《智能裝備故障診斷》課程 教學(xué)大綱

PAGEPAGE8《智能裝備故障診斷》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱智能裝備故障診斷課程編號課程性質(zhì)選修課課程類別專業(yè)課開課單位智能制造教研室授課學(xué)期第7學(xué)期學(xué)分/學(xué)時(shí)2/32課內(nèi)學(xué)時(shí)32理論授課32上機(jī)學(xué)時(shí)0課內(nèi)實(shí)踐0實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)0課外學(xué)時(shí)48適用專業(yè)智能制造工程是否雙語否先修課程大學(xué)物理，電工電子技術(shù)，自動(dòng)控制原理，傳感器技術(shù)后續(xù)課程單片機(jī)原理與接口技術(shù)，PLC原理及應(yīng)用等課程二、課程簡介《智能裝備故障診斷》是在故障診斷基本理論的基礎(chǔ)上采用各種先進(jìn)的智能算法和智能模型來診斷、預(yù)測、監(jiān)控和管理裝備健康狀態(tài)的一門學(xué)科。通過學(xué)習(xí)本課程，學(xué)生將掌握各種先進(jìn)的智能理論和算法，拓寬知識面，有效培養(yǎng)學(xué)生的科研創(chuàng)新能力。三、課程目標(biāo)及對畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)的支撐（一）課程目標(biāo)課程目標(biāo)1：通過智能裝備故障診斷的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的一般原理、步驟和方法，強(qiáng)化學(xué)生的工程倫理教育，提高學(xué)生正確認(rèn)識問題、分析問題和解決問題的能力。課程目標(biāo)2：掌握新技術(shù)背景下智能故障診斷系統(tǒng)中的知識獲取策略和表示方法，培養(yǎng)學(xué)生探索未知、追求真理、勇攀科學(xué)高峰的責(zé)任感和使命感。課程目標(biāo)3：掌握以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、專家系統(tǒng)、模擬進(jìn)化、集群智能等智能故障診斷技術(shù)，激發(fā)學(xué)生科技報(bào)國的家國情懷和使命擔(dān)當(dāng)。課程目標(biāo)4：通過以人工智能技術(shù)為理論的實(shí)際案例分析，提高學(xué)生獨(dú)立解決工程實(shí)際問題的能力，培養(yǎng)學(xué)生精益求精的大國工匠精神。（二）課程目標(biāo)對畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)的支撐課程目標(biāo)支撐畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)畢業(yè)要求課程目標(biāo)11-2能針對復(fù)雜工程問題，進(jìn)行數(shù)學(xué)建模并求解。12-1能認(rèn)識不斷探索和學(xué)習(xí)的必要性，具有自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)的意識，拓展知識和能力的途徑。1-工程知識12-終身學(xué)習(xí)課程目標(biāo)21-2能針對復(fù)雜工程問題，進(jìn)行數(shù)學(xué)建模并求解。1-工程知識課程目標(biāo)31-3能夠融合專業(yè)知識和系統(tǒng)方法對系統(tǒng)模型進(jìn)行分析。2-2能夠針對工程問題選擇恰當(dāng)?shù)幕A(chǔ)理論和數(shù)學(xué)模型方法，表達(dá)復(fù)雜工程問題。1-工程知識2-問題分析課程目標(biāo)42-2能夠針對工程問題選擇恰當(dāng)?shù)幕A(chǔ)理論和數(shù)學(xué)模型方法，表達(dá)復(fù)雜工程問題。3-2能夠針對工程實(shí)際問題，設(shè)計(jì)滿足特定需求的模塊。2-問題分析3-設(shè)計(jì)/開發(fā)解決方案四、課程基本教學(xué)內(nèi)容及對課程目標(biāo)的支撐（一）課程基本教學(xué)內(nèi)容第一單元緒論（學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容了解裝備故障診斷的基礎(chǔ)、歷史、現(xiàn)狀及發(fā)展；了解智能科學(xué)與智能故障診斷；了解智能故障診斷的一般結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)；了解智能故障診斷的基本方法。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：智能科學(xué)與智能故障診斷；智能故障診斷的一般結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)。難點(diǎn)：智能科學(xué)與智能故障診斷。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果能夠描述裝備故障診斷基礎(chǔ)、歷史、現(xiàn)狀及發(fā)展；了解了智能科學(xué)與智能故障診斷；了解了智能故障診斷一般結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2。第二單元智能故障診斷知識的獲取及表示（學(xué)時(shí)數(shù)：6學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容了解知識分類，知識獲取的基本概念和一般方法；了解知識表示的概念和基本要求；掌握智能故障診斷知識的一般表示模型和方法；了解故障樹的基本概念、故障樹的表示和構(gòu)建方法；掌握基于故障樹的知識獲取與表示方法；了解故障字典的概念、構(gòu)建及應(yīng)用方法；掌握基于故障字典的知識獲取與表示方法；了解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理、機(jī)器學(xué)習(xí)與知識獲取的方法。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：知識獲取的基本概念和一般方法；智能故障診斷知識的一般表示模型和方法；故障樹的知識獲取與表示方法；故障字典的知識獲取與表示方法。難點(diǎn)：故障樹的知識獲取與表示方法；故障字典的知識獲取與表示方法。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果完成課程的主要內(nèi)容。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2；課程目標(biāo)3。第三單元模糊智能故障診斷（學(xué)時(shí)數(shù)：6學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容了解普通集合與模糊集合；掌握模糊集合上的基本運(yùn)算及定理；了解模糊關(guān)系與模糊等價(jià)關(guān)系；了解模糊診斷信息的獲取方法；了解確定隸屬函數(shù)的一般方法；掌握常用隸屬函數(shù)及其模糊分布；了解機(jī)械信號特征的模糊處理；掌握模糊模式識別的一般方法和間接方法；掌握模糊診斷的聚類分析方法；掌握模糊綜合評判的數(shù)學(xué)原理及五種模型；模糊理論在機(jī)械智能診斷中的應(yīng)用；了解基于模糊相似度的范例檢索方法。