Course detail

Optimal Control and Identification

FIT-ORIDAcad. year: 2017/2018

Item has no anotation.

Language of instruction

Czech

Mode of study

Not applicable.

Guarantor

prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.

Department

Department of Computer Graphics and Multimedia (UPGM)

Learning outcomes of the course unit

Item has no knowledges.

Prerequisites

There are no prerequisites

Co-requisites

Not applicable.

Planned learning activities and teaching methods

Not applicable.

Assesment methods and criteria linked to learning outcomes

Study evaluation is based on marks obtained for specified items. Minimimum number of marks to pass is 50.

Course curriculum

    Work placements

    Not applicable.

    Aims

    Item has no goals.

    Specification of controlled education, way of implementation and compensation for absences

    There are no checked study.

    Recommended optional programme components

    Not applicable.

    Prerequisites and corequisites

    Not applicable.

    Basic literature

    Astrom,K.J.-Wittenmark,B.: Computer Controlled Systems. Prentice-Hall,1990.E.B. Lee and L. Markus, Foundations of Optimal Control Theory, Wiley, New York 1967.Fleming W. H., Rishel R. W.: Deterministic and Stochastic Optimal Control. Springer, New York, 1975, sec. edition 2001.Sage, A.P.: Estimation Theory with Application to Communication and control. N.Y. 1972.Sage, A.P.: Optimum Systems Control. New Jersey 1982.

    Recommended reading

    Astrom,K.J.-Wittenmark,B.:Computer Controlled Systems.Prentice-Hall,1990.Sage, A.P.: Optimum Systems Control. New Jersey 1982.

    Classification of course in study plans

    • Programme CSE-PHD-4 Doctoral

      branch DVI4 , 0 year of study, winter semester, elective

    Type of course unit

     

    Lecture

    26 hod., optionally

    Teacher / Lecturer

    prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.

    Syllabus

    Orientační osnova výuky je uvedena níže. Témata přednášek budou upřesněna na úvodní lekci předmětu podle znalostí studentů. Na konci předmětu se předpokládá výuka formou seminářů a samostatných prezentací.

    1. Problémy optimálního řízení, statická a dynamická optimalizace, determinované, stochastické a adaptivnířízení, vymezení pojmů.

    2. Dynamická optimalizace, tvary funkce ztrát, okrajové podmínky a omezení, základy variačního počtu, Eulerova-Lagrangeova rovnice.

    3. Omezení ve tvaru nerovnic na řízení, Pontrjaginův princip minima.

    4. Dynamické programování, konstrukce funkce ztrát, rovnice Hamiltona-Jakobiho-Bellmana.

    5. Příklady optimálních systémů, lineární regulátor, konstrukce funkce ztrát. Riccatiho rovnice, lineární servomechanismus.

    6. Opakování a/nebo výklad - charakteristiky náhodných procesů, střední hodnota, disperse, korelace, kovariance, spektrální vyjádření, Wiener-Chinčinovy vztahy, Parcevalův teorém, Bílý a "barevný" šum, transformace náhodného signálu lineární soustavou, kmitočtová i časová oblast.

    7. Bayesovské odhady, funkce ztrát a riziko, aplikace na dynamické soustavy, obecný princip dynamické filtrace.

    8. Lineární dynamický (Kalmanův) filtr, odvození, přechod na diskrétní filtr, zobecnění lineárního dynamického filtru, Wienerův filtr.

    9. Současná identifikace parametrů soustavy a trajektorie, rozšířený stavový vektor, linearizovaný Kalmanův filtr, konstrukce vybraných nelineárních filtrů.

    10. Stochastickéřízení, lineární kvadratická Gaussova úloha, spojitý a diskrétní stochastický stavový regulátor a servomechanismus.

    11. