工业控制与人工智能(基础篇)电子教案

基础篇-人机界面组态技术电子教案自动化生产线安装与调试一、课程简介本课程旨在帮助学生了解和掌握人机界面组态技术在自动化生产线安装与调试中的应用。

通过学习，学生将能够理解人机界面组态技术的基本概念、原理和操作方法，并能运用该技术对自动化生产线进行有效的安装与调试。

二、教学目标1. 了解人机界面组态技术的基本概念和作用。

2. 掌握人机界面组态软件的基本操作和功能。

3. 学会如何运用人机界面组态技术进行自动化生产线的安装与调试。

三、教学内容1. 人机界面组态技术概述人机界面组态技术的定义和发展历程人机界面组态技术的作用和应用领域2. 人机界面组态软件介绍常见的人机界面组态软件及其特点组态软件的基本操作和功能3. 自动化生产线安装与调试的基本流程自动化生产线的组成和工作原理自动化生产线的安装步骤和注意事项自动化生产线的调试方法和技术四、教学方法1. 讲授法：讲解人机界面组态技术的基本概念、原理和操作方法。

2. 案例分析法：分析实际应用案例，让学生了解人机界面组态技术在自动化生产线安装与调试中的应用。

3. 实操演练法：安排实验室实践环节，让学生亲自动手操作，掌握人机界面组态软件的使用和自动化生产线的安装与调试技巧。

五、教学评估1. 课堂互动：通过提问、讨论等方式评估学生对人机界面组态技术的基本概念和原理的理解。

2. 实操演练：评估学生在实验室实践环节中的操作技能和解决问题能力。

六、教学资源1. 教材或教学指导书：提供详细的人机界面组态技术和自动化生产线安装与调试的理论知识。

2. 计算机和投影仪：用于展示人机界面组态软件的操作界面和演示案例。

3. 实验室设备：包括自动化生产线模型、人机界面设备等，供学生进行实操演练。

4. 在线教学资源：如视频教程、案例分析、讨论区等，为学生提供更多的学习资料和实践机会。

七、教学安排1. 理论课：每周安排2课时，共计10周，完成基本概念、原理和操作方法的讲解。

2. 实践课：每周安排2课时，共计10周，进行实验室实操演练和案例分析。

一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的概念，掌握其主要类型和基本过程。

2. 能够运用机器学习的基本原理分析实际问题，并选择合适的算法进行解决。

3. 培养学生的创新意识和团队协作能力，提高解决实际问题的能力。

三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与运用。

教学重点：机器学习的定义、类型、基本过程。

四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。

2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。

五、教学过程2. 知识讲解：1) 介绍机器学习的定义，解释其与传统编程的区别。

2) 分类介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。

3) 详细讲解机器学习的基本过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估与优化等。

3. 实践环节：1) 以分类问题为例，讲解决策树算法的原理和实现过程。

2) 分组讨论：针对具体问题，设计合适的机器学习解决方案，并进行实现。

3) 随堂练习：完成教材第四章课后习题，巩固所学知识。

六、板书设计2. 内容：1) 机器学习的定义、类型、基本过程。

2) 决策树算法原理及实现。

3) 课后习题。

七、作业设计1. 作业题目：1) 解释机器学习的定义，并说明其与传统编程的区别。

2) 简述监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的特点及应用场景。

3) 编程实现决策树算法，解决一个分类问题。

2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过讲解和实践，使学生掌握了机器学习的基本概念和过程，培养了学生的动手能力。

但在时间安排上，可以适当增加实践环节，让学生更深入地理解机器学习算法。

2. 拓展延伸：1) 邀请专家进行专题讲座，介绍机器学习的前沿动态和应用领域。

2) 组织学生参加机器学习竞赛，提高学生解决实际问题的能力。

3) 推荐学习资源，鼓励学生深入学习相关算法和框架。

重点和难点解析1. 教学目标的设定2. 教学难点与重点的识别3. 实践环节的设计与实施4. 作业设计与答案的详尽性5. 课后反思与拓展延伸的实际操作详细补充和说明：一、教学目标的设定教学目标应具有可衡量性、具体性和可实现性。