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：模糊集合上的基本運(yùn)算及定理；常用隸屬函數(shù)及其模糊分布；機(jī)械信號特征的模糊處理；模糊模式識別的一般方法和間接方法；模糊診斷的聚類分析方法；模糊綜合評判的數(shù)學(xué)原理及五種模型；模糊理論在機(jī)械智能診斷中的應(yīng)用。難點(diǎn)：機(jī)械信號特征的模糊處理；模糊診斷的聚類分析方法；模糊綜合評判的數(shù)學(xué)原理及五種模型。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果能夠完成課程的主要內(nèi)容。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2；課程目標(biāo)3。第四單元基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷（學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論；掌握BP網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法；掌握基于BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；掌握RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法；掌握基于RBF的故障診斷；掌握基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；了解復(fù)雜裝備系統(tǒng)故障診斷的層次特點(diǎn)；掌握集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型及診斷方法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用實(shí)例。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：BP網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法；基于BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法；基于RBF的故障診斷；基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型及診斷方法。難點(diǎn)：基于BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；基于RBF的故障診斷；基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型及診斷方法。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析、隨堂測驗(yàn)。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果能夠完成課程的主要內(nèi)容。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2；課程目標(biāo)3；課程目標(biāo)4。第五單元基于支持向量機(jī)的智能故障診斷（學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容了解統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)；了解支持向量機(jī)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能比較；掌握基于支持向量機(jī)的線性、非線性回歸估計(jì)；掌握最小二乘法支持向量機(jī)的回歸估計(jì)；支持向量機(jī)在智能故障診斷中的應(yīng)用。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：基于支持向量機(jī)的線性、非線性回歸估計(jì)；最小二乘法支持向量機(jī)的回歸估計(jì)；支持向量機(jī)在智能故障診斷中的應(yīng)用。難點(diǎn)：基于支持向量機(jī)的線性、非線性回歸估計(jì)；最小二乘支持向量機(jī)的回歸估計(jì)。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析、隨堂測驗(yàn)。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果能夠完成課程主要內(nèi)容，能夠解決實(shí)際問題。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2；課程目標(biāo)3；課程目標(biāo)4。第六單元智能故障診斷專家系統(tǒng)（學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容了解故障診斷專家系統(tǒng)的基本概念、一般結(jié)構(gòu)與功能；掌握基于規(guī)則的專家診斷系統(tǒng)；了解不確定性知識及推理方法；掌握專家系統(tǒng)的概率推理模型、證據(jù)推理模型和模糊推理模型；了解模糊故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法；掌握基于范例的智能診斷與預(yù)測原理及一般工作過程；了解基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的檢索方法；掌握基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家診斷系統(tǒng)；掌握專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的途徑和方法；掌握專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成結(jié)構(gòu)。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：專家系統(tǒng)的概率推理模型、證據(jù)推理模型和模糊推理模型；模糊故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法；基于范例的智能診斷與預(yù)測原理及一般工作過程；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家診斷系統(tǒng)；專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的途徑和方法；專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成結(jié)構(gòu)。