自动化专业知识标准体系.doc

附录1：自动化科学和技术业知识体系(含17个知识领域，123个知识单元) 简表 序知识领域(17个)代码关键课时（不含选修）知识单元（123个）总计关键知识单元数选修知识单元数1经典控制理论(包含线性 非线性 离散) CCT489632线性系统理论LST487703最优控制原理OCP165054最优估量和滤波OEF165055系统辨识SID165056计算机硬件技术CHW4810737程序设计和语言PAL485418计算机网络和通讯 CNC487079计算机控制技术CCT4897210控制系统数字仿真 CSS2277011信息获取和处理 SMP3265112电机原理EMP48 44013电力拖动原理MDP48 44014电力电子技术PET48 87115运动(电机)控制MCT48 85316自动化仪表 AUI3277017过程控制PCS40651 目 录1. 经典控制理论 CCT CCT 1 控制系统基础概念(关键)CCT 2 控制系统数学模型(关键)CCT 3 时域分析法(关键)CCT 4 根轨迹法(关键)CCT 5 频率响应法(关键)CCT 6 系统校正设计方法(关键)CCT 7 采样系统分析(选修)CCT 8 非线性控制系统分析(选修)CCT 9 利用Matlab进行时域和频域分析(选修)2. 线性系统理论 LST LST1 线性系统数学描述（关键）LST2 线性系统运动分析（关键）LST3 稳定性（关键）LST4 能控性和能观察性（关键）LST5 最小实现（关键）LST6 反馈控制（关键）LST7 状态观察器 (关键)3. 最优控制原理 OPC （选修） OCP1 最优控制通常表示OCP2 极小值原理OCP3 时间和燃料最优控制OCP4 二次型指标最优控制OCP5 动态计划4. 最优估量和滤波 EAF（选修） OEF1 估量问题概述OEF2 估量通常方法OEF3 离散卡尔曼滤波OEF4 连续卡尔曼滤波OEF5 非线性滤波5. 系统辨识 SID（选修） SID1 系统辨识问题SID2 最小二乘理论SID3 权函数辨识SID4 线性模型参数辨识SID5 系统辨识 发展及其它：神经网络辨识 、模糊辨识、辨识模型验证等6. 计算机硬件技术 CHW CHW 1 数字计算机组成基础概述（关键）CHW 2 定点数/浮点数编码和运算（关键）CHW 3 存放器系统（关键）CHW 4 指令系统（关键）CHW 5 指令流水（关键）CHW 6总线技术（关键）CHW 7 输入/输出系统（关键）CHW 8 数字信号处理器（DSP）（选修）CHW 9 可编程逻辑器件（FPGA）（选修）CHW 10 嵌入式系统（选修）7. 程序设计基础(软件) PGB PGB 1 程序设计语言概论（关键）PGB 2 程序设计导论（关键）PGB 3 面向对象程序设计（关键）PGB 4 数据结构和算法（关键）PGB 5 数据库基础和应用（选修）8. 计算机网络和通讯 CNC （选修）CNC 1 网络层次体系结构； CNC 2 数据通信基础物理层CNC 3 局域网介质访问子层CNC 4 数据链路层CNC 5 网络层CNC 6 传输层CNC 7 应用层9. 计算机控制技术 CCTCCT1 计算机控制系统概述（关键）CCT2 通道和接口技术（关键）CCT3 数据采集及处理（关键）CCT4 线性离散系统数学描述和分析（关键）CCT5 数字控制器间接设计（关键）CCT6 数字控制器直接设计（关键）CCT7 计算机控制系统可靠性（选修）CCT8 计算机控制系统工程实现（选修）CCT9 可编程控制器(PLC)10. 