一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的定义，掌握其主要类型和基本过程。

2. 了解机器学习在实际应用场景中的作用，提高学生的实际操作能力。

3. 培养学生的创新意识和团队协作精神。

三、教学难点与重点难点：机器学习的类型及其应用场景。

重点：机器学习的定义、基本过程。

四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。

2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。

五、教学过程（1）展示案例：人脸识别、智能语音等。

（2）提问：这些应用是如何实现的？2. 基本概念讲解（1）讲解机器学习的定义。

（2）介绍机器学习的类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习。

（3）阐述机器学习的基本过程：数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。

3. 实践情景引入（1）以垃圾分类为例，介绍机器学习在现实生活中的应用。

（2）引导学生思考：如何利用机器学习解决垃圾分类问题？4. 例题讲解（1）讲解监督学习中的线性回归。

（2）通过具体例题，演示线性回归模型的建立、训练和预测过程。

5. 随堂练习（1）让学生在纸上手推线性回归公式。

（2）利用教材中的数据，让学生进行实际操作，训练并评估线性回归模型。

（2）拓展：介绍机器学习在其他领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理等。

六、板书设计1. 机器学习的定义、类型、基本过程。

2. 线性回归模型的建立、训练和预测过程。

3. 课堂练习：线性回归公式推导。

七、作业设计1. 作业题目：利用机器学习实现手写数字识别。

2. 作业要求：提交代码和实验报告。

八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课的教学效果，学生掌握程度，教学过程中的不足。

2. 拓展延伸：引导学生了解机器学习的前沿技术，如深度学习、神经网络等，激发学生的科研兴趣。

重点和难点解析1. 教学目标中的难点和重点。

2. 实践情景引入的选择与应用。

3. 例题讲解的深度和广度。

4. 作业设计的针对性和实践性。

详细补充和说明：一、教学目标中的难点和重点（1）难点：机器学习的类型及其应用场景。

基础篇-人机界面组态技术电子教案自动化生产线安装与调试一、教学目标1. 理解人机界面组态技术的概念及其在自动化生产线中的应用。

2. 学会使用人机界面组态软件进行参数配置、界面设计、程序编写。

3. 掌握自动化生产线的组成部分及其安装与调试方法。

二、教学内容1. 人机界面组态技术概述1.1 人机界面的定义与发展历程1.2 人机界面组态技术的原理及应用领域2. 人机界面组态软件的使用2.1 软件安装与启动2.2 参数配置与界面设计2.3 程序编写与调试3. 自动化生产线的基本组成3.1 输入输出设备3.2 控制器与执行器3.3 传感器与信号处理4. 自动化生产线的安装与调试4.1 生产线布局与设备安装4.2 电气连接与系统调试4.3 生产流程与参数设置三、教学方法1. 讲授法：讲解人机界面组态技术的基本概念、原理及应用。

2. 演示法：展示人机界面组态软件的使用方法，以及自动化生产线的安装与调试过程。

3. 实践法：让学生动手操作，实际操作人机界面组态软件，进行生产线模拟。

四、教学资源1. 人机界面组态软件：用于参数配置、界面设计、程序编写。

2. 自动化生产线模型：用于展示生产线布局、设备安装及调试。

3. 教学PPT：包含教案、图片、动画等多种形式的课件。

五、教学评价1. 课堂问答：检查学生对人机界面组态技术的基本概念、原理的理解。

2. 软件操作练习：评估学生对人机界面组态软件的使用能力。

3. 生产线安装与调试项目：评价学生对自动化生产线安装与调试的实际操作能力。

六、教学环境1. 教室环境：宽敞明亮的教室，配备计算机、投影仪等教学设备。

2. 实践基地：设有自动化生产线模型，可供学生进行实际操作。

七、教学步骤1. 导入新课：通过介绍人机界面组态技术在自动化生产线中的应用，激发学生的学习兴趣。

2. 讲解基本概念：讲解人机界面组态技术的基本概念、原理及应用领域。

3. 软件操作演示：展示人机界面组态软件的使用方法，包括参数配置、界面设计、程序编写。

《人工智能基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16069703课程名称：人工智能基础英文名称：Introduction to Artificial Intelligence课程类别：专业课学时：3学分：3适用对象: 计算机科学技术班考核方式：考试先修课程：《离散数学》、《数据结构》、《程序设计》二、课程简介本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生而设的专业课。

