[出处] 教育教学论坛_2022年第19期

陈刚

[关键词] 专业学位;现代检测理论与技术;教学改革;硕士研究生教育

[教改项目] 2018年度重庆大学研究生重点课程建设项目“现代检测理论与技术”（201805068）

[作者简介] 陈 刚（1976—），男，重庆人，博士，重庆大学自动化学院教授，主要从事现代检测理论与技术教学与研究。

[中图分类号] G642.0  [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2022）19-0037-04 [收稿日期] 2021-05-18

引言

2013年教育部、人力資源社会保障部在《关于深入推进专业学位研究生培养模式改革的意见》中指出：“专业学位研究生教育是研究生教育体系的重要组成部分，是培养高层次应用型专门人才的主要途径。积极发展专业学位研究生教育，是全面建成小康社会、建设创新型国家的必然要求，也是研究生教育服务国家经济建设和社会发展的必然选择。”[1]为推进我国专业学位硕士研究生培养模式改革，针对专业学位硕士研究生开设了“现代检测理论与技术”课程，开展课程建设的改革与实践。主要针对该课程在传统教学模式、课程设置等方面存在的不足，建立以典型工程控制问题为背景，将检测技术和自动化装置与实际工程问题相结合的开放型教学模式，极大提升了专业学位研究生的实践能力、应用能力及创新能力。

一、课程建设背景

（一）“现代检测理论与技术”课程简介

随着社会与经济的日益进步、生产工艺的日益精细化、生产过程的日益复杂化，对自动检测技术与设备提出了更高的要求。对遭受噪声干扰甚至淹没在噪声中的确定性信号或者随机性信号，其检测技术将会涉及信息论、控制论、随机过程、滤波理论、人工智能等基础理论[2]。现代检测理论与技术在通信、控制、医疗、航空、航海等领域有着范围广泛的应用。为了给专业学位硕士研究生的后续学习与工作夯实理论基础，奠定技术储备，引导学生学习并熟练掌握现代检测理论与技术，具有极其重要的现实意义。

（二）课程现状

受传统学术型研究生培养模式的影响，以及教学资源与教师资源的限制，在课程体系、教学内容、授课模式等方面不同程度地与学术型研究生培养模式大同小异。因此，存在课堂模式只注重“讲”不注重“学”，课堂评价体系单一，以考试成绩作为学生的主要评价标准，缺乏实践环节等问题，造成专业型硕士研究生培养特色不鲜明、不突出，无法在实践能力、应用能力等方面得到锻炼和提高，不能很好地满足未来职业岗位的需求，也不能很好地适应社会发展的需求。因此，我们需要探索新的教学模式和评价体系，以期提高专业型硕士研究生解决问题能力、实践动手能力、设计开发能力等。

二、课程改革举措

学术学位和专业学位硕士研究生的区别主要在于培养方式和培养目标的不同。学术型学位硕士研究生偏重理论与研究，培养科研机构的研究人员等学术型研究人才。而专业型学位硕士研究生是以实际应用为导向，重视实践和应用，培养应用型高层次专门人才。在“现代检测理论与技术”专业学位硕士研究生课程中，课程基础理论部分主要涉及检测系统及其动态特性、随机过程及工程信号分析、经典检测与估计理论;课程的重点部分为检测技术及其应用，主要包含信号调理技术、基于相关理论与谱分析的检测技术、软测量技术、微弱信号检测技术、无线传感器网络、故障信号分析等。针对各个专题内容，我们紧扣教学目标，从日常生活、农业、国防、工业等领域中的实际案例出发，提炼出典型的实用型检测系统案例，结合实际系统进行深入分析，引导学生熟练掌握每一专题的技术应用。同时，要求学生针对教师在案例分析中提出的问题，分组完成相关技术问题的方案设计。学生在课堂上分组汇报小组设计方案;教师将方案汇总对比，总结出各方案的优势与不足。要求学生上机完成相应检测系统的仿真测试，进一步完成检测系统软硬件的设计与调试。

