大作业算法分析和算法设计部分不合格。10M4实验20%A-实验成绩优秀。B-实验成绩良好。C-实验成绩中等。D-实验成绩不及格评分等级说明：;A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60

12、-74, 0-59;六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1系统辨识及自适应控制初步，王树彬，吉林大学出版社，2017. 08. （*主教材）2图书|法理学指导书（第二版），冯培悌，浙江大学出版社，2014. 12.3图书 system identification一 theory of the user, L. Ljung,清华大学出版社，2013.4图书1系统辨识，李鹏波，中国水利出版社，2010. 12.七、实验项目信息序号项目名称实验室名称门牌号组人数学时实验类别要求实验类型上机1输入信号的产生计算机控制与仿真实验 室实验楼B303302专业必做设计性是2基于Matlab自编辨识工具箱设计实 验：相关分析法辨识和基本最小二乘 辨识计算机控制与仿真实验 室实验楼B303302专业必做设计性是3基于Matlab自编辨识工具箱设计实 验：衍生最小二乘辨识算法和阶辨识 算法计算机控制与仿真实验室实验楼B303302专业必做设计性是