本课程是关于人工智能领域的引导性课程，目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为今后的更高级课程的学习、为将来在人工智能领域的进一步研究工作和软件实践奠定良好的基础。

本课程内容主要包括：知识表示方法和搜索推理技术，神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命，专家系统，机器学习，Agent，自然语言理解等。

This course introduces mainly the basic techniques and methods and application of artificial intelligence, including the methods of knowledge representation, the techniques of searching and reasoning, neural computation, fuzzy computation, evolutionary computation, Artificial Life, expert systems, machine learning, Agent, natural language understanding. et．三、课程性质与教学目的本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生开设的专业基础课，旨在向学生传授人工智能基本技术、方法及其应用的知识，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，掌握人工智能的主要技术及应用，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力。

《人工智能基础》课程教学大纲课程名称：人工技能基础课程类别：专业选修课适用专业：教育技术学考核方式：考查总学时、学分： 16学时 1学分其中实践学时： 0 学时一、课程教学目的《人工智能基础》是教育技术学专业的专业选修课，旨在使学生能够胜任中小学信息技术课程中的“人工智能初步”模块的教学。

该课程主要使学生理解人工智能的基本概念，了解并初步掌握人工智能在问题求解与语言设计、知识与表征、专家系统与机器学习等方面的成熟技术与研究方法，认识人工智能领域的经典案例、模型与产品，并能设计一份人工智能的教学设计方案二、课程教学要求通过该课程的教学，使学生达到以下要求:(一)对人工智能理论的发展过程、目前的研究状况和发展趋势有基本的了解，并熟悉人工智能的应用领域，对教育技术领域的人工智能研究与应用案例形成一定的认知。

(二)对人工智能求解问题的基本方法、步骤和原理有初步的了解，并初步具备应用人工智能技术分析和解决问题的能力。

(三)对人工智能课程的框架体系有明确的了解，并打下扎实的学科基础，能够胜任中小学人工智能课程和机器人课堂教学工作。

三、先修课程《C程序设计语言》、《高等数学》四、课程教学重、难点教学重点:(一)人工智能领域的关键技术:知识表征、推理与搜索;(二)人工智能领域的研究热点:机器学习、机器人;(三)人工智能语言。

教学难点:教学难点:(一)知识表征技术;(二)机器学习及其开发技术。

五、课程教学方法与教学手段该课程综合采用理论讲授、案例分析、技能演示、小组协作与研究性学习等多种教学形式和教学方法。

课程采用多媒体教学系统授课，并安装有Proglog、 Matlab 等软件。

六、课程教学内容第一章人工智能概述(1学时)1. 教学内容(1)人工智能的定义;(2)人工智能的起源和发展;(3)人工智能基础知识及其应用领域。

2.重、难点提示（1）人工智能的不同定义及其区别于人类智能的根本特点；（2）人工智能的基础知识。

人工智能技术在工业控制中的应用一、引言随着技术的不断进步，机器人、自动化设备等智能化产品和生产线的出现和普及，工业现代化程度不断提升。

工业控制技术在这种快速推动下逐渐得到了广泛的应用，而人工智能技术（以下简称AI）更是为工业控制带来了崭新的发展和一片广阔的蓝海。

本文旨在探讨工业控制中人工智能技术的基础概念及其应用，以此为读者提供更全面的了解。

二、什么是人工智能人工智能是计算机科学与工程学的一个分支，以构建智能机器为目标。

人工智能的研究涵盖了很多方面，包括智能机器人、自然语言处理、专家系统、语音识别、计算机视觉等。

人工智能技术分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能仅能解决部分具体问题，其应用场景广泛，包括机器翻译、语音识别等；强人工智能则能够以人类智力水平进行各种复杂任务的处理和执行。

