Nazwa przedmiotu: Zaawansowane Techniki Sterowania Punkty
Transkrypt
Nazwa przedmiotu: Zaawansowane Techniki Sterowania Punkty
Nazwa przedmiotu: Zaawansowane Techniki Sterowania Punkty (ECTS): 4 Kod: ES2A302 209 Jednostka realizująca: Katedra Automatyki i Elektroniki Przedmioty poprzedzające (prerekwizyty): Liczba godzin i zasady zaliczania: wykład 2 zaliczenie na ocenę; ćwiczenia 0 laboratorium 0 - projekt 0 pracownia spec. 2 seminarium 0 zaliczenie na ocenę; - Program ramowy: Inteligencja obliczeniowa. Metody reprezentacji wiedzy. Problemy algorytmizowalne i niealgorytmizowalne. Problematyka, metody i zastosowanie sztucznej inteligencji w modelowaniu i sterowaniu systemów. Uczenie maszynowe i systemy eksperckie. Sztuczne sieci neuronowe: modele sztucznego neuronu, architektury sztucznych sieci neuronowych, metody uczenia sieci. Obszary zastosowań sztucznych sieci neuronowych: aproksymacja, rozpoznawanie wzorców i klasyfikacja. Neuronowe modelowanie układów dynamicznych. Neuronowa identyfikacja parametrów i stanu układów dynamicznych. Sztuczne sieci neuronowe w problemach sterowania, regulacji i diagnostyki. Podstawowe pojęcie liczb, zbiorów i relacji rozmytych. Modele rozmyte, metody modelowania rozmytego. Sterowanie rozmyte: rozmyte regulatory statyczne i dynamiczne. Rozmyte systemy rozpoznawiania wzorców, klasyfikacji i diagnostyki. Sieci i modele neuro-rozmyte w układach sterowania automatycznego i diagnostyki technicznej. Algorytmy genetyczne - podstawy i zasada działania. Sposoby budowania chromosomów i operacje genetyczne. Metody selekcji, procesy odtwarzania i modele populacji. Metody programowania genetycznego. Zastosowanie algorytmów genetycznych w problemach modelowania, identyfikacji i sterowania systemów. Elementy teorii zbiorów przybliŜonych: reprezentacja danych, relacje, atrybuty. aproksymacja rodziny zbiorów. Klasyfikacja wzorców i danych, zbiory przybliŜone w identyfikacji, sterowaniu i diagnostyce. Problematyka sterowania odpornego. Analiza i projektowanie odpornych układów regulacji. Wykorzystanie algorytmów µ-analizy i syntezy, H∞ oraz LMI (Linear Matrix Inequality). Sterowanie predykcyjne – analiza i projektowanie układów regulacji. Program opracował: dr hab. inŜ. Mirosław Świercz, Prof. Nzw. Pb Literatura podstawowa: 1. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R. (red.): Sieci neuronowe. Seria: Biocybernetyka i InŜynieria Biomedyczna 2000. Tom 6. Wyd. EXIT, Warszawa, 2000. 2. Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999. 3. Rutkowska D., Piliński D., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. PWN, Warszawa - Łódź, 1997. 4. Tatjewski P.: Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy, Wyd. EXIT, Warszawa, 2002.