控制系统数字仿真 CSSCSS1仿真软件MATLAB（关键）CSS 2 控制系统数学模型及其转换（关键）CSS 3 采样控制系统数字仿真（关键）CSS 4 动态仿真集成环境-SIMULINK（关键）CSS 5 基于MATLAB工具箱控制系统分析和设计（关键）11. 信息获取和处理 SMP SMP1 信息获取和处理基础概念（关键）SMP2 测量不确定度和回归分析（关键）SMP3 检测系统静、动态特征（关键）SMP4 检测变换原理和传感器（关键）SMP5 参数检测（选修）SMP6 自动检测系统设计初步（关键）12. 电机原理 EMPEMP1 直流电机（关键）EMP2 变压器（关键）EMP3 异步电动机（关键）EMP4 同时电机（关键）13. 电力拖动原理 MDPMDP1 电力拖动动力学基础（关键）MDP2 直流电机电力拖动（关键）MDP3 交流电动机电力拖动（关键）MDP4 电动机容量选择（关键）14. 电力电子技术 PETPET0 绪论（关键）PET1 电力电子器件（关键）PET2 整流电路（关键）PET3 直流斩波电路（关键）PET4 交流电力控制电路（关键）PET5 逆变电路（关键）PET6 PWM控制技术(关键)PET7 软开关技术（关键）PET8 组合变流电路（选修）15. 运动(电机)控制技术 MCTMCT1 闭环控制直流调速系统（关键）MCT2 双闭环直流调速系统（关键）MCT3 变压变频调速系统（关键）MCT4 矢量控制变频调速系统（关键）MCT5 直接转矩控制系统 (关键)MCT6 串级调速系统(选修)MCT7 同时电动机变频调速系统 (选修)MCT8 运动控制系统计算机辅助设计 (选修)16. 自动化仪表 AUIAUI1 自动化仪表基础概念（关键）AUI2 变送单元（关键）AUI3 控制单元（关键）AUI4 实施单元（关键）AUI5 显示统计单元（关键）AUI6 安全栅及辅助单元（关键）AUI7 虚拟仪器和现场总线仪表（关键）17. 过程控制 PCSPCS1 过程建模和过程特征（关键）PCS2 简单控制系统（关键）PCS3 复杂控制系统（关键）PCS4 优异控制技术（关键）PCS5 经典设备和工业过程控制（关键）PCS6 过程计算机控制系统(选修) 知识领域描述1.1 经典控制理论（CCT）1.1 经典控制理论（CCT）（关键内容课时数：48）备注内容介绍经典控制理论是线性系统理论、最优控制原理等后续课程基础，为控制系统提供了数学模型建立、性能分析和系统设计基础方法。包含单变量线性定常连续系统微分方程、传输函数、方块图和信号流图等数学模型建立；系统稳定性、动态性能、稳态性能时域分析；频率响应法和根轨迹法；系统串联校正设计方法；和采样系统稳定性分析和校正基础方法；简单非线性控制系统分析描述函数法及相平面法。知识单元CCT 1 控制系统基础概念(关键)CCT 2 控制系统数学模型(关键)CCT 3 时域分析法(关键)CCT 4 根轨迹法(关键)CCT 5 频率响应法(关键)CCT 6 系统校正设计方法(关键)CCT 7 采样系统 (选修)CCT 8 非线性控制系统 (选修)CCT 9 利用Matlab进行时域和频域分析(选修)知识单元描述CCT1控制系统基础概念（关键）参考课时2知识点 自动控制系统定义、组成； 自动控制系统基础控制方法：开环控制、闭环控制、复合控制； 自动控制系统分类：恒值和随动系统、线性和非线性系统、定常和时变系统、连续和离散系统； 对控制系统基础要求； 自动控制原理研究内容。