三、工业控制中人工智能技术的应用1. 质量控制质量是企业生产的核心关键。

在传统的质量管理中，常采用人工抽样检测方法，效果较为有限。

而采用人工智能技术，能够实现对于生产过程中的各项指标进行实时监测和数据采集，根据之前的数据和模型来实现高效的预判和纠错，从而进行优化和提升产品的质量和稳定性。

2. 生产安排在工业生产中，生产计划的安排对于企业的日常经营和生产效率至关重要。

有了人工智能技术的应用，企业能够通过建立物料、设备、人员的生产模型，根据预测的订单和各类生产参数来设计与分配生产任务，从而提高生产效率和生产计划的准确性。

3. 故障检测对于工业生产企业而言，设备故障会直接导致生产计划的延误和生产效率的下降。

传统的设备检测方法主要采用定时巡检和定期维护，不够实时和精准。

采用人工智能技术，企业的设备管理人员能够实现远程监控设备状态、收集设备运行数据、分析设备运行数据，以此来预测设备的故障情况和提前进行预警和维护，从而实现设备长期稳定、高效的运行。

4. 进料监控在很多生产过程中，进料环节是十分重要的。

如何保证原材料的稳定性，减少原材料的浪费，是企业所关注的重点。

课时教案单位：授课教师：教学内容与过程【本课程在专业培养课程体系中的地位】【导入新课】一、与的初次会面是可编程逻辑控制器（）的缩写，是作为传统继电-接触器的替代产品出现的。

国际电工委员会（）在其颁布的可编程控制器标准草案中给做了如下定义：“可编程控制器是一种数字运算操作的电子系统，专为工业环境下的应用而设计。

它采用可编程的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操演示讲解巡回指导练习巩固讨论交流讲练工业控制器作的命令，并通过数字式、模拟式的输入和输出，控制各种机械或生穿插产过程。

可编程控制器与其有关设备，都应按易于与工业控制系统形成一个整体，易于扩展其功能的原则设计。

”将传统的继电器控制技术和现代的计算机信息处理技术的优点有机结合起来，成为工业自动化领域中最重要、应用最多的控制设备之一，成为现代工业生产自动化三大支柱（、、机器人）之一。

二、从传统电气控制到电气控制，是一个内容十分广泛的概念，电路的通断、电动阀门的开关、电动机的启动与调速等，都属于电气控制的范畴。

传统的继电接触器控制系统具有结构简单、价格低廉、容易操作、技术难度较小等优点，被长期广泛地使用在工业控制的各种领域中。

下面分别用继电器控制元件和设计了一个卷扬机的正反转控制电路。

通过对控制原理的分析，认识什么是？图1-3为卷扬机正反转仿真图。

仿真动作见课件。

图1-3 卷扬机正反转运行控制仿真图主电路图控制电路图图1-4 卷扬机正反转继电器控制系统图这种传统的继电器接触器控制方式控制逻辑清晰，采用机电合一的组合方式便于普通机类或电类技术人员维修，但由于使用的电气元件体积大、触点多、故障率大，因此，运行的可靠性较低。

内部程序主电路图控制电路图图1-5 卷扬机正反转控制系统图图1-5是控制原理图。

两种控制原理图中的主电路是一样的，控制电路不相同，控制电路所有按钮和触点输入以与接触器线圈均接到课时教案单位：授课教师：块、高级语言编辑模块以与各种物理量转换模块等。

《人工智能基础与应用》教案课时分配表第课揭开人工智能的神秘面纱课题揭开人工智能的神秘面纱课时 2.课时(90 min)教学目标知识技能目标：(1)了解人工智能的定义和分类；(2)了解人工智能的发展历程和三大学派；(3)了解人工智能的产业结构；(4)通过学习人工智能应用，锻炼学生观察事物的能力。