以软测量技术专题为例，首先从实际案例出发，例如高炉铁水中的含硅量、生物发酵罐的菌体浓度、精馏塔的产品组分浓度等，由于技术或经济原因导致无法通过传感器进行直接测量。为解决此类问题，从现有技术的角度，进一步分析可行的解决方案。一是采用间接的质量指标控制方案，例如精馏塔灵敏板温度控制、温差控制等;二是采用在线分析仪表控制。接着，进一步分析现有技术的不足之处：第一种方案存在难以保证最终质量指标的控制精度问题;第二种控制方案存在设备投资大、维护成本高、存在较大的滞后性，影响调节效果。在总结传统技术方案的基础上，教师引导学生如何利用现代计算机技术和建模技术，探讨新的可行方案。采用启发式的教学方式，可以调动学生思考的积极性、主动性及创新性。教师在学生提出的一系列方案基础上，从技术实现的角度，分析其可行性，总结技术设计方案所蕴含的基本设计原理。在此基础上，我们引入软测量技术的概念，软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集与处理、软测量模型几部分组成，是一种估计不可测或难测变量的方法;软测量技术以成熟的传感器检测为基础，以计算机技术为核心，通过软测量模型运算处理而完成。为进一步理解和掌握软测量技术，以气固两相流中固相质量流量的软测量、粮情测控系统为案例，具体介绍软测量的数学描述与结构。同时也对基于工艺机理分析的软测量方法、回归分析的软测量方法、状态估计的软测量方法、知识的软测量方法、参数辨识的软测量技术进行介绍。在进一步给出软测量的实现与基本功能模块（包括实时数据平台、I/O接口、故障诊断和数据处理、监视和整定）。在完成教学知识点的讲解之后，提出新的问题：如何设计基于模糊数学的粮情软测量系统？课后，学生以小组的形式查阅文献、讨论得出相应的方案。在下一次课堂教学环节中，各小组分别汇报其设计方案。教师对学生的设计方案进行评价，引导学生掌握关于粮情软测量系统设计的关键与注意事项。为提高实践能力，学生需要在课后完成粮情软测量系统的仿真测试及软硬件实现。

实践环节的引入有助于学生将理论知识与实际应用相结合，更好地掌握课程相关的基础知识，动手能力也能够得到提高。通过以小组方式完成每一次的專题学习任务，可以培养学生的团队合作精神，提高协作沟通能力，使学生在未来职业发展中更快适应与他人协同工作，更优秀地完成任务。同时，教师可以通过学生的汇报及应用仿真等环节，全面考查学生的知识获取能力、实践应用能力等，丰富传统的课程评价体系，突出了专业学位硕士研究生培养特色。

三、案例分析

以粮情监测问题为案例[3]，具体阐释软测量技术的具体应用，通过探讨工程问题驱动型的教学模式，既能实现学生对相关基础理论的牢固掌握，还能综合已有的软硬件系统设计基础，灵活应用新技术解决新问题。首先，具体给出我们所要解决的问题，即需要实现对粮仓内的粮食是否处于正常状态进行判断。在解决问题之前，教师要引导学生，深入剖析问题的本质和特点，这也是解决问题至关重要的一步。教师指出，此问题属于上节课程内容中所学习到的二元检测问题。采用对比分析的方式，要让学生清楚地认识到该问题与二元检测问题有着本质的不同。针对该问题，教师采用提问的方式，指导学生寻求新的解决方案，可以聚焦学生在课堂中的注意力，引导学生的思维方向。接着，提出下一个问题：粮仓内粮食的状态与哪些因素有关呢？采用简短且有效地讨论方式，可以进一步活跃学生的思维。通过讨论，总结出粮仓内粮食的状态与温度、水分、湿度等因素有关。因此，可以选择空气的湿度、粮食的温度、粮食的水分作为辅助变量，粮食的状态作为主导变量，选用软测量技术方案来解决该问题。选定初步方案后，接下来就是具体检测系统的具体实施问题。这就需要学生综合利用已有的知识解决问题。软测量模型是软测量技术应用中的一个关键点。

如何建立粮仓内粮食状态检测的软测量模型呢？这是第二个关键问题。对于该问题，组织学生进行分组讨论，形成各组的建模方案，小组之间再进行交流讨论。典型的软测量方法有：基于工艺机理分析方法，即利用物料守恒、能量守恒、化学反应定律、热力学等原理，通过对过程的机理分析，建立软测量模型，从而实现对主导变量的估计;基于回归分析方法应用相当广泛，该方法常用于线性拟合模型，但需要足够的样本数据。为了简化分析、实现系统模型的降维，通常也采用主元回归分析的方法;基于状态估计的方法也是一种典型的方法，该方法将根据已知的数据（辅助状态或输出变量观测数据等）或知识（过程模型、噪声统计特性等），对过程未知结构、结构参数、过程参数进行估计;基于知识的方法则是目前发展最快，影响最大的一种方法，即基于人工神经网络、模糊逻辑系统、模式识别、人工智能技术等，以过程输入、输出数据为基础，通过特征提取、模型训练、模糊推理、专家知识而得到的描述模型。数学模型的分类方法有很多，典型的有按参数的性质可分为集中参数模型和分布参数模型;按模型的表达形式可分为参数模型和非参数模型;按输入输出个数可分为单输入、单输出模型和多输入、多输出模型;按参数与输入输出的关系可分为线性模型和非线性模型;按参数与时间的关系可分为定常模型和时变模型;按时间刻度可分为连续时间模型和离散时间模型;按模型与时间的关系可分为静态模型和动态模型;从概率的角度可分为确定性模型和随机性模型。根据综合分析，最终选择基于模糊逻辑系统的软测量模型。