学习目标1掌握控制系统组成和基础结构，熟悉各组成部分在控制系统中作用；2掌握开环控制和闭环控制基础特点；3经过用不一样方法对控制系统进行分类，了解多种类型控制系统特点；4明确本门课程目标和对控制系统评价指标。CCT2控制系统数学模型（关键）参考课时8知识点 微分方程：机械系统、电路系统（有源、无源）、机电系统微分方程建立； 传输函数：传输函数定义、性质及经典步骤传输函数； 方块图：方块图组成、建立及简化； 信号流图：信号流图组成、建立及梅森增益公式； 闭环系统传输函数：输入量及扰动量作用下传输函数、误差传输函数。学习目标1掌握建立控制系统微分方程方法；2掌握传输函数定义、性质和求取方法；3掌握用方块图简化建立系统传输函数方法；4掌握梅森增益公式及其应用。CCT3时域分析法（关键）参考课时12知识点 经典一阶系统动态性能：数学模型和单位阶跃响应； 经典二阶系统动态性能：经典二阶系统数学模型、阶跃响应（欠阻尼和过阻尼）、二阶系统动态性能指标、二阶系统性能改善（包含百分比微分控制；速度反馈控制；二者比较）； 高阶系统时域分析：高阶系统动态响应、闭环主导极点； 控制系统稳定性分析：渐近稳定性定义（结合物理系统给出定义）、稳定充足必需条件、代数稳定判据； 控制系统稳态性能分析：误差定义（包含两种不一样定义方法：从输入端和输出端定义）、稳态误差定义、系统类型、稳态误差分析和静态误差系数、减小或消除稳态误差方法（包含PI控制和复合控制）、动态误差系数； 利用Matlab进行时域分析(选修)；学习目标1掌握一阶和二阶系统数学模型及单位阶跃响应形式；2掌握二阶系统欠阻尼情况下性能指标和改善二阶系统性能方法（包含百分比微分控制、速度反馈控制）；3掌握高阶系统闭环主导极点概念及高阶系统性能分析方法；4掌握分析系统渐近稳定性方法；5掌握分析系统稳态性能方法及改善系统稳态性能方法；6掌握利用Matlab对系统进行时域分析方法；CCT4根轨迹法（关键）参考课时7知识点 根轨迹方程：幅值条件和辐角条件； 根轨迹作图通常规则、经典零、极点分布及其对应根轨迹； 参量根轨迹； 系统性能分析：稳定性分析、增加零、极点对根轨迹影响（包含PID控制影响）、利用主导极点估量系统性能指标； 利用Matlab绘制根轨迹图；学习目标1掌握用手工绘制简略常规和参量根轨迹和用Matlab绘制正确根轨迹方法；2掌握利用根轨迹分析系统稳定性、瞬态性能和稳态性能方法。CCT5 频域分析法（关键）参考课时13知识点 频率特征定义； 对数坐标图：对数坐标图特点、经典步骤Bode图、绘制Bode图通常步骤、非最小相位系统Bode图； 极坐标图：经典步骤极坐标图、系统极坐标图、非最小相位系统极坐标图； 奈奎斯特稳定判据：辐角原理、奈奎斯特稳定判据、奈奎斯特稳定判据在开环系统含有积分步骤时应用、奈奎斯特判据在Bode图中应用； 稳定裕量：幅值裕量及相位裕量； 闭环特征：等M和等N园； 利用Matlab进行频域分析。学习目标1掌握频率特征基础概念；2掌握用手工绘制简略Bode图和极坐标和用Matlab绘制正确Bode图和极坐标图方法；3掌握利用奈奎斯特稳定判据在Bode图和极坐标图分析系统稳定性方法；4掌握稳定裕量概念；5了解利用等M和等N园分析系统闭环性能方法。CCT6系统校正设计方法（关键）参考课时6知识点 校正装置：超前、滞后、滞后超前网络特征； 系统校正根轨迹法：超前、滞后、滞后超前校正设计； 系统校正频率响应法：超前、滞后、滞后超前校正设计； PID控制器：控制法则及对系统性能影响。学习目标1掌握超前、滞后、滞后超前网络基础特征。2掌握利用根轨迹设计超前、滞后、滞后超前网络方法。3掌握利用Bode图设计超前、滞后、滞后超前网络方法。4掌握PID控制器对系统性能影响。CCT7离散控制系统分析(选修)参考课时(8)知识点 信号采样和保持； 采样系统数学模型：差分方程和脉冲传输函数； 采样系统稳定性：s平面和z平面映射关系、稳定性判据、劳斯稳定判据； 采样系统稳态误差及动态性能分析； 采样系统校正：数字控制器脉冲传输函数、最小拍系统设计。学习目标1 了解信号采样和保持基础原理。2 能建立采样系统脉冲传输函数。3 掌握采样系统稳定性、稳态误差及动态性能分析方法。4 掌握采样系统最小拍系统设计方法。CCT8非线性控制系统分析(选修)参考课时(8)知识点 非线性控制系统特点及研究方法； 常见经典非线性特征； 相平面法基础：相轨迹作图方法、由相平面图求时间解； 相平面法分析：含有分段线性系统和继电器型系统分析、速度反馈对非线性控制系统性能影响； 描述函数法：描述函数建立、自激振荡确实定；学习目标1 了解非线性控制系统特点、研究方法及常见经典非线性特征。2 能用相平面法分析系统性能。3 掌握利用描述函数分析系统性能方法。1.2 线性系统理论（LST）2. 线性系统理论（LST）（关键内容课时数：48）备注内容介绍线性系统理论是现代控制理论基础内容，为控制系统提供有效数学描述、特征分析和系统设计基础方法。自动化科学和技术很多领域全部要用到线性系统理论中概念、理论和方法，包含状态空间、状态方程、稳定性、能控性、能观察性、最小实现、反馈控制及观察器等关键内容。线性系统理论中基础概念、方法和理论，广泛应用于现代控制理论各个分支领域，是学习和研究现代控制理论基础。知识单元LST1 线性系统数学描述（关键）LST2 线性系统运动分析（关键）LST3 稳定性（关键）LST4 能控性和能观察性（关键）LST5 最小实现（选修）LST6 反馈控制（关键）LST7 状态观察器 (关键)知识单元描述LST1系统数学描述（核心）参考课时6知识点 线性系统常见描述; 状态、状态空间、状态空间描述; 物理系统状态空间描述建立; 状态空间描述和其它描述关系; 系统等价变换及其应用.学习目标1 了解系统常见描述：外部描述传输函数、脉冲响应函数和内部描述状态空间描述;2. 掌握状态、状态空间概念和物理系统状态方程和输出方程建立方法；3. 掌握状态空间描述和其它描述关系；4. 掌握状态转移矩阵定义、性质及算法和状态方程解;5. 掌握等价变换定义、算法、性质和应用(化特征值标准型)。LST2 系统运动分析（关键）参考课时6知识点连续时间系统状态方程解连续时间系统状态转移矩阵离散时间系统状态方程连续系统离散化离散时间系统状态方程解学习目标1. 掌握状态方程解表示式及其意义;2. 掌握状态转移矩阵定义、物理意义、性质及算法;3. 知道连续系统离散化方法、正确算式及系统保持能控/能观性条件;4. 知道连续系统离散化近似算式;5. 掌握离散时间系统状态方程求解。LST3 稳定性（关键）参考课时8知识点系统BIBO(有界输入-有界输出)稳定性;渐近稳定性;李亚普诺夫(isL意义下)稳定性;稳定分析李亚普诺夫方法(李亚普诺夫函数法);李亚普诺夫函数规则化结构方法：克拉索夫斯基法、变量梯度法。(选修)学习目标1.了解系统平衡状态定义、计算及稳定性概念;2学习掌握BIBO稳定性定义及判据;3.掌握渐近稳定性定义及判据:特征值判据、李亚普诺夫方程判据、 李亚普诺夫函数判别法;4.掌握李亚普诺夫稳定性定义及判据：特征值判据、李亚普诺夫函数判别法;5.了解李亚普诺夫函数规则化结构方法。LST4 能控性和能观察性（关键）参考课时8知识点 能控性和能观察性定义; 能控性和能观察性判据; 单变量系统标准型; 系统结构分解; 对偶原理。