Detail předmětu
Vyšší formy řízení
FSI-VVFAk. rok: 2019/2020
Kurz je zaměřen na moderní metody návrhu a syntézy regulačních obvodů s využitím metod umělé inteligence. Prezentovány jsou vybrané metody umělé inteligence, optimální a adaptivní metody řízení, fuzzy řízení a neuronový regulátor. Student si osvojí jak teoretickou tak praktickou implementaci prezentovaných metod a RT řízení. Předmět rozšiřuje znalosti specifických částí aplikované informatiky do oblasti pokročilého řízení. Využita je nejmodernější softwarová i hardwarová technologie firem B&R Automation a Mathworks (Matlab/Simulink) i podstatné know-how autorů předmětu.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
6
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Vybavit posluchače moderními nástroji pro řešení složitých úloh automatického řízení s využitím metod umělé inteligence.
Schopnost analyzovat a navrhovat moderní regulační systémy. Studenti získají základní znalosti o optimálním řízení, adaptivním řízení, fuzzy řízení a řízení pomocí umělých neuronových sítí.
Schopnost analyzovat a navrhovat moderní regulační systémy. Studenti získají základní znalosti o optimálním řízení, adaptivním řízení, fuzzy řízení a řízení pomocí umělých neuronových sítí.
Prerekvizity
Základní znalosti metod používaných v analýze a navrhování lineárních spojitých systémů řízení. Základní znalosti metod používaných v analýze a navrhování nelineárních spojitých systémů řízení a diskrétních systémů řízení. Základní principy programovatelných automatů (PLC). Diferenciální rovnice systémů, přenosy, impulsní a přechodové funkce a charakteristiky, frekvenční přenos a frekvenční charakteristiky, stabilita systémů. Matematické programování a optimalizace.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách. Výuka je doplněna laboratorním cvičením.
Způsob a kritéria hodnocení
Podmínky udělení zápočtu: Základní podmínkou pro udělení zápočtu je aktivní absolvování všech laboratorních cvičení a zpracování elaborátů podle pokynů učitele. Zkouška je písemná a ústní. V písemné části student shrnuje dvě základní témata, která byla přednášena a řeší tři příklady. Ústní část zkoušky obsahuje diskuzi o těchto úlohách a možné doplňující otázky.
Učební cíle
Cílem předmětu je poskytnout studentům znalosti fyzikální podstaty regulace, optimálního řízení, adaptivního řízení, fuzzy řízení a identifikace dynamických soustav.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Účast na cvičení je povinná. Vedoucí cvičení provádějí průběžnou kontrolu přítomnosti studentů, jejich aktivity a základních znalostí. Neomluvená neúčast je důvodem k neudělení zápočtu. Jednorázovou neúčast je možno nahradit cvičením s jinou studijní skupinou v tomtéž týdnu nebo zadáním náhradních úloh, delší neúčast se nahrazuje písemným vypracováním náhradních úloh podle pokynů cvičícího.
Základní literatura
Franklin, G.F., Powell, J.D., Emami-Naeini, A. Feedback Control of Dynamic Systems, Prentice Hall 2002.
Levine, W.S. (1996) : The Control Handbook, CRC Press, Inc., Boca Raton, Florida 1996 , ISBN 0-8493-8570-9
Morris,K.: Introduction to Feedback Control, Academic Press, San Diego, California 2002.
Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A. A First Course in Fuzzy and Neural Control. Chapman & Hall/CRC 2002.
Vegte, V.D.J.: Feedback Control Systems, Prentice-Hall, New Jersey 1990, ISBN 0-13-313651-5
Levine, W.S. (1996) : The Control Handbook, CRC Press, Inc., Boca Raton, Florida 1996 , ISBN 0-8493-8570-9
Morris,K.: Introduction to Feedback Control, Academic Press, San Diego, California 2002.
Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A. A First Course in Fuzzy and Neural Control. Chapman & Hall/CRC 2002.
Vegte, V.D.J.: Feedback Control Systems, Prentice-Hall, New Jersey 1990, ISBN 0-13-313651-5
Doporučená literatura
Morris,K.: Introduction to Feedback Control, Academic Press, San Diego, California 2002.
Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A. A First Course in Fuzzy and Neural Control. Chapman & Hall/CRC 2002.
