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第一章绪论
本章总体介绍智能控制的概况，包括智能控制产生的背景、基本概念、特点、以及本课程需要掌握的重点知识内容。同时给出了宏观把握本课程的角度和课程定位，还给出了本课程的学习建议。
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●1.1智能控制的产生和发展
回顾了传统经典控制理论、现代控制理论的基本思路，以及这些方法在控制中遇到的瓶颈和问题，引出智能控制产生的思路，以及所具有的优势。
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●1.2智能控制的定义和特点
智能控制的定义，二元、三元学说等理论，以及智能控制相对于传统控制所具有的特点。
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●1.3智能控制的研究内容
本课程的主要内容包括：专家控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制器参数优化，以及一些应用实例。
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第二章专家控制
专家控制是一种模拟专家知识经验的一种有效控制策略。本章主要介绍专家系统的构成、由专家系统构成专家控制系统、专家控制的基本原理。最后，给出一个通过专家控制实现PID动态调整策略和参数的应用实例。
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●2.1专家系统
介绍专家系统的概念、构成、以及专家系统的基本原理。
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●2.2专家控制
专家控制的概念、结构和基本原理。
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●2.3应用实例
增量式PID模型、典型二阶系统单位阶跃响应误差曲线分析、专家PID调节。
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第三章模糊控制的理论基础
模糊控制是模拟人类语言系统的控制方法。本章重点介绍模糊控制的理论基础，包括模糊控制的基本原理、模糊集合、模糊关系、模糊推理等内容。
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●3.1模糊集合的定义和表示
模糊集合的定义，与普通集合的区别，以及模糊集合的表示方法。
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●3.2模糊集合的基本运算
模糊集合的七种基本运算，后后续的模糊推理打下良好的基础。
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●3.3隶属度及隶属函数
隶属度的定义，作用，典型的隶属度函数。
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●3.4模糊关系
模糊关系的引入、表示方法；模糊矩阵的基本运算、合成运算、举例说明。
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●3.5模糊推理
模糊推理的概念、前向推理、后向推理。
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●3.6Mamdani推理法
Mamdani推理的基本原理、推理过程、并结合单输入、两输入方式下推理步骤。
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●3.7应用实例
本应用实例主要以炉温模糊推理控制器来说明。
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第四章模糊控制
在学习模糊数学基础上，利用模糊推理实现自动控制任务，本章内容包括模糊控制器的组成和原理、设计步骤，并给出一个水箱水位模糊控制实例。
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●4.1模糊控制的基本原理
结合控制系统闭环回路，描述模糊控制的基本思路和执行过程。
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●4.2模糊控制器的组成
模糊控制包括：模糊化接口、模糊推理、解模糊。
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●4.3模糊控制器的设计
模糊控制器的设计步骤。
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●4.4应用实例
本应用实例主要以水箱液位模糊控制器的设计来说明。
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第五章神经网络的理论基础
以神经网络为基础的深度学习目前成为了人工智能领域中最为炙手可热的方向。本章介绍人工神经网络的基础理论，包括神经网络的模型抽取、学习原理和BP神经网络的结构和原理。
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●5.1人工神经网络概述
人工神经网络的发展历程与现状。
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●5.2神经元及数学模型
神经元的工作过程、人工神经元数学模型的建立。
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●5.3人工神经网络
人工神经网络的类型、结构、以及应用介绍。
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●5.4神经网络学习概述
本节介绍人工神经网络学习方法的基本情况。
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●5.5神经网络学习算法
神经网络的学习原理：自学习的概念、Delta学习规则。
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●5.6BP神经网络
BP神经网络结构、前向和反向传播过程、信号的正向传播计算、误差反向传播调整网络权值。
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●5.7学习的类型
两个学习的类型：在线学习和批量学习。
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第六章神经网络控制
本章主要研究如何将人工神经网络应用于自动控制任务中，其中包含两个方面的内容：神经网络用于被控对象的模型辨识；以及神经网络控制器。