学习目标1.能叙述能控性和能观察性物理概念和定义；2.掌握能控性判据：能控性矩阵秩判据、PBH判据、约当型判据。3.掌握能观察性判据：能观性矩阵秩判据、PBH判据、约当型判据。4.掌握单变量系统标准型及变换方法。5.掌握系统结构分解: 能控性分解和能观性分解及了解能控性/能观性分解结果;6.掌握对偶原理: 对偶系统、对偶关系及对偶原理应用能观性判别、化能观标准型及能观性分解中应用。以后章节还有更多应用。LST5 最小实现(选修)参考课时（5）知识点 实现和最小实现 传输函数最小实现性质 标量传输函数最小实现 向量传输函数最小实现 传输函数矩阵实现和最小实现学习目标1.了解实现和最小实现；2.掌握传输函数最小实现基础性质；3.掌握标量传输函数最小实现；4.掌握向量传输函数最小实现；5.了解传输函数矩阵实现和最小实现。LST6 反馈控制（关键）参考课时12知识点 状态反馈和输出反馈; 反馈对能控性和能观察性影响; 状态反馈极点配置; 系统能镇静问题; 输出反馈极点配置问题(选修); 解耦控制 (选修)。学习目标1.了解两种反馈(状态反馈和输出反馈)形式及作用；2.了解两种反馈对能控性和能观察性影响;3.掌握状态反馈极点配置原理、条件及算法：利用能控标准型算法及基于Sylvester矩阵方程算法；4.掌握系统能镇静定义、条件及方法；5.了解输出反馈极点配置原理及条件；6. 了解解耦控制原理、条件及算法。LST7 状态观察器 (关键)参考课时8知识点 渐近状态观察器(称状态观察器) 全阶(维) 状态观察器 降阶(维) 状态观察器 分离性原理 状态观察器特征值选择经验公式学习目标1.掌握渐近观察器工作原理、存在条件关键是征值能任意配置条件。2.掌握全阶(维) 状态观察器设计算法：化能观标准型算法、基于Sylvester 矩阵方程算法和利用对偶原理设计方法。3.掌握降阶(维) 状态观察器设计算法：关键是基于Sylvester 矩阵方程算法。4.了解带观察器反馈系统性质，掌握系统设计分离性原理。5. 了解状态观察器特征值选择经验数据。1.3 最优控制原理（OCP）1.3 最优控制（OCP）（参考课时数：16） 选修备注内容介绍最优控制是控制科学关键内容，能够为控制系统提升有效地描述处理对象模型及其控制。所以，控制科学和技术相关很多领域全部要用到最优控制中概念。最优控制包含极小值原理、时间和燃料最优控制、二次型指标最优控制和动态计划等关键内容。最优控制分析和设计中含有大量最优控制内容。比如： 在姿态控制，最优推力方向研究和学习中要有了解形式证实能力。极小值原理中理论被用于自动控制、过程系统和随机系统等领域。伴随控制科学和技术日益成熟，越来越完善分析技术被用于实践，为了了解未来控制科学技术，学生需要对最优控制有深入了解。知识单元OCP1 最优控制通常表示OCP2 极小值原理OCP3 时间和燃料最优控制OCP4 二次型指标最优控制OCP5 动态计划知识单元描述OCP1最优控制通常表示参考课时(3)知识点 举例（姿态控制，最优推理方向） 提法（模型，初始状态，性能指标，目标集，许可控制） 方法（变分，计划）学习目标1. 举例解释最优控制基础概念；2. 说明和模型、指标和控制关系；3. 说明最优控制原理。OCP2极小值原理参考课时(4)知识点 变分法 伴随方程 状态方程 控制方程 控制约束 极小值原理学习目标1. 使用变分法到通常泛函结果；2. 说明变分到通常无约束控制规范方程；3. 用举例证实处理最优控制问题；4. 说明含有控制约束极小值原理。