難點(diǎn)：模糊故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家診斷系統(tǒng)；專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的途徑和方法；專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成結(jié)構(gòu)。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果能夠完成課程主要內(nèi)容，能夠解決實(shí)際問題。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2；課程目標(biāo)3；課程目標(biāo)4。第七單元基于模擬進(jìn)化的智能故障診斷（學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)）1.課程主要內(nèi)容掌握遺傳算法的原理及其實(shí)現(xiàn)；了解遺傳算法的改進(jìn)與參數(shù)控制；遺傳算法在故障診斷中的應(yīng)用；掌握模擬退火算法的基本原理及其實(shí)現(xiàn)；了解模擬退火算法參數(shù)的選擇原則；模擬退火算法在故障診斷中的應(yīng)用；掌握差分進(jìn)化算法的基本原理、特點(diǎn)及參數(shù)選擇；差分進(jìn)化算法在故障診斷中的應(yīng)用。2.重點(diǎn)和難點(diǎn)重點(diǎn)：遺傳算法的原理及其實(shí)現(xiàn)；遺傳算法在故障診斷中的應(yīng)用；模擬退火算法的基本原理及其實(shí)現(xiàn)；模擬退火算法在故障診斷中的應(yīng)用；差分進(jìn)化算法的基本原理、特點(diǎn)及參數(shù)選擇；差分進(jìn)化算法在故障診斷中的應(yīng)用。難點(diǎn)：遺傳算法在故障診斷中的應(yīng)用；模擬退火算法在故障診斷中的應(yīng)用；差分進(jìn)化算法在故障診斷中的應(yīng)用。3.教學(xué)方法課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。4.學(xué)生學(xué)習(xí)預(yù)期成果能夠處理綜合應(yīng)用實(shí)際問題。5.支撐課程目標(biāo)課程目標(biāo)1；課程目標(biāo)2；課程目標(biāo)3；課程目標(biāo)4。（二）課程基本教學(xué)內(nèi)容對課程目標(biāo)的支撐課程教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法支撐的課程目標(biāo)學(xué)時(shí)安排課內(nèi)課外學(xué)時(shí)比例第一單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。課程目標(biāo)1、241：1.5第二單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。課程目標(biāo)1、2、361：1.5第三單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。課程目標(biāo)1、2、361：1.5第四單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析、隨堂測驗(yàn)。課程目標(biāo)1、2、3、441：1.5第五單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析、隨堂測驗(yàn)。課程目標(biāo)1、2、3、441：1.5第六單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。課程目標(biāo)1、2、3、441：1.5第七單元課堂講授、課堂討論、巡回指導(dǎo)、案例分析。課程目標(biāo)1、2、3、441：1.5合計(jì)321：1.5五、課程考核及對課程目標(biāo)的支撐（一）課程考核課程成績構(gòu)成（百分制）課程成績構(gòu)成比例考核環(huán)節(jié)目標(biāo)分值考核/評價(jià)細(xì)則平時(shí)成績40%作業(yè)110%課程第1次作業(yè)，提交時(shí)間、作業(yè)正確率等。作業(yè)210%課程第2次作業(yè)，提交時(shí)間、作業(yè)正確率等。作業(yè)310%課程第3次作業(yè)，提交時(shí)間、作業(yè)正確率等。課堂表現(xiàn)10%課堂綜合表現(xiàn)，提問，回答，互動(dòng)等。實(shí)踐成績40%實(shí)踐115%完成實(shí)踐任務(wù)1，程序仿真正確性，文本格式規(guī)范性。實(shí)踐215%完成實(shí)踐任務(wù)2，程序仿真正確性，文本格式規(guī)范性。實(shí)踐310%完成實(shí)踐任務(wù)3，程序仿真正確性，文本格式規(guī)范性。期末總結(jié)20%知識綜合應(yīng)用。20%期末課程論文，文本格式的規(guī)范性等。（二）課程考核對課程目標(biāo)的支撐教學(xué)內(nèi)容考核內(nèi)容考核方式支撐的課程目標(biāo)第一單元智能科學(xué)與智能故障診斷；智能故障診斷的一般結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)；智能科學(xué)與智能故障診斷。課前預(yù)習(xí)隨堂測驗(yàn)課后作業(yè)期末測驗(yàn)課程目標(biāo)1、2第二單元知識獲取的基本概念和一般方法；智能故障診斷知識的一般表示模型和方法；故障樹的知識獲取與表示方法；故障字典的知識獲取與表示方法；故障樹的知識獲取與表示方法；故障字典的知識獲取與表示方法。課前預(yù)習(xí)隨堂測驗(yàn)課后作業(yè)小組討論課程目標(biāo)1、2、3第三單元機(jī)械信號特征的模糊處理；模糊診斷的聚類分析方法；模糊綜合評判的數(shù)學(xué)原理及五種模型。課前預(yù)習(xí)隨堂測驗(yàn)課后作業(yè)課程目標(biāo)1、2、3第四單元基于BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；基于RBF的故障診斷；基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷；集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型及診斷方法。課前預(yù)習(xí)隨堂測驗(yàn)課后作業(yè)小組討論課程目標(biāo)1、2、3、4第五單元基于支持向量機(jī)的線性、非線性回歸估計(jì)；最小二乘支持向量機(jī)的回歸估計(jì)。課前預(yù)習(xí)隨堂測驗(yàn)課后作業(yè)小組討論課程目標(biāo)1、2、3、4第六單元模糊故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家診斷系統(tǒng)；專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的途徑和方法；專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成結(jié)構(gòu)。課前預(yù)習(xí)隨堂測驗(yàn)課后作業(yè)課程目標(biāo)1、2、3、4第七單元遺傳算法在故障診斷中的應(yīng)