思政育人目标：(1)探究科技前沿知识，开阔学生视野，加强学生紧跟时代发展的意识；(2)响应国家的号召，培养学生的探索意识，为个人发展和国家的兴盛而努力。

教学重难点教学重点：了解人工智能的定义和分类，了解人工智能的三大学派教学难点：掌握人工智能的产业结构教学方法情景模拟法、问答法、讨论法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第 1 节课：课前任务→考勤(2min) →新课预热(8min) →互动导入(12min) →传授新知(23 min)第2 节课：问题导入(5 min) →传授新知(25 min) →课堂讨论(10min) →课堂小结(3 min) →作业布置(2 min)教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课课前任务【教师】布置课前任务，和学生负责人取得联系，让其提醒同学通过网络或其他软件，观看电影《人工智能》《人工智能》是由华纳兄弟影片公司发行，史蒂文·斯皮尔伯格执导，裘德-洛、海利乔·奥斯蒙特、弗兰西丝·奥康纳主演的科幻电影。

影片讲述21世纪中期，地球上很多城市都被淹没在了一片汪洋之中，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，人工智能机器人出现后的故事。

2001年影片获得第58届威尼斯电影节未来数字电影奖；2002年，获得第28届土星奖-最佳科幻电影、最佳特效等奖项。

提前上网观看相关资料，熟悉教材通过课前的预热，让学生了解所学课程的大概内容，激发学生的学习欲望考勤(2min)【教师】清点上课人数，记录好考勤【学生】班干部报请假人员及原因培养学生的组织纪律性,掌握学生的出勤情况揭开人工智能的神秘面纱第课3第课揭开人工智能的神秘面纱(2)计算机能否与人脑相比?能否真正具有人类的智能?【学生】思考、讨论■【教师】组织发言请小组组长总结全组结论，派代表进行发言。

工业控制与(基础篇) 工业控制与(基础篇)1.引言1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 研究意义2.工业控制基础2.1 自动控制概述2.1.1 控制系统的基本组成2.1.2 控制器的分类与作用2.2 传感器与执行器2.2.1 传感器的工作原理和应用2.2.2 执行器的工作原理和应用3.基础3.1 概述3.1.1 的定义与发展历程3.1.2 的研究领域3.2 机器学习3.2.1 监督学习3.2.2 无监督学习3.3 深度学习3.3.1 神经网络的基本原理 3.3.2 卷积神经网络3.3.3 循环神经网络4.工业控制与的结合4.1 机器学习在工业控制中的应用 4.1.1 数据驱动控制方法4.1.2 预测维护与故障诊断 4.2 深度学习在工业控制中的应用 4.2.1 图像识别与视觉控制4.2.2 自主决策与路径规划5.挑战与展望5.1 工业控制与的融合面临的挑战5.1.1 数据质量与数据安全5.1.2 算法可解释性与可靠性5.2 工业控制与发展的前景6.结论7.附件本文档涉及的附件详见附件部分。

8.法律名词及注释8.1 法律名词- 数据隐私：指个人或组织对其私人信息的控制权和决定权；- 算法歧视：指基于算法的决策或行为对某些群体的不公平对待；- 透明度：指算法的决策过程可以被理解和解释的程度；8.2 工业控制法律名词- 安全标准：指工业控制系统必须满足的安全性要求，以保护设备和人员的安全；- 产品合规性：指工业控制设备必须符合相关法律法规和标准的要求。

供料站装配与调试任务书项目一一、功能及动作过程描述图1供料单元装配效果图1、供料站基本构成及功能介绍由井式工件库、推料气缸、物料台、光电传感器、磁性传感器、电磁阀、支架、机械零部件构成。