OCP3时间和燃料最优控制参考课时(3)知识点 最短时间、最省燃料和时间和燃料综合指标概念 Bang-Bang控制推导 奇异最优控制概念 非奇异控制条件 Bang-Coast-Bang最优控制 控制切换次数定理学习目标1. 以实例概述最短时间、最省燃料和时间和燃料综合指标；2. 叙述对给定问题Bang-Bang控制推导；3. 奇异最优控制概念和非奇异控制条件；4.给出对应控制切换次数定理和应用实例。OCP4二次型指标最优控制 参考课时(3)知识点 二次性能指标 线性状态调整器 线性输出调整器 线性伺服系统 鲁棒调整器概念学习目标1.解释二次性能指标意义，包含有限时间和无限时间指标；2. 叙述线性状态调整器原理；3. 给出线性输出调整器解法；4. 分析建立线性伺服系统方程和鲁棒调整器概念。OCP5动态计划参考课时(3)知识点 多级决议 路线图 最优性原理 二次型计划学习目标1. 用实例解释多级决议情况；2. 用实例说明和路线图问题；3. 控制问题最优性原理；4. 离散系统二次型动态计划。OCP6状态空间参考课时由基础课“现代控制理论”完成知识点 微分方程 状态方程、状态转移矩阵、标准型 能控和能观条件 标准型变换学习目标1. 动态系统物理建模；2. 状态方程和状态转移矩阵概念和建立；3. 完全能控性和完全能观性概念和判别条件；4. 采取线性代数方法进行标准型变换。（这部分内容由基础课“现代控制理论”完成，为使学习含有针对性，此处仍列出其知识点和学习目标）1.4 最优估量和卡尔曼滤波（OEF）1.4 最优估量和卡尔曼滤波（OEF）（参考课时数：16） 选修备注内容介绍熟练掌握最优估量和卡尔曼滤波是学习控制科学和技术应用内容需要，教学纲领应要求学生掌握怎样使用最优估量和卡尔曼滤波。提议学生最少应熟练掌握离散卡尔曼滤波范例。最优估量和卡尔曼滤波知识由估量通常方法基础概念和卡尔曼滤波组成，这些概念和技术对于噪声系统卡尔曼滤波实践是关键。这一领域包含估量问题概述、估量通常方法和卡尔曼滤波算法等，这些内容很好地覆盖了控制科学和技术专业本科生必需了解和掌握整个滤波知识范围。其它知识领域如随机最优控制也用到和卡尔曼滤波相关知识单元，这些知识单元也是控制科学和技术专业关键内容。知识单元OEF1 估量问题概述OEF2 估量通常方法OEF3 离散卡尔曼滤波OEF4 连续卡尔曼滤波OEF5 非线性滤波知识单元描述OEF1估量问题概述参考课时(2)知识点 随机变量 随机噪声 随机模型 最小方差估量概念 极大似然估量概念学习目标1. 分析解释随机变量概念；2. 随机噪声概念；3. 举例说明不一样随机估量问题模型；4. 说明最小方差估量概念；5. 说明极大似然估量概念；OEF2估量通常方法参考课时(4)知识点 最小方差估量策略 极大似然估量算法 线性最小方差估量策略 线性最小方差估量特征学习目标1. 了解最小方差估量策略关键性；2. 了解极大似然估量算法特征；3. 给出简单问题线性最小方差估量算法；4. 给出线性最小方差估量特征；OEF3离散卡尔曼滤波参考课时(4)知识点 滤波器模型 卡尔曼滤波方程 滤波增益 方差递推计算 卡尔曼滤波性质学习目标1. 了解基础滤波器模型表示和使用方法；2. 了解卡尔曼滤波方程；3. 掌握滤波增益应用；4. 掌握方差递推计算方法；5. 了解卡尔曼滤波性质；6. 卡尔曼滤波程序框图；7. 了解卡尔曼滤波应用实例；OEF4连续卡尔曼滤波 参考课时(3)知识点 连续系统模型概念 等效离散系统 连续卡尔曼滤波算法 白噪声和有色噪声 连续卡尔曼滤波特点学习目标1. 解释连续系统模型概念和应用实例；2. 识别等效离散系统问题情况；3. 以类似离散系统问题为例，建立连续卡尔曼滤波算法；4. 