构建“智能控制”教学案例提高研究生实践技能
时间：2021-04-17 20:02:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
[摘 要]为贯彻落实《教育部 国家发展改革委 财政部关于深化研究生教育改革的意见》（教研〔2013〕1号）及《教育部 人力资源社会保障部关于深入推进专业学位研究生培养模式改革的意见》（教研〔2013〕3号），在专业学位硕士研究生教学实践中引入案例教学法，提高专业学位硕士研究生的工程实践能力。课题组以煤气混合过程智能多变量解耦控制系统为研究对象，构建了智能控制课程案例教学库，并制订了案例教学效果的评价要素及保障措施；为进一步提高案例教学质量，提出了内外循环案例建设内容持续改进的循环模式。
[关键词]专业学位研究生；案例教学；效果评价；质量保证措施
[中图分类号] G643.8 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2018）04-0078-03
1978年恢复研究生教育以来，我国一直在研究生招生、培养、类型等方面进行着积极的探索、改革。在硕士研究生培养方面，目前已形成学术型硕士、专业学位硕士、工程硕士等类型。2016年全国硕士研究生招生考试报考人数达177万人，其中报考专业学位人数为85万人，报名人数占比为48%。随着研究生培养结构的调整，专业硕士报考人数逐年递增。
《教育部关于做好全日制硕士专业学位研究生培养工作的若干意见》（教研[2009]1号）中，突出强调全日制专业学位硕士研究生须“具有较强解决实际问题的能力”[1]。《教育部关于加强专业学位研究生案例教学和联合培养基地建设的意见》（教研[2015]1号）中，也突出强调了案例教学在专业学位硕士研究生培养过程中的重要性。面对逐年扩大的专业学位硕士研究生队伍，如何提高专业学位研究生实践能力，探索与学术型硕士研究生不同的培养模式，更好的适应解决工程实际难题，是一个值得研究的有意义的课题[2]。
一、“智能控制”课程教学案例的建设原则
《教育部关于加强专业学位研究生案例教学和联合培养基地建设的意见》（教研[20151]号）中，对案例教学给出了明确的定义：案例教学是以学生为中心，以案例为基础，通过呈现案例情境，将理论与实践紧密结合，引导学生发现问题，分析问题，解决问题，从而掌握理论，形成观点，提高能力的一种教学方式。
“智能控制”课程是控制工程专业学位硕士研究生的一门必修课。智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能等学科为基础，采用模糊控制、神经网络、遗传算法、专家系统、自适应控制、自组织控制及自学习控制等理论方法及技术实现控制目标。为提高学生学习“智能控制”课程的效果，以“煤气混合过程智能多变量解耦控制”为主线，以模糊控制的实现过程为内容，构建了煤气混合过程智能多变量解耦控制系统教学案例。案例构建过程遵循如下原则：
（1）控制对象的真实性。目前，国内多数煤气混合加压站采用手动混合煤气生产控制，煤气混合质量难以保证。案例以煤气混合控制系统为研究对象，采用模糊控制方法，设计了混压模糊控制器及热值模糊控制器，得到混压、热值模糊控制规则表和混压、热值模糊查询表，实现多变量的解耦控制。
（2）控制对象的典型性。煤气混合加压过程具有多变量强耦合性、不确定性、时变性的特点，是典型的非线性系统，难以建立其控制数学模型。因此，选择煤气混合过程多变量解耦控制作为智能控制教学案例的典型。
（3）建设内容的充实性。引入基于内分泌生长激素双向调节机制的智能解耦控制方法，通过系统辨识技术来辨识系统模型参数。提出基于内分泌生长激素双向调节机制的解耦控制技术，解决了煤气混合过程中的热值压力严重耦合问题；同时，采用模糊控制方法，详细阐述了控制变量及被控对象的模糊逻辑实现过程。
（4）建设内容的创新性。将内分泌生长激素双向调节机制与模糊控制相结合，通过算法提出、过程实现、结果仿真、实验验证等环节，让学生切身感受案例教学的实践性成果。
二、“智能控制”课程教学案例的建设内容
以煤气混合过程智能多变量解耦控制为建设目标，首先将控制对象的工艺流程、控制变量、被控制量、执行单元及其数学模型讲解清楚，在此基础上给出煤气混合解耦控制总体设计方案。构建解耦控制算法及模糊逻辑控制模型，结合实验室实训控制平台，实现煤气解耦案例控制。学生通过案例的学习过程，可锻炼控制方案设计、算法构建、智能控制、实验验证、参数调节等能力，具体建设内容有：
（1）煤气混合系统的工艺流程。在案例教学过程中，首先让学生熟悉煤气混合系统的工艺流程，以便清楚后续控制过程中的控制对象、控制工艺参数及控制系统的特点。学生在校学习过程中的弱点往往是对被控对象的工艺流程及工艺特点掌握不足，了解不透彻，从而导致控制方案不合理或控制效果不理想。因此，加强典型环节的工艺了解，对增强实践能力是必要的。
（2）煤气混合解耦控制总体设计。在煤气混合解耦控制总体设计环节，让学生掌握系统耦合的概念以及如何实现解耦控制。耦合现象是过程控制系统中常见的典型性案例，也是较难精确控制的对象，如何准确的实现被控参量的解耦，是耦合系统控制的关键。
（3）基于内分泌生长激素双向调节机制的解耦控制。国内大部分煤气混合加壓站在进行煤气混合控制时，采用压力及热值双回路调节控制方法，通过被调量和调节量之间的适当匹配来消除耦合，但这种方法精度不高，抑制扰动能力不强。前馈补偿解耦方法以高炉煤气管道压力、焦炉煤气管道压力、加压机前混合煤气压力作为扰动，采用静态解耦的方式加以控制，控制效果也不理想。模糊解耦控制技术、神经网络解耦控制技术等智能解耦控制方法用于解耦控制较复杂。为此，提出了基于内分泌调节机制（ASA）的解耦控制方法，通过各种系统辨识技术来辨识系统模型参数，解耦算法更加符合工程实际，且容易实现，对学生观察解耦控制效果较为理想。
（4）煤气混合系统数学模型及仿真。该环节主要用于训练学生通过所学知识抽象分析控制对象，建立对象数学模型并进行仿真的能力。基于输入向量机输出向量构建双输入双输出耦合控制系统解耦框图，通过框图间的变量关系，可清晰的发现控制器的输出与系统输出之间的相互作用与影响关系。
