《智能控制》教学大纲 课程名称（汉）：《智能控制》 课程名称（英）：Intelligent Control 课程代码：263104061 课程类型：专业教育平台专业选修课程模块 适用对象：自动化专业本科大三 学时/学分：32学时/2学分 先修课程：《自动控制原理》、《程序设计基础》、《可编程控制器原理及应用 》等。 方案版本：2021版 一、课程简介 本课程是工科高等学校自动化专业本科生的一门选修课。相对于传统控制理 论及方法，该门课主要介绍一些先进的、有一定数学基础的控制方法及其应用， 例如：模糊控制、神经网控制、专家系统等。可以拓宽专业知识面，了解先进 的控制理论及其应用领域，掌握基本的智能控制系统原理及其设计方法：学会应 用MATLAB模糊工具箱进行模糊控制器的设计，通过仿真试验，分析控制器的应 用效果，具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。 二、课程的教学目标 课程目标1：拓宽专业知识面，了解先进的控制理论及其应用领域，掌握基本的 智能控制系统原理及其设计方法 课程目标2：学会应用MATLAB模糊工具箱进行模糊控制器的设计，通过仿真试 验，分析控制器的应用效果，具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。 三、课程目标对自动化专业毕业要求的支撑关系 支撑 毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 权重 1)研究能力：能够将理论与 实践相结合，对自动化专业领 域的工程问题进行分析和研 课程目标1、2 0.03 究，并通过系统综合得到合理 的结论。 2)使用现代工具：能够针对 自动化专业领域的工程问题， 课程目标1、2 0.06 选择与使用恰当的技术、资 源、现代工程工具和信息技术
《智能控制》教学大纲 课程名称（汉）：《智能控制》 课程名称（英）：Intelligent Control 课程代码：263104061 课程类型：专业教育平台专业选修课程模块 适用对象：自动化专业本科大三 学时/学分：32 学时/2 学分 先修课程：《自动控制原理》、《程序设计基础》、《可编程控制器原理及应用 》等。 方案版本：2021 版 一、课程简介 本课程是工科高等学校自动化专业本科生的一门选修课。相对于传统控制理 论及方法，该门课主要介绍一些先进的、有一定数学基础的控制方法及其应用， 例如：模糊控制、神经网络控制、专家系统等。可以拓宽专业知识面，了解先进 的控制理论及其应用领域，掌握基本的智能控制系统原理及其设计方法；学会应 用 MATLAB 模糊工具箱进行模糊控制器的设计，通过仿真试验，分析控制器的应 用效果，具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。 二、课程的教学目标 课程目标 1：拓宽专业知识面，了解先进的控制理论及其应用领域，掌握基本的 智能控制系统原理及其设计方法 课程目标 2：学会应用 MATLAB 模糊工具箱进行模糊控制器的设计，通过仿真试 验，分析控制器的应用效果，具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。 三、课程目标对自动化专业毕业要求的支撑关系 毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 支撑 权重 1）研究能力：能够将理论与 实践相结合，对自动化专业领 域的工程问题进行分析和研 究，并通过系统综合得到合理 的结论。 课程目标 1、2 0.03 2）使用现代工具：能够针对 自动化专业领域的工程问题， 选择与使用恰当的技术、资 源、现代工程工具和信息技术 课程目标 1、2 0.06
毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 支撑 权重 工具。 四、教学内容及其基本要求 序号 教学内容 对应课程 教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等） 目标 要求： 了解智能控制的发展、智能控制的主要研究领域： 课程目标 1 第1章绪论 理解智能控制的定义、智能控制系统的构成原理和 特点以及智能控制系统的分层递阶结构。 1、2 重点：智能控制的定义、智能控制系统原理及特点。 要求： 理解专家系统的概念、专家控制的知识表示与推 第2章专家系统与 理、直接专家控制系统、间接专家控制系统等：掌 课程目标 2 握专家控制系统概念、专家控制系统结构与原理、 专家控制 专家控制的应用领域。 