智能控制

课程编码：180206081101P2001H 英文名称：Intelligent Control 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业核心课 主讲教师：蒲志强等

本课程是控制理论与控制工程专业核心课，要求学生通过课堂学习和课下作业，掌握各种智能控制的基本方法和设计思想，初步实现对各类典型机器人系统的智能控制算法设计与仿真，为智能控制方法的实际应用打下基础。

1）控制理论基础相关课程；2）高等数学、线性代数、概率论等数学课程；3）编程基础相关课程。

第一章 智能控制绪论 3学时 蒲志强
第1节 智能控制的内涵与外延
第2节 机器人智能控制研究进展与应用案例简析
第二章 模糊控制器设计 6学时 蒲志强
第1节 模糊控制基本原理
第2节 一型模糊控制器设计
第3节 TS模糊控制器设计与分析
第4节 模糊神经网络结构设计与学习
第5节 单一输入规则群模糊控制器设计与应用
第6节 二型模糊控制器设计及应用
第三章 神经网络控制 6学时 袁如意
第1节 神经网络结构、学习算法和典型模型
第2节 神经网络建模与系统辨识
第3节 典型神经网络控制方法及应用案例
第4节 神经网络控制的优缺点分析
第四章 启发式随机优化方法及控制 6学时 蒲志强
第1节 简单遗传算法介绍
第2节 遗传算法优缺点分析和改进设计
第3节 遗传算法应用案例
第4节 标准粒子群优化算法介绍
第5节 粒子群优化算法优缺点分析和改进设计
第6节 粒子群优化算法应用案例
第五章 强化学习及控制 6学时 袁如意
第1节 强化学习基本概念、模型与核心思想
第2节 基于值函数的强化学习算法
第3节 基于策略搜索的强化学习算法
第4节 强化学习控制器设计和学习过程
第5节 当前流行的强化学习工具集和仿真环境介绍
第六章 滑模变结构控制 3学时 袁如意
第1节 滑模变结构控制基本概念和原理
第2节 滑模变结构控制器设计过程
第3节 非线性系统滑模控制器设计的一般方法
第4节 高阶滑模变结构控制器原理和性质
第5节 滑模变结构控制在机械手控制中的应用
第七章 自抗扰控制 3学时 蒲志强
第1节 自抗扰控制基本思想和典型应用
第2节 跟踪微分器设计
第3节 扩张状态观测器设计
第4节 非线性反馈控制律设计
第5节 完整的自抗扰控制算法设计
第6节 关于若干控制本质问题的开放式讨论
第八章 机器人控制案例分析
第1节 各类机器人应用系统对象介绍（移动机器人、无人驾驶车、无人机） 1学时 蒲志强
第2节 机器人集群系统基础模型和行为特征 1学时 蒲志强
第3节 线性二次型控制器参数优化案例分析 1学时 蒲志强
第4节 体操机器人摆起控制器案例分析 1学时 袁如意
第5节 无人机轨迹跟踪案例分析 1学时 袁如意
第6节 多无人机编队指派案例分析 1学时 袁如意
第九章 考核 1学时 蒲志强
第1节 期末考核

授课教师团队长期从事智能控制及其在机器人、无人系统中的应用研究，自2017年以来，已连续6学年开设本课程，具有丰富的教学经验。首席教授蒲志强研究员获北京市科技新星、中科院青促会、中科院特聘研究骨干等人才计划支持，主讲教师袁如意高级工程师今年来主持多项国家及省部级重大战略攻关项目。教师团队理论结合实践，通过大量一线研究案例为学生系统教授智能控制及其应用。