Švarc,I.:: Automatizace-Automatické řízení, skriptum VUT FSI Brno, CERM 2002, ISBN 80-214-2087-1
Zelinka Ivan, Oplatková Zuzana, Šeda Miloš, Ošmera Pavel, Včelař František; Evoluční výpočetní techniky - principy a aplikace; BEN - technická literatura, Praha 2009; ISBN 978-80-7300-218-3
Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A. A First Course in Fuzzy and Neural Control. Chapman & Hall/CRC 2002.
Švarc,I.:: Automatizace-Automatické řízení, skriptum VUT FSI Brno, CERM 2002, ISBN 80-214-2087-1
Zelinka Ivan, Oplatková Zuzana, Šeda Miloš, Ošmera Pavel, Včelař František; Evoluční výpočetní techniky - principy a aplikace; BEN - technická literatura, Praha 2009; ISBN 978-80-7300-218-3
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
Osnova
Přednášky jsou rozděleny do 5 tématických bloků.
Blok 1: Fyzikální podstata regulace
Blok 2: PID regulátor (spojitý i diskrétní, andi-windup, beznárazové přepínání, pokročilé strukturální modifikace)
Blok 3: Identifikace dynamických soustav, Adaptivní řízení a regulace (samočinně se nastavující regulátor, možnosti umělé inteligence, rekurzivní metody nejmenších čtverců, regresní model, regulátory založené na metodě pole placement).
Blok 4: Optimální řízení a automatické generování regulačního zákona (aplikovaná gramatická evoluce, genetické programování, metody nelineární optimalizace)
Blok 5: Fuzzy regulátory (teorie fuzzy množin, principy inference, fuzzifikace a defuzzifikace, PI/PD/PID regulátory, normované tvary univerza, fuzzy supervizor, fuzzy přepínač, fuzzy regulátor s více vstupy).
Blok 1: Fyzikální podstata regulace
Blok 2: PID regulátor (spojitý i diskrétní, andi-windup, beznárazové přepínání, pokročilé strukturální modifikace)
Blok 3: Identifikace dynamických soustav, Adaptivní řízení a regulace (samočinně se nastavující regulátor, možnosti umělé inteligence, rekurzivní metody nejmenších čtverců, regresní model, regulátory založené na metodě pole placement).
Blok 4: Optimální řízení a automatické generování regulačního zákona (aplikovaná gramatická evoluce, genetické programování, metody nelineární optimalizace)
Blok 5: Fuzzy regulátory (teorie fuzzy množin, principy inference, fuzzifikace a defuzzifikace, PI/PD/PID regulátory, normované tvary univerza, fuzzy supervizor, fuzzy přepínač, fuzzy regulátor s více vstupy).
Cvičení s počítačovou podporou
14 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1C: Vlastnosti PID regulátoru, způsoby realizace.
2C: Optimalizace parametrů PID regulátoru (klasické a moderní přístupy).
3C: Automatické generování regulačního zákona.
4C: Identifikace dynamických soustav (neparametrické metody).
5C: Identifikace dynamických soustav (parametrické metody).
6C: Fuzzy regulátor.
7C: Neuronový regulátor.
2C: Optimalizace parametrů PID regulátoru (klasické a moderní přístupy).
3C: Automatické generování regulačního zákona.
4C: Identifikace dynamických soustav (neparametrické metody).
5C: Identifikace dynamických soustav (parametrické metody).
6C: Fuzzy regulátor.
7C: Neuronový regulátor.
Laboratorní cvičení
12 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1L: Matlab/Simulink a prostředky Data Acquisition, Real-Time Toolbox, Real-Time Workshop (regulace tepelné soustavy)
2-3L: Projekt: Automation Studio a technologie B+R Automation (regulace tepelné soustavy / řízení pohonů)
4-5L: Projekt: D-Space (Magnetická levitace / Helikoptéra / Stabilizace plošiny)
6L: Závěrečné prezentace projektů.
2-3L: Projekt: Automation Studio a technologie B+R Automation (regulace tepelné soustavy / řízení pohonů)
4-5L: Projekt: D-Space (Magnetická levitace / Helikoptéra / Stabilizace plošiny)
6L: Závěrečné prezentace projektů.