doc. Ing. Petr Blaha, Ph.D.

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Absolvent předmětu je schopen provádět identifikaci a základní analýzu dynamických systémů zejména s pomocí univerzálního programového vybavení MATLAB-Simulink a jeho toolboxů.

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Ljung, L.: System Identification, Theory for the User, Prentice Hall, 1987 (EN)
Noskievič, P.: Modelování a identifikace systémů. Montanex Ostrava 1999 (CS)
Fikar, M-Mikleš J.: Identifikácia systémov. STU Bratislava 1999 (SK)
Soderstrom T., Stoica P.: System Identification. Prentice Hall International, 1989 (EN)
Šimandl, M.: Identifikace systémů a filtrace. Západočeská univerzita v Plzni, 2001, ISBN 80-7082-170-1. (CS)
Isemrann R., Munchhof M. : Identification of Dynamic Systems - An Introduction with Applications. Springer 978-540-78878-2, 2011. (EN)

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT. Podklady k přednáškám a ke cvičení jsou pro studenty dostupné z webových stránek předmětu. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Numerická cvičení- Max 15 bodů.
Individuální projekt - Max. 15 bodů.
Závěrečná zkouška - Max. 70 bodů.

čeština

1. Úvod do problematiky identifikace dynamických systémů
2. Neparametrické metody identifikace, korelační metody, získávání frekvenční charakteristiky.
3. Vstupní signály, stupeň persistentního buzení, binární pseudonáhodná posloupnost.
4. Metoda nejmenších čtverců, odvození metody, geometrický význam, vlastnosti.
5. Modely dynamických systémů. ARX, ARMAX, ARARX, obecný model, pseudolineární regrese.
6. Rekurzivní MNČ. Numericky stabilní metody založené na odmocninové filtraci.
7. Metody pomocných proměnných. Metoda se zpožděnými pozorováními, metoda s pomocným modelem.
8. Metody založené na vybělení chyby predikce. Identifikace šumového modelu.
9. Praktické poznámky k identifikaci. Předzpracování signálů.
10. Identifikace pomocí neuronových sítí a fuzzy modelování.
11. Další přístupy k identifikaci.
12. Identifikace nelineárních dynamických systémů.
13. Zopakování poznatků.

Seznámit posluchače se základními technikami používanými pro identifikaci dynamických systémů a s možnými úskalími. Získat představu o vlivu šumu působícího na soustavu na výsledky identifikace

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

• Program EEKR-M1 magisterský navazující

  obor M1-BEI , 1. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový
  obor M1-KAM , 2. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový
  

• Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

  obor ET-CZV , 1. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový
  

26 hod., povinná

Ing. Ondřej Bartík

eLearning: aktuální otevřený kurz