《智能控制技术》课程教学大纲

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1、《智能控制技术》课程教学大纲课程名称（中英文）：智能控制技术（IntelligentControlTechnology）课程类别（必修/选修）：选修总学时/周学时/学分：48/3/3其中实验（实训、讨论等）学时：8先修课程：高等数学、自动控制原理、计算机控制系统、MATLAB与应用等授课时间：周二（5-7）/1-16周授课地点：7B—313授课对象：2014自动化1班-2班开课学院：电子工程与智能化学院任课教师姓名/职称：张瑞/讲师联系电话：15013056097Email:ruizhang@dgut.edu.cn

2、答疑时间、地点与方式：1.每次上课的课前、课间和课后，采用一对一的问答方式；使用教材：《神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现》，李国勇、杨丽娟编著，电子工业出版社，2016.6，第3版教学参考资料：1.《智能控制技术》韦巍编著，机械工业出版社，2016.1，第2版课程考核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（√）课程简介:智能控制技术是自动化专业的专业选修课。本课程主要学习模糊逻辑控制和神经网络控制的基本原理、方法、系统设计以及MATLAB仿真技术，以培养学生对智能控制技术的综合应用能力，为以后的本专业工作及

3、进一步学习打下必要的基础。课程教学目标1.理解模糊逻辑理论的基本概念、基本结构及基本原理；2.熟练掌握离散论域的模糊控制器和具有PID功能的模糊控制器的设计方法。3.掌握基于MATLAB/SIMULINK的模糊逻辑控制系统仿真设计方法；4.理解神经网络理论的基本概念、基本结构及基本原理；5.熟练掌握几种典型的神经网络模型：MP模型、感知机、自适应线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络和Boltzmann神经网络；6.掌握基于MATLAB/SIMULINK的神经网络控制系统仿真设计方法。课程支撑学生核心能力达成（

4、可多选）：■c1.能够将数学和物理等自然科学、工程基础知识、自动化及相关领域专业知识用于解决复杂工程问题；□c2.能够设计针对自动化领域有关的复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元或工艺流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素；■c3.能够基于科学原理并采用科学方法，对自动化领域有关的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论；■c4.能够针对自动化领域有关的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工

5、具和信息技术工具，对复杂工程问题进行分析、预测与模拟；□c5.项目管理、有效沟通协调、团队合作及创新能力；□c6.能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任；□c7.认识科技发展现状与趋势，培养持续学习的习惯与能力，适应专业或职业发展趋势；□c8.理解职业道德、专业伦理与认知社会责任的能力。理论教学进程周次教学主题教学时长教学的重点、难点及要求教学方式核心能力支撑1智能控制的发展历史、智能控制的主要方法、智能控制系统的构成原理3智能控制的主要方法及智能控制系统的构成原理课堂教学C12模糊逻辑理论3模糊集

6、合的概念及运算；模糊关系及合成；模糊向量及其运算课堂教学C1、C43模糊逻辑理论、模糊控制系统3模糊逻辑规则；模糊逻辑推理；模糊控制系统的组成及其基本结构课堂教学C1、C44模糊逻辑控制系统的基本原理3模糊化运算、数据库、规则库、模糊推理、清晰化计算课堂教学C1、C45离散论域的模糊控制系统3离散论域的模糊控制系统设计；模糊PID控制器设计方法课堂教学C1、C3、C46模糊控制器的设计方法13利用模糊逻辑工具箱的Matlab指令建立模糊推理系统；模糊推理系统在控制系统中的应用课堂教学C1、C3、C47模糊控制器的设

7、计方法23利用模糊逻辑工具箱的图形用户界面建立模糊推理系统；模糊推理系统在控制系统中的应用课堂教学C1、C3、C48神经网络理论3神经网络的结构、工作方式及其学习分类算法课堂教学C1、C49典型神经网络模型13自适应线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络模型课堂教学C1、C410典型神经网络模型23竞争学习神经网络、Hopfied神经网络、Boltzmann神经网络模型课堂教学C1、C411神经网络控制理论3神经网络控制基本原理；神经网络控制器设计方法课堂教学C1、C3、C412神经网络控制器设计方法13利用几

8、种典型的神经网络工具箱建立神经网络控制系统课堂教学C1、C3、C413神经网络控制器设计方法2；复习4常用的几种神经网络控制应用：系统预测、故障诊断课堂教学C1、C3、C4合计：40实践教学进程周次实验项目名称学时重点与难点实验项目类型教学方式核心能力支撑分散进行实验1：基于模糊逻辑的工业阀门控制系统设计（选做）2Simulink的各功能模块的灵活运用；Si