主要完成将放置在工件库中待加工工件推出到物料台上，以便输送单元的机械手将其抓取，输送到其它站。

井式工件库：存放黑白两种工件。

PLC 主机：控制端子与端子排相连。

光电传感器1：用于检测工件库物料是否不够。

当工件库有物料时给PLC 提供输入信号。

物料的检测距离可由光电传感器头的旋钮调节，调节检测范围1～9cm。

光电传感器2：用于检测工件库是否有物料。

当工件库有物料时给PLC 提供输入信号。

物料的检测距离可由光电传感器头的旋钮调节，调节检测范围1～9cm。

光电传感器3：用于检测物料台上是否有物料。

当工件库与物料台上有物料时给PLC提供输入信号。

物料的检测距离可由光电传感器头的旋钮调节，调节检测范围5～30cm磁性传感器：用于气缸的位置检测，当检测到气缸准确到位后给PLC 发出一个到位信号。

电磁阀：用于控制气缸伸缩，当PLC给电磁阀一个信号，电磁阀动作，气缸推出。

失电退回。

推料气缸：由单控电磁阀控制。

当电磁阀得电，气缸伸出，同时将物料送至物料台上。

失电缩回。

端子排：用于连接 PLC 输入输出端口与各传感器和电磁阀。

2、工作过程系统启动后，若供料站的物料台上没有工件，则应把工件推到物料台上；若供料 单元的工件库内没有工件或工件不足，则发出报警信号。

物料台上的工件被取出后， 若系统运行信号仍然为 ON ，则进行下一次推出工件操作。

二、任务目标 1、控制电路设计设计供料单元的电气控制电路，并根据所设计的电路图安装和连接电路。

电路图应包 括 PLC 的 I/O 端子分配和控制原理图。

2、气路连接按照图 2 所示的供料单元气动系统图完成各工作单元的气路连接，并调整气路，确保 各气缸运行顺畅和平稳。

推料气缸二二 图 21Y1二 二 二 二 二 二 二 二 二 二供料单元气动控制回路工作原理图3、机械部分安装完成供料单元装置侧的安装和调整以及工作单元在工作台面上定位。

课时安排：2课时教学目标：1. 了解人工智能的基本概念、发展历程和现状。

2. 掌握人工智能的核心技术，如机器学习、深度学习、神经网络等。

3. 理解人工智能在各行各业中的应用，如计算机视觉、自然语言处理、智能控制等。

4. 培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力。

教学重点：1. 人工智能的基本概念和发展历程。

2. 人工智能的核心技术及其原理。

3. 人工智能在各行各业中的应用。

教学难点：1. 人工智能的核心技术原理。

2. 人工智能在各行各业中的应用案例。

教学准备：1. PPT课件、相关视频资料。

2. 实际应用案例介绍。

教学过程：第一课时一、导入1. 引导学生思考：什么是人工智能？人工智能与我们的生活有什么关系？2. 简要介绍人工智能的基本概念、发展历程和现状。

二、教学内容1. 人工智能的基本概念- 介绍人工智能的定义、起源和发展历程。

- 分析人工智能在当今社会的重要性。

2. 人工智能的核心技术- 介绍机器学习、深度学习、神经网络等核心技术。

- 分析这些技术的原理和特点。

三、案例分析1. 展示人工智能在各行各业中的应用案例，如计算机视觉、自然语言处理、智能控制等。

2. 分析案例中的关键技术及其应用效果。

四、课堂小结1. 总结本节课所学的知识点。

2. 引导学生思考人工智能的未来发展趋势。

第二课时一、导入1. 回顾上节课所学的知识点。

2. 引导学生思考：如何运用人工智能技术解决实际问题？二、教学内容1. 人工智能的应用领域- 介绍人工智能在各个领域的应用，如医疗、教育、交通等。

- 分析人工智能在各领域的优势和挑战。

2. 人工智能的伦理问题- 介绍人工智能在伦理方面的挑战，如隐私保护、数据安全等。

- 引导学生思考如何解决这些问题。

三、实践操作1. 引导学生进行人工智能实践操作，如使用机器学习算法进行数据分析。

2. 分析实践操作中的问题，引导学生提出解决方案。

四、课堂小结1. 总结本节课所学的知识点。

2. 强调人工智能在实际应用中的重要性。