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      熱工自動(dòng)化本科專業(yè)“智能控制”教學(xué)方法研究

      2018-01-18 07:48劉立衡劉久斌
      課程教育研究 2017年49期
      關(guān)鍵詞:智能控制教學(xué)研究

      劉立衡+劉久斌

      【摘要】“智能控制”是熱工自動(dòng)化專業(yè)開(kāi)設(shè)的一門(mén)重要的專業(yè)課。在授課過(guò)程中通常存在課程內(nèi)容繁雜、實(shí)例較少、學(xué)生重視不夠、以及考核成績(jī)比例不合理等問(wèn)題。本文針對(duì)這些問(wèn)題探討了相應(yīng)的解決方法。

      【關(guān)鍵詞】智能控制 熱工自動(dòng)化 教學(xué)研究

      【中圖分類號(hào)】G42 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089(2017)49-0239-01

      1.智能控制課程特點(diǎn)

      智能控制是一門(mén)新興學(xué)科。它將控制理論的方法和人工智能技術(shù)結(jié)合起來(lái),適用于控制復(fù)雜和不確定的被控對(duì)象[1]。涉及到具體內(nèi)容又包含有如下幾個(gè)分支:專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)路控制以及遺傳算法等。其中,每個(gè)分支又是一門(mén)獨(dú)立學(xué)科??傊悄芸刂剖且婚T(mén),包含內(nèi)容較多,難度較大,實(shí)踐性較強(qiáng)的課程。

      2.智能控制當(dāng)前教學(xué)中存在的問(wèn)題

      (1)學(xué)生重視不夠,學(xué)習(xí)效果不佳。

      (2)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)例較少,教學(xué)內(nèi)容相對(duì)偏理論。

      (3)課程內(nèi)容復(fù)雜,學(xué)習(xí)過(guò)程難以把握重點(diǎn),學(xué)生興趣不高。

      (4)考試成績(jī)組成比例不合理。

      3.對(duì)于當(dāng)前熱自專業(yè)教學(xué)過(guò)程中相關(guān)問(wèn)題的解決辦法

      (1)針對(duì)學(xué)生重視程度不夠的問(wèn)題,可考慮將課程安排提前。本課程通常安排在大四上學(xué)期進(jìn)行,在本學(xué)期,學(xué)生為畢業(yè)工作、復(fù)習(xí)考研等問(wèn)題所占精力較多,對(duì)課程重視不夠,從而學(xué)習(xí)效果不佳。因此,可以考慮將本課程安排在大三下學(xué)期進(jìn)行。從而使學(xué)生能把更多精力放在本課程的學(xué)習(xí)上。此外,在授課過(guò)程中,要采取相應(yīng)手段,讓學(xué)生增加對(duì)課程的認(rèn)識(shí)和興趣,增強(qiáng)學(xué)習(xí)效果。

      (2)增加現(xiàn)場(chǎng)實(shí)例,提升實(shí)例講解在課程中所占比重。對(duì)于熱工過(guò)程自動(dòng)化專業(yè)來(lái)說(shuō),應(yīng)當(dāng)盡可能多的加入現(xiàn)場(chǎng)實(shí)例,針對(duì)具體實(shí)例,對(duì)比原來(lái)傳統(tǒng)的控制策略和智能控制方法的優(yōu)劣,讓學(xué)生真實(shí)體會(huì)到智能控制方法的優(yōu)勢(shì)所在,從而增加學(xué)習(xí)興趣。在實(shí)例選擇過(guò)程中,應(yīng)盡可能選擇具有代表性的,簡(jiǎn)明清晰的例子,而對(duì)過(guò)于復(fù)雜的實(shí)例應(yīng)予以舍棄。

      (3)針對(duì)具體內(nèi)容的教學(xué),應(yīng)做到注重概念,條理清晰,流程明確。對(duì)于本課程來(lái)說(shuō),主要內(nèi)容包含如下幾部分:緒論、專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等幾部分。