解释连续卡尔曼滤波特点；5. 解释白噪声和有色噪声卡尔曼滤波；OEF5非线性滤波参考课时(3)知识点 非线性估量问题 连续线性化卡尔曼滤波 离散线性化卡尔曼滤波 推广卡尔曼滤波学习目标1. 解释非线性估量问题；2. 设计连续线性化卡尔曼滤波和离散线性化卡尔曼滤波；3. 推导推广卡尔曼滤波。OEF6状态空间参考课时由基础课“现代控制理论”完成知识点 微分方程 状态方程、状态转移矩阵、标准型 能控和能观条件 标准型变换学习目标1. 动态系统物理建模；2. 状态方程和状态转移矩阵概念和建立；3. 完全能控性和完全能观性概念和判别条件；4. 采取线性代数方法进行标准型变换。（这部分内容由基础课“现代控制理论”完成，为使学习含有针对性，此处仍列出其知识点和学习目标）1.5 系统辨识 （SID）1.5 系统辨识（SID）（参考课时数：16） 选修备注内容介绍系统辨识是控制科学关键内容，能够为控制系统处理对象模型建立提供方法。所以，控制科学和技术相关很多领域全部要用到系统辨识。系统辨识包含最小二乘理论、权函数辨识、线性模型参数辨识和广义最小二乘辨识等关键内容。系统辨识分析和设计中含有大量最小二乘辨识内容。比如：最优输入信号，伪随机二位序列、在线最小二乘算法研究和学习中要有了解形式证实能力。系统辨识原理中理论被用于自动控制、过程系统和自适应系统等领域。伴随控制科学和技术日益成熟，越来越完善系统辨识分析技术被用于实践，为了了解未来控制科学技术，学生需要对最优控制有深入了解。知识单元SID1 系统辨识问题SID2 最小二乘理论SID3 权函数辨识SID4 线性模型参数辨识SID5 广义最小二乘辨识SID6 系统辨识发展及其它：神经网络辨识 、模糊辨识、辨识模型验证等知识单元描述SID1系统辨识问题参考课时(3)知识点 系统辨识问题 系统辨识分类 参数估量方法 线性差分方程 脉冲响应和阶跃响应 状态方程学习目标1. 解释系统辨识问题；2. 用对应方法对系统辨识进行分类；3. 对线型差分方程确定参数估量方法；4. 讨论脉冲和阶跃响应方程；5. 复习随机状态方程。SID2最小二乘理论参考课时(3)知识点 最小二乘理论 最小二乘估量统计特征 序列最小二乘估量 多变量系统 实时最小二乘辨识学习目标1. 描述最小二乘理论；2. 对模型说明最小二乘解；3. 描述参数估量算法统计特征；4. 建立在线最小二乘算法；5. 描述多变量系统辨识方法；6. 实时最小二乘辨识。SID3脉冲函数辨识参考课时(3)知识点 最小二乘估量 最优输入信号 伪随机二位序列 建立在线最小二乘算法 多变量系统辨识学习目标1. 实现最小二乘估量算法；2. 对一个应用问题设计一个最优输入信号；3. 在线最小二乘算法实现；4. 讨论伪随机二位序列；5. 讨论多变量系统辨识；SID4线性模型参数辨识 参考课时(4)知识点 基础辨识问题 最小二乘解 参数估量 在线最小二乘法 多变量系统 系统阶次 实时辨识学习目标1. 描述基础辨识问题；2. 对模型说明最小二乘解；3. 描述参数估量算法特征；4. 实现处理一个适宜问题分治算法；5. 建立在线最小二乘算法；6. 描述多变量系统辨识方法；7. 系统阶次确定；8. 实时辨识。SID5广义最小二乘辨识参考课时(3)知识点噪声系统模型残差和有偏估量广义最小二乘问题广义最小二乘公式学习目标1. 讨论噪声系统模型概念；2. 解释残差和有偏估量；3. 广义最小二乘问题提出；4. 导出广义最小二乘公式；5. 举例广义最小二乘法。