de cuong mh 025210

Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Tp.HCM Khoa: Khoa Cơ khí Khoa/Bộ mơn quản lý MH: Cơ Điện Tử Tp.HCM, ngày tháng năm Đề cương môn học Sau đại học ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH (INTELLEGENT CONTROL) Mã số MH: 025210 Số tín chỉ: Số tiết Tc (LT.BT&TH.Tự Học): -Tổng: Đánh giá: 60 LT: 45 BT: 15 TCHP: TH: ĐA: BTL/TL: Bài tập: 30% Bài tập lớp + tập nhà Bài tập lớn: 30% Tiểu luận Thi cuối kỳ: 40% - Môn tiên quyết: - Môn học trước: - Môn song hành: - CTĐT ngành (Mã ngành): Kỹ Thuật Cơ Điện Tử (8520114) - Ghi khác: Mục tiêu môn học: Môn học Hệ Thống Điều Khiển Thông Minh cung cấp cho học viên kiến thức quan trọng việc thiết kế điều khiển thông minh Giúp học viên nắm rõ biết ứng dụng lý thuyết điều khiển thông minh việc thiết kế điều khiển việc điều khiển hoạt động cho hệ tuyến tính phi tuyến Aims: The Intelligent Control System course provides students the most important knowledge in designing the intelligent controllers This can help students to know clearly about the theories and how to apply these theories to design the controllers to control the operation of the linear and non linear systems Nội dung tóm tắt mơn học: Nội dung mơn học tập trung giới thiệu mảng kiến thức hệ thống điều khiển thông minh gồm: Điều Khiển Mờ (Fuzzy), Thuật Toán Di Truyền (Genetic Algorithm), Mạng Neural Nhân Tạo (Artificial Neural Network) Course outline: The content of this course introduces main fields knowledge of the Intelligent Control System as: Fuzzy Logic Control, Genetic Algorithm and Artificial Neural Network Tài liệu học tập: [1] Fuzzy Logic – Philosophy, Theory and Application, John K Williams [2] Fuzzy Logic – A Practical Approach, F Martin McNeill, Ellen Thro [3] Fussion of Neural Networks, Fuzzy System and Genetic Algorithm: Industrial Application, Lakhmi C Jain, N.M Martin [4] Practical Genetic Algorithms, Randy L Haupt, Sue Ellen Haupt [5] The Practical Handbook of Genetic Algorithms, Lance Chambers [6] Foundation of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering, Nikola K Kasabov [7] An Introduction to Neural Networks, Ben Krose, Patrick van Der Smagt Các hiểu biết, kỹ cần đạt sau học môn học: Knowledge: Nắm rõ kiến thức mảng nội dung mơn học Cognitive Skills: Biết cách áp dụng lý thuyết học vào thiết kế điều khiển thông minh để giải vấn đề thực tế Learning outcomes: Knowledge: To understand clearly about the knowledge of three knowledge fields: Fuzzy Logic Control, Genetic Algorithm and Artificial Neural Network Cognitive Skills: To know the method to apply the intelligent theory to the practical applications Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học: Cách học: Đọc kỹ tài liệu trước đến lớp Tham gia đầy đủ học lớp Hoàn thành đầy đủ tập, tiểu luận giao Đánh giá môn học: Bài tập: 30% Tiểu luận: 30% Thi cuối kỳ: 40% Learning strategies & Assessment Scheme: Study plan Read the class material carefully before going to class Attend class and follow the lecture of Professors Complete all the homeworks, quiz and projects Evaluation: Exercises: 30% Project: 30% Endterm test: 40% Nội dung chi tiết: Tuần/ Buổi 1,2/2 Chủ đề (chương) Chương 1: Tổng Quan Về Logic Mờ (Fuzzy Logic) Chương 2: Thiết Kế Bộ Điều 2,3/2 Khiển Fuzzy Logic Ứng Dụng Nội dung Tài