“智能控制”课程教学改革探索
更新时间:2023-05-04 02:04:01 阅读量: 实用文档 文档下载
“智能控制”课程教学改革探索
近年来,伴随着高校的大规模扩招,高等教育逐渐普及。上海电机学院作为一所应用型本科二批招生院校,学生的理论基础知识和综合能力等各方面都相对较弱。新形式下为了适应当今社会应用型人才培养的目标,培养学生的创新能力和综合能力,各大高校都在广泛的进行教学改革。“智能控制”是一门集理论和实践于一体的综合性课程,代表着当今控制理论和技术的发展的新方向,因此提高该课程的教学质量很有必要。近年来,结合这门课程的教学实践,我们对“智能控制”的教学改革做了一些探索。
2.“智能控制”课程的特点和存在的问题
“智能控制”是自动控制理论近三十年来发展起来的一门新兴学科。“智能控制”作为我校高校本科自动化及测控等专业的专业选修课,主要介绍智能控制方法的原理及其应用。本课程涉及的内容涵盖了模糊数学与模糊控制、人工神经网络与神经网络控制、人工智能及专家系统控制等理论。该课程的教学目的是使学生通过本课程的学习,了解智能控制的基本概念、熟悉模糊控制理论、人工神经网络、神经网络控制等智能控制方法以及上述智能控制方法的集成等。
结合近年来讲授这门课程的教学实践发现,“智能控制”教学过程中存在以下几个问题。
2.1教学内容不合理
“智能控制”的教材在内容设计和知识体系安排上都偏重理论知识。由于课程理论性较强,内容抽象,算法及公式推导复杂,使得讲授的理论知识与实际工程联系不是很密切。此外,讲授的内容多为常规的智能控制方法,很少涉及智能控制最新理论的发展和前沿热点问题。
2.2教学方法单一
由于该课程理论性较强,内容抽象,教师大多采用灌输式的讲授
方法,把讲述理论知识作为教学重点,忽视了学生实践能力和创新能力的培养。课堂教学气氛沉闷,从而导致最终的学习效果不理想。
2.3教学资源短缺。
近年来,我校开设的“智能控制”课程,仅限于理论课程的讲解,该课程开讲以来,一直没有配套的实验课程。学生在进行仿真实验时,可以运用理论课中讲授的模糊控制和神经网络辨识与控制两个知识点来设计智能控制系统,从而加深对理论知识的掌握和应用。
2.4考核形式单一
智能控制是一门理论性较强的课程,最终成绩主要依据期末考试成绩给出,但是仅凭期末考试成绩很难判断学生分析问题、解决问题以及自主创新的能力,这样不利于学生学习能力的培养。
3.教学改革措施与途径
针对“智能控制”课程在教学过程中存在的以上问题,本文将从教学内容、教学方法、实践教学和考核方法等方面探讨改革的途径。
3.1优化教学内容
首先,要突出基本概念、理论和经典算法等基础内容。教师在授课过程中教师应精心选择教学内容,淡化公式推导过程,把重点放在模糊控制、神经网络控制以及遗传算法等内容。此外,教学内容要注重智能控制思想的实际应用,如用电饭锅、洗衣机等家用电器讲解模糊控制的应用,采用BP网络识别英文字母等例子讲解神经网络控制的应用。
其次,要强调拓展性内容。主要指智能控制中存在的有待解决的问题和前沿热点问题,包括专家控制、学习控制以及新型优化算法等,这些“智能控制”课程体系中的拓展部分。此外,根據“智能控制”课程内容的特点,可采用专题教学模式,针对基础内容(模糊控制、神经网络控制和遗传算法等)和拓展内容(其他控制技术和新型优化算法等),设计相应的教学模块。
3.2注重工程应用
为了培养学生的学习兴趣,教师应该从工程应用角度来讲解“智
能控制”的概念,并通过实例,如遗传优化算法在快递配货问题中的应用等,来演示智能控制在实际生活中的应用,以启发学生思考。
为了强化学生的综合应用和解决问题的能力,改革实践教学环节,增加综合性、设计性实践环节。针对工程生产中各种实际问题确定各实践环节的具体内容,按照查阅文献→设计总体方案→系统原理分析→智能控制算法分析→系统硬件与软件调试→Matlab仿真及结果分析这一思路进行系统的设计、仿真与调试。通典型例题,如应用模糊控制方法控制液位和水温、直流电机模糊调速系统设计及锅炉压力模糊控制器设计等,对控制系统进行仿真实验。使学生能够深入的了解并掌握智能控制系统的设计方法。
3.3 引入Matlab仿真实验
目前应用较为广泛的仿真软件是Matlab,Matlab中有很多针对智能控制的工具箱,如模糊逻辑、神经网络和仿真软件Simulink 等工具。应用这些工具箱可以很方便的实现各种智能控制算法的仿真。在教学过程中,借助Matlab对智能控制中的复杂系统进行模块化设计、可视化分析,如设计一个简单的二阶系统的模糊控制器。通过详细介绍模糊工具箱中模糊推理系统编辑器(FIS Editor)、模糊规则编辑器(Rule Editor)、隶属度函数编辑器(MF Editor)、模糊规则观察器(Rule Viewer)和模糊推理输入输出曲面视图(Surface Viewer)这5个模块的功能和具体参数设计方法,有助于学生理解和掌握模糊控制的理论和方法。
3.4培养学生的创新意识和能力
应用型人才培养的主要目标是培养创新意识、训练创新思维、提高创新能力。“智能控制”是一门不断发展的交叉性学科,这要求教师要善于引导和培养学生的创新意识和独立思考、分析问题的能力。课堂教学中可以通过实验教学、课程小论文和综合设计等机会来培养和激发学生的创新能力。
3.5突出以学生为中心的教学理念
课堂教学要充分利用讲授法、讨论法、实验法、实例教学法等方
法,并结合PPT、录像、作业点评等手段,培养学生分析问题、解决问题和自主学习的能力。鼓励采用启发式教学方法,如在讲述神经网络控制中的BP 网络时,引导学生思考有哪些因素影响网络的收敛速度和精度,启发学生就BP 网络的缺点及其算法的改进展开讨论。让学生真正成为课堂教学的主体,教师仅仅扮演引导者的角色。
3.6考核方式的改革
智能控制是一门理论性较强的课程,仅凭期末考试成绩很难判断学生分析问题、解决问题及创新的能力。针对这种状况,在教学过程中,应将平时作业、课堂提问和出勤情况等结合起来作为平时成绩,并将此成绩按照一定比例记入总评成绩。总成绩由期末成绩(40%)+平时成绩(20%)+实验报告(40%)综合得到。这样得到的总评成绩,既公平又合理也有助于学生养成良好的学风。
4.结论
本文针对“智能控制”课程的特点和教学过程中存在的问题,从教学内容、教学方法、实践教学和考核方法等方面给出了一些改革措施。希望在今后的课堂教学和教学实践中,不断地更新和完善教学内容,改进教学方法,从而得到更好的教学效果。
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