1.6 计算机硬件技术（CHW） 1.6 计算机硬件技术（CHW）（关键课时数：48）备注内容介绍计算机硬件技术是学习计算机控制系统专业知识基础，关键内容包含数字计算机组成基础概述、定点数/浮点数编码和运算、存放器系统、指令系统、指令流水、总线技术、输入/输出系统及DSP,FPGA,ARM等。知识单元CHW 1 数字计算机组成基础概述（关键）CHW 2 定点数/浮点数编码和运算（关键）CHW 3 存放器系统（关键）CHW 4 指令系统（关键）CHW 5 指令流水（关键）CHW 6总线技术（关键）CHW 7 输入/输出系统（关键）CHW 8 数字信号处理器（DSP）（选修）CHW 9 可编程逻辑器件（FPGA）（选修）CHW 10 嵌入式系统（ARM）（选修）知识单元描述CHW 1数字计算机组成基础概述（核心）参考课时6 知识点 RISC/CISC; 计算机软件/硬件/虚拟机； 冯诺依曼型计算机五大基础组成部分； 计算机各部件关键功效和相关概念：算逻单元(ALU)、存放器、字节、字、地址、指令、程序、CPU、主机、总线； 计算机系统性能评价概念：内特征、外特征、响应时间、吞吐率、峰值性能、连续性能、MIPS、MFLOPS； 时钟周期、指令周期和总线周期； 存放器读/写时序、输入/输出时序和中止操作时序；学习目标1.了解RISC/CISC差异;2.了解计算机软件/硬件/虚拟机；3.了解冯诺依曼型计算机五大基础组成部分；4.了解计算机各部件关键功效和相关概念；5.了解相关计算机系统性能评价概念；6.了解时钟周期、指令周期和总线周期；7.掌握时序分析基础方法，能读懂时序图；CHW 2定点数/浮点数编码和运算（关键）参考课时6知识点 原码/反码/补码； 数据大数端和小数端表示方法； 数据对齐存放； 定点数编码、存放和运算； 浮点数编码、存放和运算； IEEE754；学习目标1.掌握原码/反码/补码；2.了解数据大数端和小数端表示方法；3.了解数据对齐存放；4.掌握定点数编码、存放和运算；5.掌握浮点数编码、存放和运算；6.了解IEEE754；CHW 3存放器系统（关键）参考课时6知识点 存放器件类型及其工作原理； 存放器延迟、工作周期、带宽提升和交叉存放技术； 层次化存放系统； 存放器组成； 高速缓冲存放器（cache）； 虚拟存放器；学习目标1.了解静态存放器和动态存放器存放原理和特征；2.了解多种只读存放器概念和特征；3.了解层次化存放器在降低实际访存延迟上应用；4.掌握存放器位扩展和字扩展组成方法；5.掌握cache功效、原理和基础概念；6.掌握cache中多种地址映像方法，掌握多种替换策略和更新策略；7.掌握虚拟存放器功效、原理和基础概念；8.了解三种虚拟存放器特征；CHW 4指令系统（关键）参考课时12知识点 指令格式概念、分类和特征； 操作码编码方法； MIPS指令和助记符； 指令实施过程； 指令控制器和中止，相关概念：硬连线逻辑、微程序、微指令、微地址、控制存放器、多级中止、多重中止、中止屏蔽、中止向量、软件中止、微操作；学习目标1.掌握指令格式概念、分类和特征；2.掌握操作码编码方法；3.熟悉常见指令助记符，掌握MIPS指令含义；4.了解CPU结构，了解运算指令、访存指令和转移指令实施过程；5.了解三种指令控制器设计原理和特征；6.掌握中止和异常概念、中止过程及其分类、作用；CHW 5指令流水（关键）参考课时4知识点 指令流水概念； 相关性概念； 指令流水线时空图和分析； 静态/动态指令调度基础概念和分类； 分支估计相关概念、分类和原理； 多重指令开启基础概念和分类；学习目标1.了解指令流水基础概念，了解相关性概念；2.掌握指令流水线时空图绘制方法，掌握指令流水线基础分析方法；3.了解静态