liệu 1.1 Khái niệm Fuzzy Logic 1.2 Các thành phần Fuzzy Logic 1.3 Cấu trúc Fuzzy Logic, Khái niệm tập mờ 1.4 Khái niệm biến ngôn ngữ, hàm phụ thuộc, luật 1.5 Các phương pháp giải mờ (tính tốn thủ cơng, tính tốn matlab) 1.6 Ví dụ [1],[2],[3] 2.1 Phương pháp thiết kế điều khiển Fuzzy Logic 2.2 Phương pháp sử dụng công cụ Matlab thiết kế 2.3 Phương pháp thiết kế điều khiển Fuzzy không sử dụng công cụ Matlab 2.4 Thiết kế điều khiển Fuzzy điều khiển hệ phi tuyến 2.5 Thiết kế điều khiển Fuzzy – PID điều khiển hệ phi tuyến [1],[2],[3] Tuần/ Buổi 5,6/2 Chủ đề (chương) Chương 3: Giải Thuật Di Truyền (Genetic Algorithm) 7,8,9/ Chương 4: Ứng Dụng Giải Thuật Di Truyền Nội dung 3.1 Khái niệm giải thuật di truyền, gen 3.2 Các bước thực giải thuật di truyền 3.3 Phạm vi ứng dụng giải thuật di truyền 3.4 Khái niệm quần thể, hệ, lai 3.5 Phương pháp chọn lựa cặp [3],[4],[5] cá thể bố mẹ 3.6 Phương pháp lai, xác xuất lai 3.7 Phương pháp tạo đột biến, xác xuất đột biến 3.8 Phương pháp sử dụng Matlab lập trình giải thuật di truyền 4.1 Phương pháp mã hóa chuỗi nhiễm sắc thể (nhị phân, thập phân) 4.2 Các thuật toán phổ biến sử dụng việc tạo quần thể, chọn lựa cá thể, lai, đột biến 4.3 Điều kiện dừng giải thuật 4.4 Khái niệm điểm gần tối ưu toàn cục [3],[4],[5] 4.4 Ứng dụng giải thuật di truyền tốn tìm cực trị hàm đa biến 4.5 Ứng dụng giải thuật di truyền toán người du lịch (TSP) 4.6 Ứng dụng giải thuật di truyền tốn thiết kế khí Tài liệu Tuần/ Buổi Chủ đề (chương) 10, Chương 5: Mạng Nơ ron Nhân 11/2 Tạo (Neural Networks) Chương 6: Ứng Dụng Mạng 12,13 Neural Nhân Tạo Trong Điều /2 Khiển Nội dung 5.1 Khái niệm mạng neural 5.2 Các thành phần mạng neural 5.3 Khái niệm nút mạng, lớp mạng 5.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động nút mạng 5.5 Khái niệm trọng số trọng số - Phương pháp tính tốn giá trị đầu vào, đầu nút mạng lớp mạng 5.6 Phương pháp cập nhật trọng số 5.7 Mạng neural dạng động (Dynamic) mạng neual dạng [1],[3] tĩnh (Static) 5.8 Các dạng mạng neural phổ biến: mạng lan truyền thẳng, mạng lan truyền ngược – Giới thiệu số mạng lan truyền ngược, lan truyền thẳng thông dụng 5.9 Phương pháp thiết kế mạng neural 5.10 Phương pháp sử dụng Matlab lập trình thiết kế mạng neural nhân tạo 6.1 Phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng mạng neural 6.2 Ứng dụng mạng neural toán điều khiển hệ phi [6],[7] tuyến 6.3 Ứng dụng mạng neural toán tối ưu nhận dạng 7.1 Khái niệm điều khiển tích hợp 7.2 Các phương pháp kết hợp Chương 7: Bộ Điều Khiển Tích giải thuật di truyền, điều 14/1 [6],[7] Hợp khiển mờ mạng neural nhân tạo điều khiển 7.3 Một số ví dụ áp dụng Giảng viên tham gia giảng dạy: CBGD chính: PGS.TS Võ Tường Quân Tài liệu CBGD tham gia: TS Đoàn Thế Thảo PGS.TS Nguyễn Tấn Tiến TS Phạm Cơng Bằng BỘ MƠN QUẢN LÝ MƠN HỌC Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm GIẢNG VIÊN LẬP ĐỀ CƯƠNG PGS.TS Võ Tường Quân ... Knowledge Engineering, Nikola K Kasabov [7] An Introduction to Neural Networks, Ben Krose, Patrick van Der Smagt Các hiểu biết, kỹ cần đạt sau học môn học: Knowledge: Nắm rõ kiến thức mảng nội dung mơn... học vào thiết kế điều khiển thông minh để giải vấn đề thực tế Learning outcomes: Knowledge: To understand clearly about the knowledge of three knowledge fields: Fuzzy Logic Control, Genetic Algorithm