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安徽师范大学智能控制课程大纲本科教学大纲
理论类课程大纲
课程名称:智能控制
一、课程概况
所属专业: 自动化 开课单位： 物理与电子信息学院
课程类型: 专业基础课程 课程代码: 0845290
开课学期: 7 学分： 2
学时： 34 核心课程: 是
拟使用教材：
王耀南、孙炜.《智能控制理论及应用》.机械工业大学出版社.2008
国内(外)现有教材：
孙增圻.《智能控制理论与技术》.清华大学出版社.2004.10
李士勇《智能控制》. 清华大学出版社.2016
刘金琨《 智能控制（第 3 版）》.电子工业出版社.2014
学习参考资料
张曾科 《模糊数学在自动化技术中的应用》.清华大学出版社
周德泽等 《计算机智能监测控制系统的设计及应用》.清华大学出版社
二、课程描述（300 字以内）
智能控制在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动
控制技术。 控制理论发展至今已有 100 多年的历史，经历了“经典控制理论”
和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶
段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。本门课
程是自动化专业的一门必修专业课，本课程的主要内容有智能控制概述、智能控
制的知识工程基础、遗传算法优化技术、神经网络控制技术、专家控制、模糊控
制技术以及智能控制应用实例。智能控制具有较好的鲁棒性，适用于复杂性、非
线性、时变性、不确定性等应用对象，是自动控制理论发展的必然趋势。
三、课程目标
本课程主要讲授模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。通过本课程的
学习，可使学生熟悉智能控制的主要理论分支、数学基础、应用场合及发展趋势，
掌握智能控制的理论基础及其在实际控制系统中的应用方法。学完本课程后,要
求熟悉智能控制统的基本概念，掌握关于智能控制的基本理论。包括模糊控制，
神经网络，和遗传算法。了解各种方法之间的联系，熟练掌握模糊控制器的设计
和工程实现。通过学习使学生获得智能控制方面的基本理论，掌握分析、综合自
动控制系统的基本技能,为以后从事相关的工作打好基础。
四、教学要求
授课教师将按照学校本科教学工作有关要求做好课程教学各项工作，严格按
照课表规定的时间、地点上课，不迟到、不早退，将根据本大纲要求，认真备课
完成教案与讲稿编写等各项课前准备工作；授课过程力求内容充实、概念准确、
思路清晰、详略得当、逻辑性强、重难点突出，力戒平铺直叙、照本宣科，同时
重视对学生的学习方法指导和课堂教学效果信息的反馈，实现教与学的双向互
动；同时将结合课程目标要求，做好考核内容设计，并严格按照本大纲要求做好
出勤率统计、作业评价等各项工作。
学习是大学生自己的责任和义务，学生应根据课程大纲要求制定本门课程学
习计划，加强学业管理，严格自我要求，提升自主学习能力，主动适应课程学习
要求。参与课堂教学活动不迟到、不早退，无正当理由不请假，上课认真听讲，
不做任何与课堂教学无关事宜，不使用手机，积极与授课教师进行教学互动，同
时利用课余时间做好预习、复习、课外书籍阅读等工作，主动与同学开展合作学
习，认真完成任课教师布置的课程作业。
五、考核方式及要求
为实现课程教学目标，本门课程考核方式及要求为：出勤率及课堂表现占
10%，点到不少于 4 次，其中缺席 2 次，按无成绩计算；期中测验 1 次，测验成
绩按 20%折算后计入总成绩；课程作业 3-4 次，按批改成绩 10%折算后计入总成
绩；期末考试占总成绩的 60%。
六、课程内容
第一章：智能控制概述
（授课时间：第七学期第 1-2 周）
教学目标：
1、掌握智能控制的基本概念；
2、掌握智能控制系统的特征和性能；
3、熟识智能控制系统的类型；
4、了解智能控制的发展概况。
教学重点：
1、智能控制的基本概念；
2、智能控制系统的特征和性能。
教学难点：
1、智能控制系统的类型；
2、智能控制的发展。
学 时：课堂教学 4 学时，课外自主学习时间不少于 1 学时
教学方法：讲授法、演示法
主要内容：
1、智能控制的基本概念；
2、智能控制系统的特征和性能；
3、智能控制系统的类型；
4、智能控制的发展概况。
学习方法：小组讨论
课后作业：根据授课内容课堂预留习题，课后完成，在下周课前提交。
第二章：模糊控制的数学基础