      ①針對(duì)緒論部分的講解,應(yīng)首先讓學(xué)生了解智能控制的概念,應(yīng)用范圍,和傳統(tǒng)控制相比的優(yōu)勢(shì)所在,以及智能控制的組成和發(fā)展等,最后簡(jiǎn)單概述智能控制的幾個(gè)分支。在此部分,通過(guò)動(dòng)畫(huà)、圖片等多媒體方式,讓學(xué)生感性了解智能控制在現(xiàn)代科技中的一些應(yīng)用,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。對(duì)于本專業(yè)學(xué)生來(lái)說(shuō),還應(yīng)通過(guò)一些現(xiàn)場(chǎng)實(shí)例,讓學(xué)生了解傳統(tǒng)控制在電廠應(yīng)用中的不足之處,增加其學(xué)習(xí)動(dòng)力。

      ②針對(duì)專家控制系統(tǒng)部分,首先應(yīng)該使學(xué)生明確一些概念:如,專家系統(tǒng)、專家控制、直接型專家控制器、間接型專家控制器等。通過(guò)具體實(shí)例講解,從而能夠使學(xué)生了解這些概念的異同。其次,引導(dǎo)學(xué)生掌握專家控制的一般流程,如知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì),推理的過(guò)程等。最后,通過(guò)講授引導(dǎo)學(xué)生能掌握專家PID控制的一個(gè)實(shí)例,了解專家規(guī)則在控制中的實(shí)際應(yīng)用,并能夠通過(guò)Matlab程序?qū)ζ渲械囊?guī)則針對(duì)不同的被控對(duì)象進(jìn)行優(yōu)化。

      ③針對(duì)模糊控制部分的教學(xué),首先應(yīng)當(dāng)使學(xué)生掌握模糊數(shù)學(xué)的基本內(nèi)容,主要有如下幾方面:模糊集合的相關(guān)概念以及運(yùn)算,隸屬函數(shù),模糊關(guān)系運(yùn)算以及模糊推理。在模糊集合的講授過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)注意加強(qiáng)對(duì)比,使學(xué)生明確模糊集合和普通集合之間的差別,從而掌握模糊集合的概念。在隸屬度函數(shù)的講授過(guò)程中,讓學(xué)生明確模糊隸屬度函數(shù)的種類及特點(diǎn),以及如何用Matlab函數(shù)實(shí)現(xiàn)。在模糊關(guān)系運(yùn)算和模糊推理講授過(guò)程中,明確模糊關(guān)系合成規(guī)則以及模糊推理的種類后,應(yīng)通過(guò)合成的方法和削頂法的對(duì)比,讓學(xué)生充分體會(huì)到削頂法的優(yōu)勢(shì)所在。對(duì)于模糊關(guān)系方程求解部分來(lái)說(shuō),在學(xué)會(huì)模糊關(guān)系合成基礎(chǔ)上,可引導(dǎo)學(xué)生通過(guò)列舉法掌握。

      其次,在掌握模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分后,即進(jìn)入模糊控制部分的講授。對(duì)于模糊控制部分來(lái)說(shuō),應(yīng)通過(guò)一維、二維模糊控制器的設(shè)計(jì),讓學(xué)生理解模糊控制的一般設(shè)計(jì)流程,并能通過(guò)Matlab編程實(shí)現(xiàn)。學(xué)習(xí)過(guò)程中通常應(yīng)遵從由簡(jiǎn)入難的一個(gè)過(guò)程,從而掌握觀測(cè)量與控制量的選擇、定義模糊集、設(shè)定模糊規(guī)則、建立模糊控制表、模糊推理以及反模糊化等這樣一個(gè)模糊控制設(shè)計(jì)的一般流程。此部分難點(diǎn)是模糊論域確定、模糊規(guī)則建立以及模糊推理和解模糊。模糊論域的確定和模糊規(guī)則的建立通常需要具有豐富的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定合適的參數(shù)和規(guī)則。對(duì)于模糊推理和解模糊的過(guò)程,通過(guò)板書(shū)講解效果較好。之后通過(guò)模糊洗衣機(jī)以及模糊PID的兩個(gè)實(shí)例,讓學(xué)生加深對(duì)模糊控制認(rèn)識(shí)。在講述兩個(gè)實(shí)例時(shí),模糊洗衣機(jī)為開(kāi)環(huán)控制,側(cè)重于讓學(xué)生鞏固模糊控制的設(shè)計(jì)流程,特別是模糊規(guī)則建立、推理及解模糊的內(nèi)容;而模糊PID控制則為閉環(huán)控制,在講述時(shí),應(yīng)讓學(xué)生明白模糊控制的本質(zhì),以及和模糊PID控制的區(qū)別所在。

