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智能控制理论
课程编号：
课程中文名称：智能控制理论
课程英文名称：IntelligentControlTheory
课程性质：专业核心课程
开课对象：学术型硕士研究生
适用学科：控制科学与工程
开课学期：春季
学分/学时：3学分/48学时
先修课程：自动控制原理
建议后续课程：
执笔人：刘金琨、杨凌宇、王陈亮课程负责人：刘金琨核准院长：王磊
一、课程的性质、目的和任务
课程性质：本课程是自动化科学与电气工程学院硕士研究生专业核心课。
目的：使学生掌握智能控制的基本理论、设计方法和分析方法。
任务：通过教学，使得学生系统掌握神经网络、模糊逻辑、学习控制和遗传算法的基本原理、
特点和应用前景，具备定性分析、定量估算和Matlab/Simulink仿真的能力，并了解智能控制的部
分前沿热点问题。
二、课程内容、基本要求及学时分配
第一章绪论（1学时）
1.1智能控制的发展过程和重要分支（0.5学时）
1.2智能控制的研究工具及应用（0.5学时）
基本要求：了解智能控制的提出、发展过程和基本概念，熟悉智能控制特点和几个重要分支，
了解智能控制的应用领域。
第二章神经网络理论基础（2学时）
2.1神经网络原理、分类和学习算法（1学时）
2.2典型神经网络（1学时）
基本要求：了解神经网络发展简史，理解神经网络的基本原理以及前向网络、反馈网络和自
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组织网络三种形式，理解Hebb学习规则和Delta学习规则，掌握单神经元网络、BP神经网络、
RBF神经网络和Hopfield神经网络的原理和特点。
第三章神经网络控制（9学时）
3.1一阶系统神经网络控制（1学时）
3.2二阶系统神经网络控制（0.5学时）
3.3输出受限系统的神经网络控制（1.5学时）
3.4输入受限系统的神经网络控制（1.5学时）
3.5自适应神经网络容错控制（1.5学时）
3.6机械手自适应神经网络控制（1.5学时）
3.7欠驱动机械系统神经网络控制（1.5学时）
基本要求：熟练掌握RBF等典型神经网络在控制器设计中的应用，能够结合滑模控制和神经
网络熟练设计控制器并构造合适的准Lyapunov函数进行闭环系统稳定性分析，能够利用神经网络
处理基本的输出受限、输入受限、执行机构故障、欠驱动等问题，能够熟练使用Matlab/Simulink
进行仿真验证。
第四章先进神经网络控制（4学时）
4.1三阶非线性系统反演控制（1学时）
4.2三阶非线性系统动态面控制（1学时）
4.3基于RBF网络的三阶非线性系统反演控制（1学时）
4.4基于RBF网络的三阶非线性系统动态面控制（1学时）
基本要求：掌握非线性系统反演控制的基本思想和设计方法，理解反演控制的优缺点以及如
何利用动态面技术克服反演控制的“微分爆炸”问题，在此基础上能够熟练结合RBF网络设计反
演/动态面智能控制器并证明闭环系统稳定性。
第五章模糊控制的理论基础（4学时）
5.1模糊逻辑控制概述（1学时）
5.2模糊集合及其运算（1学时）
5.2模糊关系与模糊推理（2学时）
基本要求：掌握模糊集合的表示、模糊集合的基本运算及运算性质，掌握典型隶属函数的特
点，理解模糊关系及其运算和模糊推理。
第六章模糊逻辑控制（8学时）
6.1模糊控制的结构与组成（0.5学时）
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6.2模糊化、模糊推理、知识库和清晰化的具体设计方法（1.5学时）
6.3模糊控制应用实例-洗衣机的模糊控制（1学时）
6.4模糊自适应整定PID控制（1学时）
6.5间接自适应模糊控制（2学时）
6.6直接自适应模糊控制（2学时）
基本要求：理解模糊控
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