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●6.1神经网络系统辨识
神经网络用于识别被控对象的数学模型，系统辨识的概念、方法。
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●6.2神经网络控制
神经网络控制器的典型方式。
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●6.3应用实例
本应用实例主要以利用BP神经网络及有监督学习实现被控对象的控制来说明。
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第七章遗传算法控制参数优化
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的，自然选择学说包括了遗传、变异、生存斗争和适者生存三个方面。
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●7.1遗传算法的基本原理
遗传算法的自然选择学说、遗传算法的基本操作。
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●7.2遗传算法的设计
遗传算法的构成要素、应用步骤。
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●7.3应用实例
基于遗传算法的PID控制器参数优化。
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第八章MATLAB程序设计与仿真平台
本课程采用MATLAB为仿真平台和运行环境，目的是为了使同学们能够快速理解理论知识而不需要繁杂的编程任务，而将注意力更集中于问题的解决和工程设计中。本章内容包括MATLAB基础编程以及图形输出等内容。
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●8.1MATLAB简介
主要概述MATLAB的基本背景知识以及环境界面等。
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●8.2数据类型和运算符
本节介绍MATLAB的数据存储类型和元素的运算类型。
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●8.3矩阵及运算
本节主要为矩阵的定义、赋值和一些基本运算。
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●8.4MATLAB程序设计基础
本节主要为MATLAB的编程方法和流程控制语句。
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●8.5SIMULINK仿真平台的使用
本节介绍MATLAB中的重要仿真工具simulink，了解其使用方法和模型仿真环境的搭建。
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●8.6MATLAB图形输出
本节介绍MATLAB图形输出命令函数和书写格式。
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●8.7MATLAB GUI简介
本节介绍MATLAB用户图形化界面设计步骤和设计方法，内容的学习可以实现使用MATLAB制作比较实用的软件系统，其特点是能够与MATLAB平台无缝连接，无需转换或者接口编程。
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第九章课程实验
本章针对课程理论中所包含的四大内容：专家系统、模糊控制、神经网络、以及遗传算法。通过实验理解其含义，掌握使用智能控制解决实际问题的能力和步骤，并熟悉MATLAB语言和仿真平台的使用。
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●9.1专家PID控制实验
本次实验为使用MATLAB语言编写专家PID控制器，注意理解专家控制的含义和设计要点。
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●9.2模糊控制的信号跟踪
设计一个模糊控制器实现对给定信号的跟踪任务。
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●9.3神经网络识别仿真实验
使用BP神经网络逼近给定函数的实验，要求掌握神经网络做函数逼近的原理和方法。
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●9.4遗传算法求函数极大值
采用遗传算法实现对函数极大值的求解。
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第十章燃料电池发电系统的智能控制应用研究
本章通过介绍燃料电池的智能控制任务，涵盖了本课程的主要知识点，通过本实例的讲解，要求同学们体会和理解本课程内容在实际控制任务中的应用过程。
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●10.1研究背景
我国能源日益紧缺，全球温室气候不断加剧，严重威胁着人们生存环境。因为我国乃至世界的能源供应主要依赖煤炭、石油、天然气等化石能源，但化石能源的资源有限性和开发利用带来的环境问题严重制约着经济和社会的可持续发展。
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●10.2PEMFC-UPS系统的结构和设计
设计开发的一个低成本的智能型混合PEMFC-UPS系统 。
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●10.3影响PEMFC输出性能因素分析
由于PEMFC工作在这种封闭、复杂的环境下，它表现出具有多相分，多相变，多维流动和电化学反应的非线性系统，而且影响PEMFC输出特性的因素很多。
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●10.4燃料电池发电系统建模
PEMFC的传质、传热和传荷现象(对流、扩散和传导)；
PEMFC动态气体传输模型；
PEMFC动态热传输模型；
PEMFC膜的水传输模型；
PEMFC动态输出特性模型。 -
●10.5燃料电池发电系统综合智能控制
研究用常规PID控制算法，通过氢气压力控制器和氢气流量控制器组成串级调节系统，控制燃料的流量和压力。
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●10.6燃料电池发电系统温度智能控制仿真研究
为了让PEMFC启动后能在最短的时间内达到要求的工作温度，且以后无论负载如何变化，都应该保持要求的工作温度，以提高PEMFC的输出特性，有必要进行PEMFC高性能的温度控制策略研究。