      最后,簡(jiǎn)單介紹模糊控制的發(fā)展方向如自適應(yīng)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制等即可。

      ④對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制部分的教學(xué),首先應(yīng)讓學(xué)生建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般概念。在這個(gè)過(guò)程中,主要包含:明確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的意義,了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、分類及學(xué)習(xí)算法,以及典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解,如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解過(guò)程中,通過(guò)逼近、模式識(shí)別的例子,讓學(xué)生掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、初始參數(shù)設(shè)置、梯度下降法權(quán)值調(diào)整策略,以及BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)兩者的區(qū)別。

      其次,學(xué)生建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般概念后,即可進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制部分的講授。本部分內(nèi)容主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接逆控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)??刂啤⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)評(píng)判控制等。授課過(guò)程中,控制器設(shè)計(jì)推導(dǎo)部分用板書(shū)講解效果較好,而對(duì)于程序?qū)崿F(xiàn)及仿真建議采用多媒體技術(shù),從而使學(xué)生在掌握理論部分內(nèi)容后,能對(duì)設(shè)計(jì)結(jié)果建立直觀認(rèn)識(shí),增加學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力。

      最后,本部分內(nèi)容的作業(yè)形式應(yīng)以Matlab程序編制為主,通過(guò)參考課本實(shí)例,能夠獨(dú)立修改相關(guān)程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)特定對(duì)象的控制。

      (4)本課程相對(duì)來(lái)說(shuō)實(shí)踐性較強(qiáng),對(duì)于期末考核來(lái)說(shuō),若將考試筆試部分所占比例過(guò)高不甚合理,無(wú)法客觀反映出學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)的掌握。因此,應(yīng)提高平時(shí)成績(jī)所占比例,特別是作業(yè)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)所占比例。

      4.結(jié)語(yǔ)

      智能控制是一門(mén)較新的、實(shí)踐性較強(qiáng)的學(xué)科。在我校熱自專業(yè)實(shí)際教學(xué)過(guò)程中,通常存在內(nèi)容繁雜、實(shí)例少、學(xué)生重視不夠以及考試方式不合理等問(wèn)題。我校作為一所工科學(xué)校,側(cè)重于對(duì)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的培養(yǎng),因此,教師應(yīng)當(dāng)在授課過(guò)程中,降低過(guò)于復(fù)雜的理論所占比重。課程講授重點(diǎn)應(yīng)放在智能控制算法的設(shè)計(jì)流程、和傳統(tǒng)控制效果對(duì)比上。授課時(shí)還應(yīng)協(xié)助學(xué)生理清知識(shí)脈絡(luò),并盡可能多的搜集具有代表性的現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)實(shí)例進(jìn)行講解。在此過(guò)程中,應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生掌握Matlab這一強(qiáng)有力的輔助軟件。在實(shí)際授課過(guò)程中,教師還應(yīng)當(dāng)善于將復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化,尊重學(xué)生在教學(xué)中的主體地位,增加學(xué)生實(shí)際動(dòng)手的機(jī)會(huì),從而增強(qiáng)其實(shí)踐能力,讓學(xué)生在這個(gè)過(guò)程中獲得成就感,從而獲得較好的授課效果。針對(duì)學(xué)生重視不夠的問(wèn)題,建議將課程安排提前。在期末考試時(shí),應(yīng)當(dāng)增加平時(shí)成績(jī),特別是實(shí)踐作業(yè)以及實(shí)驗(yàn)成績(jī)所占比例,降低期末筆試考試所占比例,從而更能從客觀上掌握學(xué)生對(duì)課程知識(shí)的接受程度。

      參考文獻(xiàn):

      [1]劉金琨.智能控制.北京: 電子工業(yè)出版社,2014.endprint

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