1、2 重点：专家控制系统原理、专家控制的应用。 难点：专家控制系统原理。 要求： 理解模糊数学基础、模糊语言逻辑、模糊集合概念、 第3章模糊控制的 模糊关系、隶属度函数的建立方法：掌握模糊集合 课程目标 理论基础 的表示方法、模糊集合的运算、模糊逻辑推理 1、2 重点：模糊集合运算、模糊化方法、模糊逻辑推理 难点：模糊逻辑推理。 要求： 了解隶属度函数的建立、规则库的建立、模糊关系 方程、模糊控制器的分类、模糊自整定方法、模糊 控制的应用等：理解模糊控制系统原理、模糊PID 第4章模糊控制 控制系统设计原理等：掌握解模糊方法、模糊控制 课程目标 器的分类、结构及其设计步骤、模糊PID控制系统 1、2 结构。 重点：解模糊方法、模糊控制器设计方法步骤。 难点：模糊控制原理、模糊控制器设计。 要求： 了解神经元模型、神经网络分类：理解神经网络的 第6章神经网络的 概念、特点及在控制领域的应用：掌握神经网络模 课程目标 5 型分类 理论基础 难点：。 1、2 重点：神经网络的概念、特点 难点：神经网络模型 要求： 了解BP算法改进、神经网络辨识：理解神经网络 第7章典型神经网 的结构与学习规则、神经网络函数逼近：掌握前向 神经网络及BP算法、动态网络特点与Hopfield网 课程目标 6 络 络 1、2 重点：神经网络的结构与学习规则，前向神经网络 及BP算法
毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 支撑 权重 工具。 四、教学内容及其基本要求 序号 教学内容 教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等） 对应课程 目标 1 第 1 章 绪论 要求： 了解智能控制的发展、智能控制的主要研究领域； 理解智能控制的定义、智能控制系统的构成原理和 特点以及智能控制系统的分层递阶结构。 重点：智能控制的定义、智能控制系统原理及特点。 课程目标 1、2 2 第 2 章 专家系统与 专家控制 要求： 理解专家系统的概念、专家控制的知识表示与推 理、直接专家控制系统、间接专家控制系统等；掌 握专家控制系统概念、专家控制系统结构与原理、 专家控制的应用领域。 重点：专家控制系统原理、专家控制的应用。 难点：专家控制系统原理。 课程目标 1、2 3 第 3 章 模糊控制的 理论基础 要求： 理解模糊数学基础、模糊语言逻辑、模糊集合概念、 模糊关系、隶属度函数的建立方法；掌握模糊集合 的表示方法、模糊集合的运算、模糊逻辑推理 重点：模糊集合运算、模糊化方法、模糊逻辑推理 难点：模糊逻辑推理。 课程目标 1、2 4 第 4 章 模糊控制 要求： 了解隶属度函数的建立、规则库的建立、模糊关系 方程、模糊控制器的分类、模糊自整定方法、模糊 控制的应用等；理解模糊控制系统原理、模糊 PID 控制系统设计原理等；掌握解模糊方法、模糊控制 器的分类、结构及其设计步骤、模糊 PID 控制系统 结构。 重点：解模糊方法、模糊控制器设计方法步骤。 难点：模糊控制原理、模糊控制器设计。 课程目标 1、2 5 第 6 章 神经网络的 理论基础 要求： 了解神经元模型、神经网络分类；理解神经网络的 概念、特点及在控制领域的应用；掌握神经网络模 型分类 难点：。 重点：神经网络的概念、特点 难点：神经网络模型 课程目标 1、2 6 第 7 章 典型神经网 络 要求： 了解 BP 算法改进、神经网络辨识；理解神经网络 的结构与学习规则、神经网络函数逼近；掌握前向 神经网络及 BP 算法、动态网络特点与 Hopfield 网 络 重点：神经网络的结构与学习规则，前向神经网络 及 BP 算法 课程目标 1、2
对应课程 序号 教学内容 教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等） 目标 难点：前向网络及BP算法。 要求： 了解神经网络自适应控制等：理解神经网络函数逼 第9章神经网络控 近、神经网络辨识：掌握神经网络模型分类、前向 课程目标 神经网络及BP算法、动态网络特点与Hopfield网 制 络 1、2 重点：神经网络控制的结构、RBF神经网络模型 难点：神经网络控制。 五、各教学环节及学时分配 教学环节及学时 知识 棋块 教学内容 习 讨 授 实验（实践） 合 课 课 基础 第1章绪论 2 2 知识 第2章专家系统与专家控制 4 第3章模糊控制的理论基础 4 4 专业 第4章模糊控制 6 6 知识 第6章神经网络的理论基础 4 第7章典型神经网络 6 6 第9章神经网络控制 4 4 总复习 2 2 32 六、成绩考核及其基本要求 考核 建议 对应课程 考核/评价细则 环节 分值 目标 考试采用闭卷方式，试卷题型包括填空题、选择题、简答题、 期末考 课程目标 70 计算题和综合应用题5大类，以卷面成绩的70%计入课程总成 试 1、2 绩。期末考试试卷总分100分。 不定期点名，无故缺勤1次扣1分 课程目标 出勤 10 1、2 作业 20 课后完成4次作业，主要考核学生对每节课知识点的复习、 课程目标