模糊检测技术以模糊数学为基础，基于检测数据，进行模糊化后，可利用已有的知识、经验、规则等进行推理判断。模糊检测器包括数据处理模块、信息模糊化模块、数据库、知识库、人机接口、模糊推理、反模糊化、数字量输出等模块构成。为了便于学生完成检测系统的软硬件设计，我们需要清楚把握各个模块的具体功能。例如，对于数据处理模块，要求完成对传感器数据的处理，如进行滤波处理、提取特征值等;对于模糊化模块，要求根据模糊化规则和设定的隶属度函数，将确定性数据量转化成模糊数据。模糊推理则根据知识库中的知识和模糊语言规则，基于输入的模糊量进行推理;反模糊化则将经模糊化推理得到的结果转化为精确量。在完成初步方案选型后，接下来要求学生完成整个软测量系统的软硬件设计，这是培养专业学位硕士研究生动手实践能力和设计开发能力的一个关键环节。

对于本案例，硬件电路设计主要涉及温度采集电路、湿度采集电路、水分采集电路的设计。传感器选型关系到整个监控系统的质量，这是设计中的一个重要环节。要对传感器进行正确选型，这就需要学生熟悉传感器的分类。例如，对于温度传感器，当考虑接触式测温元件时，有热敏电阻测温、热电阻测温、热电偶测温等。对于非接触式测温元件，有光学测温元件、光电高温元件、辐射测温、比色测温等。同时，在进行传感器选型时，还需考虑传感器性能要求，如传感器的准确性、稳定性、灵敏性及其他要求等。根据本案例，学生在设计中选用单总线数字温度传感器DS1820。对于粮仓，需要构建一个多点测温传感器网络。DS1820可以提供二进制9位温度信息，分辨率为0.5度，可在-55摄氏度和+125摄氏度的范围内测温。这些性能指标正好符合本案例的基本要求。选用DS1820传感器，可以设计一种主从监控系统的结构形式。单总线的网络协议使用传统的COMS/TTL逻辑电平，大于2.2V为逻辑1，小于0.8V为逻辑0，供电范围在2.8～6伏之间。选用DS9097串行口适配器可以直接连接主机和DS1820。DS9097一端带有标准的DB-25串行口，另一端是一个DJ-11接口，可以直接连接单总线，DS9097的电源直接由串口提供，无须外接电源。同时，数据传输率与主机具有很好的兼容性。数字温度传感器具有体积小、网络化、精度高等优点，可以方便地组成计算机温度监控系统。湿度变送器用于粮仓内、外大气湿度测量。湿度传感器将测量湿度物理量转换为4～20mA模拟电信号，经过输出电阻转换为l～5伏电压信号送到A/D转换器中，转换为数字量。湿度变送器要求测量精度高、测量结果稳定可靠、使用寿命长、具有良好的抗恶劣环境的性能（如抗粉尘、抗酸等），同时还需要考虑粮食存储过程中对粮食熏蒸产生磷化氢气体引起传感器失效的问题。水分传感器可采用新型插杆式水分快速测定传感器。该传感器能够通过测量由被测粮食的阻抗所决定的导电电流，快速、间接地测量出粮食的水分含量。插杆式水分传感器输出的微安级交流电流信号将进行交流放大、整流滤波放大、限幅等信号处理环节。

粮仓中的某一点粮食的温度、水分及空气湿度，无法全面地反映整个粮仓粮食的实际状态。因此，要综合多點采样数据，利用滤波技术进行数据处理。典型的滤波处理方法有限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法、加权递推平均滤波法。根据多点采集的温度、湿度、水分数据，选择采用复合滤波法，从而客观的反映和预测粮食状态。在课后，教师要求本学期选择该专题的小组完成基于模糊逻辑的软测量系统的设计与调试工作，编写模糊推理软件。在软件编写中，学生应用神经网络实现模糊推理。在神经网络的构造中，选用三层神经网络结构。用该神经网络实现从模糊推理，每一条模糊规则都对应一对输入输出数据。神经网络的训练算法采用快速BP算法。输出的模糊子集可以用量化空间上的隶属函数来表示。通过采用上述规则，选取合理的输入输出变量的隶属度函数与隶属度参数，完成仿真测试。最后要求学生完成整个系统的搭建和实验测试。通过该案例，全面培养专业学位硕士研究生分析与解决实际工程问题的能力，以及动手实践的能力。

“现代检测理论与技术”课程具有理论性强、应用范围广泛等特点。以专业学位硕士研究生的培养目标为导向，对该课程的教学内容、教学形式进行相应地改革和探索，构建出提高专业型硕士研究生解决工程实际问题能力的培养体系。