《智能控制》课程教学大纲

智能控制》课程教学大纲

课程代码：0806715003

课程名称：智能控制

英文名称：Intelligent Control

总学时：24 讲课学时：24

学分：1.5

适用专业：车辆工程专业

先修课程：自动控制原理

一、课程性质、目的和任务

智能控制是近20 年来发展起来的一门新兴交叉前沿学科，具有非常广泛的应用领域。该课程是自动化及相关专业方向的一门专业选修课，其目的是使学生了解模糊理论与控制、神经网络及控制、学习控制、仿人智能控制等各种智能控制技术的基本原理与思想，拓宽学生的知识面，为今后进一步深入学习和应用智能控制技术打下必要的基础。

二、教学基本要求本课程主要介绍模糊理论与控制、神经网络理论及控制、学习控制、仿人智能控制等各种智能控制技术的基本原理，以模糊控制、神经网络控制为重点。学完本课程应达到以下基本要求：

(1)了解以隶属度函数、模糊集合、模糊关系、模糊推理为基础的模糊数学理论。

(2)掌握典型模糊控制系统的结构、特点与工作原理，掌握模糊控制系统中模糊化、清晰化的方法、模糊规则的建立及模糊控制器的常规设计方法。

(3)掌握神经网络的基本概念与特点，理解人工神经元模型的意义，了解神经网络的主要学习方法。

(4)了解掌握前向网络的概念及BP 学习算法，了解神经网络在系统模型辩识与控制中的基本应用。

(5)了解学习控制的概念；以迭代学习控制或遗传学习控制为例，了解其基本思想与原理、特点。

(6)了解基于规则的仿人智能控制的基本思想、仿人智能特征变量，了解其典型控制系统的结构。

三、教学内容及要求

1．智能控制概述从经典控制理论与现代控制理论的发展及所遇到的问题，引出智能控制的提出与解决的问题，了解智能控制的基本概念，研究的对象，智能控制的几个主要分支及其特点。

2．模糊理论与控制了解模糊集的概念，普通集合与模糊集合的关系，掌握隶属度函数的意义与建立；熟悉模糊关系的基本概念与模糊关系的合成；了解模糊逻辑及基本逻辑运算，模糊语言，模糊推理的大前提、小前提与结论，掌握各种模糊逻辑推理的原理与过程；掌握模糊控制系统的

结构、特点与工作原理，掌握模糊控制系统中模糊化、清晰化的方法、模糊规则的建立与模

糊推理，了解基于规则模糊控制器的常规设计方法。

3•神经网络理论及控制

了解神经网络的基本概念与特点，理解人工神经元模型的意义，了解神经网络的主要学习方法；了解掌握多层前向网络的结构及BP学习算法；了解系统辩识的基础知识，了解

神经网络在系统模型辩识中的基本应用方法；了解神经网络在系统控制中的基本应用方法。

4.学习控制

了解学习控制的概念；可选择讲授迭代学习算法或遗传学习算法，了解其基本原理，简单介绍其学习律及应用等。

5.基于规则的仿人智能控制

了解基于规则的仿人智能控制的基本思想与特点；掌握仿人智能行为的特征变量的含义；了解基本的仿人智能

控制的结构和基于特征辩识的多模态智能控制。

四、课外习题及课程讨论

课外应布置15道以上习题（含概念题、论述题及思考题）。

五、教学方法与手段

本课程采用板书方式进行课堂教学。

六、各教学环节学时分配

七、考核方式

本课程为考查课程，期末考查方法为提交智能控制技术的理论与应用”的论文（须包括模糊理论与控制、神经网络理论及控制，其余任选）。学生的课程总评成绩由平时成绩（20%）和期末考查成绩（80%）两部分构成。平时成绩包括出勤、作业、课堂提问、学习主动性等。

八、推荐教材和教学参考书

教材：《智能控制技术》，易继错、侯媛彬编著，北京工业大学出版社，1999。

参考书：《智能控制技术》，韦巍著，机械工业出版社，2000。

《智能控制理论与技术》，孙增圻等编著，清华大学出版社、广西科学技术出版

社，1981。

九、说明

本课程的先修课程为自动控制原理，可合班授课。课程应强调各智能控制技术的基本思想与原理，尽量避免复

杂的理论计算。

大纲制订人：王书林

大纲审定人：罗绍新制订日期：2010 年5 月