（授课时间：第七学期第 3-6 周）
教学目标：
1、掌握模糊和模糊关系的基本概念；
2、掌握模糊关系的合成与性质；
3、熟识模糊性与随机性；
4、了解模糊推理。
教学重点：
1、模糊和模糊关系的基本概念；
2、模糊关系的合成与性质；
3、模糊性与随机性；
教学难点：1、模糊变换；
2、模糊命题与模糊条件语句；
3、模糊推理。
学 时：课堂教学 8 学时，课外自主学习时间不少于 3 学时
教学方法：讲授法、演示法
主要内容：
1、概述；
2、模糊概念；
3、模糊性与随机性；
4、模糊集合；
5、模糊集合与普通集合的关系；
6、模糊关系的基本概念；
7、模糊关系合成；
8、模糊关系的性质；
9、模糊变换；
10、模糊语言与语言变量；
11、模糊命题与模糊条件语句；
12、模糊推理。
学习方法：小组讨论
课后作业：根据授课内容课堂预留习题，课后完成，在下周课前提交。
第三章：模糊控制器设计
（授课时间：第七学期第 7-9 周）
教学目标：
1、掌握模糊模糊控制系统的特点工作原理；
2、掌握模糊控制系统的结构与组成；
3、熟识模糊控制器的设计要求和清晰量与模糊量的转换；
4、掌握模糊控制器的设计；
5、熟识模糊控制的规则和算法。
教学重点：
1、模糊控制系统的特点和工作原理；
2、模糊控制系统的结构与组成；
3、模糊控制器的设计要求；
4、清晰量与模糊量的转换。
教学难点：
1、模糊控制器的设计；
2、模糊控制的规则；
3、模糊控制的算法。
学 时：课堂教学 6 学时，课外自主学习时间不少于 2 学时
教学方法：讲授法、演示法
主要内容：
1、传统控制系统的特点
2、模糊控制系统的工作原理
3、模糊控制的系统结构
4、模糊控制器的结构与组成
5、模糊控制器设计要求
6、清晰量的模糊化
7、模糊量的清晰化
8、模糊控制规则及控制算法
学习方法：小组讨论
课后作业：根据授课内容课堂预留习题，课后完成，在下周课前提交。
第四章：神经网络的基本理论
（授课时间：第七学期第 10-12 周）
教学目标：
1、掌握神经网络的基本概念；
2、掌握各种网络的类型模型；
3、熟识神经网络模型辨识。
教学重点：
1、神经网络的基本概念；
2、网络的类型。
教学难点：
1、多层前向 BP 神经网络及 BP 学习算法；
2、自组织神经网络。
学 时：课堂教学 6 学时，课外自主学习时间不少于 3 学时
教学方法：讲授法、演示法
主要内容：
1、神经网络的基本概念；
2、感知器；
3、BP 网络；
4、RBF 网络；
5、Hopfield 网络；
6、小脑神经网络；
学习方法：小组讨论
课后作业：根据授课内容课堂预留习题，课后完成，在下周课前提交。
第五章：神经网络在控制中的应用
（授课时间：第七学期第 13-14 周）
教学目标：
1、掌握神经网络的在控制系统中的应用特点；
2、熟识神经网络模型辨识；
3、掌握神经网络 PID 控制。
教学重点：
1、神经网络的基本概念；
2、网络的类型；
3、神经网络模型辨识。
教学难点：
1、神经元自适应 PID 控制；
2、神经网络 PID 控制。
学 时：课堂教学 4 学时，课外自主学习时间不少于 1 学时
教学方法：讲授法、演示法
主要内容：
1、神经网络系统辨识原理；
2、多层前向 BP 神经网络的系统辨识；
3、递归神经网络系统辨识；
4、神经网络直接反馈控制系统；
5、神经网络自适应控制系统；
6、神经网络 PID 控制。
学习方法：小组讨论
课后作业：根据授课内容课堂预留习题，课后完成，在下周课前提交。
第六章：遗传算法
（授课时间：第七学期第 15-17 周）
教学目标：
1、掌握遗传算法的基本概念；
2、掌握遗传算法的特点；
3、熟识遗传算法的基本操作；
4、了解遗传算法的应用。
教学重点：
1、遗传算法的基本概念；
2、遗传算法的特点；
3、遗传算法的基本操作；
4、基于遗传算法的控制参数优化。
教学难点：
1、遗传算法实现中的基本问题；
2、基于遗传算法控制器参数优化评价函数的选择；
3、遗传算法的计算机实现。
学 时：课堂教学 6 学时，课外自主学习时间不少于 2 学时
教学方法：讲授法、演示法
主要内容：
1、遗传算法的基本概念；
2、遗传算法的特点；
3、遗传算法的基本操作；
4、基于遗传算法的参数辨识
5、基于遗传算法的参数控制器参数优化
6、基于遗传算法的神经网络学习方法；
7、遗传算法的计算机实现。
学习方法：小组讨论
课后作业：根据授课内容课堂预留习题，课后完成，在下周课前提交。
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