智能控制课程教学大纲

1、PAGE PAGE - 4 -本科生课程大纲课程名称智能控制Intelligent Control课程代码082303201213课程属性专业知识课时/学分34/2课程性质选修实践学时4责任教师 课外学时0课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修课程介绍1.课程描述： 智能控制是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的新兴交叉学科，从智能的角度是智能科学与技术在控制中的应用，从控制的角度是控制科学与技术向智能化发展的高级阶段。智能控制主要用来解决用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。通过对本课程的学习使学生了解分层递阶控制、专家系统、学习控制等智能

2、控制方法，掌握模糊控制、人工神经网络控制和现代优化算法的理论基础及其在实际控制系统中的应用方法。2.设计思路： 控制理论经过了经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意义的重要阶段，在科学理论和实际应用上都取得了辉煌的成就。当前国内外控制界都把复杂系统的控制作为控制科学与工程学科发展的前沿方向。在过去的几十年中，以模糊推理、神经网络和遗传算法等为主要内容的智能控制技术取得了长足的发展，在一些非线性或难以建立对象解析模型的系统控制中发挥着重要的作用。本课程以目前常用的模糊推理、神经网络和现代优化算法为基础，从控制系统的建模、控制与优化的要求出发，系统介绍了智能理论和方法对控制系统的作用。其中，模

3、糊推理和神经网络作为实现智能控制的结构框架，遗传算法作为实现智能控制的核心算法。3. 课程与其他课程的关系：本课程属于控制理论类课程，在学习中需要有较好的数学基础和一定的Matlab编程能力，所以本课程以自动控制理论、现代控制理论和控制系统仿真课程为基础。二、课程目标学习智能控制的基本概念、主要流派和发展现状，扩展学生视野。学习模糊控制、神经网络控制、现代优化算法，加深学生对智能控制体系和算法的认识，并初步掌握Matlab相关工具箱的使用方法。该课程旨在丰富知识、开拓视野，能够正确的认识传统控制中所面临的挑战，客观的认识对智能控制的优点和不足，以发展的眼光看待智能控制这一研究方向。三、学习要求

4、本课程为自动化专业的专业选修课程，属于控制理论类课程。修读本课程要求有较好的经典控制理论和现代控制理论基础，有较好的数学基础和一定的Matlab编程能力。四、教学进度序号专题或主题计划课时主要内容概述实验实践内容或课外练习等1智能控制概述2介绍传统控制所面临的挑战；智能控制的定义和研究内容；智能控制主要学派和发展现状。2若干智能控制方法介绍2讲授复杂系统的分层递阶智能控制；专家系统；学习控制。3模糊集合与模糊推理2介绍模糊数学产生的背景；讲授模糊集合的定义和表示方法；模糊集合的基本运算；模糊关系和模糊推理。4基于模糊推理的智能控制2介绍模糊控制的发展现状，模糊控制系统的基本概念，讲授模糊推理的

5、基本方法。5基于模糊推理的智能控制-倒立摆控制系统设计12以倒立摆控制系统为基础，讲授基于Mamdani型模糊模型的模糊控制系统设计方法。 6基于模糊推理的智能控制-倒立摆控制系统设计22使用基于Mamdani型模糊模型的模糊控制系统设计方法对倒立摆系统进行控制仿真。实验实践7基于模糊推理的智能控制-倒立摆控制系统设计32使用基于Mamdani型模糊模型的模糊控制系统设计方法对倒立摆系统进行控制仿真。实验实践8基于模糊推理的智能控制-基于T-S模糊模型的设计方法12讲授基于T-S模糊模型的模糊控制系统设计方法。 9基于模糊推理的智能控制-基于T-S模糊模型的设计方法22讲授基于T-S模糊模型的

6、模糊控制系统设计方法；模湖模型辨识的基本原理和方法；模糊PID控制器设计。10人工神经网络控制-12介绍人工神经网络的基本概念、发展现状、基本结构和原理。11人工神经网络控制-22讲授人工神经元网络感知机、BP网络及其学习算法。12人工神经网络控制基础-32讲授人工神经网络的Hopfield网络和模糊神经网络及其学习算法。13基于神经网络的控制-神经网络的系统建模与辨识2讲授人工神经网络在自适应控制、系统辨识、预测控制中的应用。14基于神经网络的控制-神经网络PID控制2讲授人工神经网络PID控制方法及应用。15智能控制中的现代优化算法-12介绍现代优化算法概述，遗传算法的基本原理。16智能控制中的现代优化算法-22讲授遗传算法在模糊控制、神经元网络控制优化中的应用。17智能控制中的现代优化算法-32使用遗传算法对实际工程问题进行仿真。五、参考教材与主要参考书选用教材：智能控制，李少远，机械工业出版社，2009年第二版主要参考书：智能控制理论与技术，孙增圻，清华大学出版社，2011年第二版六、成绩评定（一）考核方式 A ：A.闭卷考试 B.开卷考试 C.论文 D.考查 E.其他（二）成绩综合评分体系： 成绩综合评分体系比例%1.课下作业、课堂讨论及平常表现10%2.平时测验成绩10%3.期末考试成绩80%总计100%七、学术诚信学习成果不能造假，如考试