序号 教学内容 教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等） 对应课程 目标 难点：前向网络及 BP 算法。 7 第 9 章 神经网络控 制 要求： 了解神经网络自适应控制等；理解神经网络函数逼 近、神经网络辨识；掌握神经网络模型分类、前向 神经网络及 BP 算法、动态网络特点与 Hopfield 网 络 重点：神经网络控制的结构、RBF 神经网络模型 难点：神经网络控制。 课程目标 1、2 五、各教学环节及学时分配 知识 模块 教学内容 教学环节及学时 讲 授 课 习 题 课 讨 论 课 实 验 （ 实 践 ） 合 计 基础 知识 第 1 章 绪论 2 2 专业 知识 第 2 章 专家系统与专家控制 4 4 第 3 章 模糊控制的理论基础 4 4 第 4 章 模糊控制 6 6 第 6 章 神经网络的理论基础 4 4 第 7 章 典型神经网络 6 6 第 9 章 神经网络控制 4 4 总复习 2 2 32 六、成绩考核及其基本要求 考核 环节 建议 分值 考核/评价细则 对应课程 目标 期末考 试 70 考试采用闭卷方式，试卷题型包括填空题、选择题、简答题、 计算题和综合应用题 5 大类，以卷面成绩的 70%计入课程总成 绩。期末考试试卷总分 100 分。 课 程 目 标 1、2 出勤 10 不定期点名，无故缺勤 1 次扣 1 分 课 程 目 标 1、2 作业 20 课后完成 4 次作业，主要考核学生对每节课知识点的复习、 课 程 目 标
考核 建议 对应课程 考核/评价细则 环节 分值 目标 理解和掌握度，计算全部作业的平均成绩再按20%计入总成 1、2 绩：可让学生查阅资料，了解本课程相关技术发展情况，并 根据自身发展需要，自主学习。 七、主要教学参考资源 (一)推荐教材 刘金琨.智能控制（第5版）[M].北京：电子工业出版社，2021 (二)推荐参考书 [1]罗冰甘俊英，《智能控制技术》，清华大学出版社，2011年3月 [2]Zdenko, 《Fuzzy Controller Design-----Theory and Applications),Taylor Francis Group,LLC,Jan.2006. [3]孙增圻，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社，1997年4月 [4]张化光，《智能控制基础理论及应用》，机械工业出版社，2005年2月 (三)推荐网站（包括课程网站、专业网站等) l.Blackboard教学平台 2.中国大学MO0C一一北京交通大学《智能控制》： https://www.icourse163.org/course/NJTU-1207238804 编写者：王士星 审核者：徐红梅 批准者：邓建球 编写时间：2021年6月
考核 环节 建议 分值 考核/评价细则 对应课程 目标 理解和掌握度，计算全部作业的平均成绩再按 20%计入总成 绩；可让学生查阅资料，了解本课程相关技术发展情况，并 根据自身发展需要，自主学习。 1、2 七、主要教学参考资源 （一）推荐教材 刘金琨.智能控制（第 5 版）[M].北京:电子工业出版社,2021 （二）推荐参考书 [1]罗冰 甘俊英，《智能控制技术》，清华大学出版社，2011 年 3 月 [2]Zdenko, 《 Fuzzy Controller Design-----Theory and Applications》,Taylor & Francis Group, LLC, Jan.2006. [3]孙增圻，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社，1997 年 4 月 [4]张化光，《智能控制基础理论及应用》，机械工业出版社，2005 年 2 月 （三）推荐网站（包括课程网站、专业网站等） 1. Blackboard 教学平台 2. 中国大学 MOOC——北京交通大学《智能控制》： https://www.icourse163.org/course/NJTU-1207238804 编写者：王士星 审核者：徐红梅 批准者：邓建球 编写时间：2021 年 6 月