智能控制導論課程教學大綱

1、智能控制導論課程教學大綱課程名稱：智能控制導論英文名稱：An Introduction to Intelligent Control課程編號：204學 時 數(shù)：48其中實驗（實訓）學時數(shù)：8 課外學時數(shù)：0學 分 數(shù)：3適用專業(yè)：電氣工程及其自動化、自動化、自動化（試點）一、課程的性質和任務智能控制導論是電氣工程及其自動化、冶金工程（自動化方向）、自動化、自動化（試點）本科專業(yè)的一門專業(yè)選修課。本課程面向智能控制學科前沿，以模糊控制技術和神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術為重點，比較全面地介紹智能控制的基本概念、基本理論和系統(tǒng)分析方法，以及在生產(chǎn)領域的典型應用實例。學生通過本課程的學習，能夠了解智能控制技術理論

2、與實踐方面的基礎知識、發(fā)展趨勢；理解模糊控制技術和神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術的基本概念、基本定義、典型控制系統(tǒng)的基本結構和工作原理；掌握典型智能控制系統(tǒng)的理論和實際分析方法，具有用智能控制理論分析和解決典型實際問題的能力。二、課程教學內容的基本要求、重點和難點1、智能控制概論了解智能控制技術的發(fā)展歷史、了解以模糊控制技術和神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術為代表的智能控制技術的應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢；掌握智能控制的概念、特點、基本原理和研究方法。重點：智能控制的概念、特點、基本原理和研究方法。2、模糊數(shù)學基礎了解模糊數(shù)學在模糊控制中的基礎作用；理解模糊數(shù)、模糊集、模糊集的割集和強割集等基本概念，理解模糊理論中三個重要原理：分

3、解原理、擴張原理和表現(xiàn)原理；掌握模糊數(shù)和模糊集的性質；熟練掌握隸屬函數(shù)的概念，熟練掌握模糊數(shù)和模糊集的運算。重點：模糊數(shù)和模糊集的性質，隸屬函數(shù)的概念，熟練掌握模糊數(shù)和模糊集的運算。難點：分解原理、擴張原理和表現(xiàn)原理。3、模糊關系和模糊推理了解模糊命題的基本概念；理解模糊矩陣的定義、模糊關系和模糊關系的基本性質；掌握模糊關系的各種運算方法、掌握模糊邏輯推理的形式；熟練掌握模糊關系的合成運算、max-min合成法；模糊邏輯的推理、三段推理法。重點：模糊關系的合成運算，max-min合成法，模糊邏輯的推理、三段推理法，難點：模糊關系的合成運算，4、模糊控制了解模糊控制技術的基本概念；理解模糊控制系

4、統(tǒng)工作原理；掌握模糊控制器設計中輸入/輸出量的規(guī)范化、輸入量的模糊化、語言控制規(guī)則、模糊邏輯推理法和輸出量非模糊化的方法；熟練掌握模糊控制系統(tǒng)的基本結構和模糊控制器的設計方法及步驟。重點：模糊控制系統(tǒng)工作原理，模糊控制器設計中輸入/輸出量的規(guī)范化、輸入量的模糊化、語言控制規(guī)則、模糊邏輯推理法和輸出量非模糊化的方法，模糊控制系統(tǒng)的基本結構和模糊控制器的設計方法及步驟。難點：模糊控制器設計中輸入/輸出量的規(guī)范化、輸入量的模糊化、語言控制規(guī)則、模糊邏輯推理法和輸出量非模糊化的方法，5、模糊系統(tǒng)的建模掌握模糊系統(tǒng)模型的建立方法；理解模糊系統(tǒng)模型建立過程中，輸入/輸出變量對應的模糊集及其隸屬函數(shù)確定方法

5、；掌握模糊規(guī)則的確定方法。重點：模糊系統(tǒng)模型的建立方法，模糊規(guī)則的確定方法。難點：模糊規(guī)則的確定方法。6、模糊控制技術的應用了解模糊控制技術在生產(chǎn)領域中的應用現(xiàn)狀；掌握模糊控制的各種典型應用形式；熟練掌握模糊PID控制及模糊PID控制器的設計方法，如隸屬函數(shù)的選擇、模糊控制規(guī)則的選取等等； 重點：模糊控制的各種典型應用形式，模糊PID控制器的設計中隸屬函數(shù)的選擇、模糊控制規(guī)則的選取等等。難點：模糊PID控制器的設計中隸屬函數(shù)的選擇、模糊控制規(guī)則的選取等等。7、神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術基礎了解生物神經(jīng)元的模型；理解 Kolmogorov定理和BP定理，理解BP神經(jīng)網(wǎng)絡的函數(shù)逼近能力；掌握常用神經(jīng)元函數(shù)及

6、神經(jīng)網(wǎng)絡的分類，掌握 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結構、特性、感知器的線性可分能力；熟練掌握人工神經(jīng)元模型、感知器的結構和特性、熟練掌握Hopfield網(wǎng)絡的聯(lián)系記憶功能。重點：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結構、特性、感知器的線性可分能力，人工神經(jīng)元模型、感知器的結構和特性，Hopfield網(wǎng)絡的聯(lián)系記憶功能。難點：Hopfield網(wǎng)絡的聯(lián)系記憶功能。8、神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法了解典型神經(jīng)網(wǎng)絡的各種學習方法和神經(jīng)網(wǎng)絡學習技巧；掌握Hebb學習規(guī)則、學習規(guī)則；熟練掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡學習算法。重點：Hebb學習規(guī)則、學習規(guī)則，BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡學習算法難點：H

7、ebb學習規(guī)則、學習規(guī)則，BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡學習算法。9、神經(jīng)網(wǎng)絡控制了解神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術在生產(chǎn)領域中的應用現(xiàn)狀；掌握神經(jīng)網(wǎng)絡控制的各種典型應用形式。重點：神經(jīng)網(wǎng)絡控制的各種典型應用形式。三、教學方式及學時分配序號主要內容主要教學方式學時分配輔導答疑比例一智能控制概論講授22 ：1二模糊數(shù)學基礎。講授42 ：1三模糊關系和模糊推理講授42 ：1四模糊控制講授+實驗622 ：1五模糊系統(tǒng)的建模講授+實驗422 ：1六模糊控制技術的應用講授62 ：1七神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術基礎講授+實驗622 ：1八神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法講授+實驗622 ：1九神經(jīng)網(wǎng)絡控制講授22 ：1四、課程其他教學環(huán)節(jié)要求實驗環(huán)節(jié)要求：由4個實驗組成，實驗的名稱、主要內容及要求詳見實驗教學大綱。作業(yè)的基本要求：根據(jù)各章內容，布置一定數(shù)量的以問答題或計算題為主要形式的課后作業(yè)。要求學生認真獨立地完成每次作業(yè)，有興趣的同學可以找些習題自己練習，閱讀有益的輔助學習資料。五、本課程與其他課程的聯(lián)系先修課程：現(xiàn)代控制理論、計算機控制系統(tǒng)。六、教學參考書目1. 智能控制技術，羅兵編著，清華大學出版社，1年。2.模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎與應用，趙振宇編著，清華大學出版社，1996年。3. 模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡和智能控制論