01
课程导论与项目全景
智能风机控制的价值、课程目标、项目整体架构（传感器->算法->执行器）、学习路径规划。
全景导学
02
风机系统建模基础
风机工作原理、空气动力学基础、风量与风压的关系、电机特性曲线。
建模动力学
03
传感器选型与数据采集
温度、湿度、风速、压力传感器选型，I2C/SPI接口通信，数据手册解读。
传感器I2C/SPI
04
信号处理与滤波
低通滤波、移动平均滤波、卡尔曼滤波入门，Python仿真实现。
滤波Python
05
嵌入式平台搭建
STM32/ESP32环境搭建，FreeRTOS任务调度，GPIO/PWM/ADC外设驱动。
STM32FreeRTOS
06
PID控制算法原理
比例、积分、微分作用，位置式与增量式PID，Python仿真对比。
PID仿真
07
PID参数整定方法
Ziegler-Nichols法、试凑法、衰减曲线法，实战调参技巧。
整定ZN法
08
模糊控制算法
模糊集合与隶属度函数，模糊规则库，模糊推理与解模糊，Python实现。
模糊规则
09
自适应控制算法
模型参考自适应控制（MRAC），自校正控制，参数估计（最小二乘法）。
MRAC最小二乘
10
神经网络控制入门
BP神经网络结构，激活函数，前向与反向传播，Python实现。
BP神经网络
11
强化学习控制基础
Q-Learning算法，状态-动作空间设计，奖励函数，Python仿真。
Q-Learning强化学习
12
模型预测控制（MPC）
MPC基本原理，滚动优化，约束处理，Python简单实现。
MPC预测
13
算法对比与选型
各算法优缺点对比，适用场景分析，性能指标（超调量、稳态误差、响应时间）。
对比选型
14
系统辨识方法
阶跃响应法、频率响应法、ARX模型辨识，Python工具库使用。
辨识ARX
15
状态观测器设计
龙伯格观测器，卡尔曼滤波器，状态估计在风机控制中的应用。
观测器卡尔曼
16
多传感器融合
数据融合架构，加权平均法，贝叶斯融合，扩展卡尔曼滤波。
融合EKF
17
实时操作系统（RTOS）进阶
任务优先级设计，消息队列，信号量，互斥锁在控制任务中的应用。
RTOS任务
18
控制算法代码实现（C语言）
PID、模糊控制、自适应控制的C代码模板，定点数优化。
C语言定点数
19
硬件在环（HIL）仿真
Simulink搭建风机模型，HIL测试流程，故障注入。
HILSimulink
20
通信协议与上位机
Modbus RTU/TCP，MQTT协议，Python/PyQt5上位机开发。
ModbusMQTT
21
数据记录与可视化
SD卡/Flash数据存储，InfluxDB时序数据库，Grafana仪表盘。
InfluxDBGrafana
22
故障诊断与保护
过流、过压、堵转检测，看门狗机制，安全状态机设计。
诊断看门狗
23
低功耗设计
睡眠模式，事件驱动，动态电压频率调整（DVFS），功耗测量。
低功耗DVFS
24
OTA远程升级
固件分区设计，HTTP/MQTT下载，断点续传，回滚机制。
OTA回滚
25
安全性与可靠性
加密通信（TLS），固件签名，冗余设计，EMC考虑。
TLS冗余
26
边缘计算与云边协同
边缘节点数据处理，云平台（阿里云IoT/华为IoT）对接，规则引擎。
边缘云平台
27
项目实战：需求分析
用户需求、功能需求、非功能需求，系统用例图，技术选型文档。
需求用例
28
项目实战：系统设计
硬件框图、软件架构、状态机设计、接口定义。
架构状态机
29
项目实战：集成与测试
单元测试、集成测试、系统测试、压力测试，测试报告。
测试集成
30
项目实战：部署与运维
现场部署流程，远程监控，日志分析，持续优化。
部署运维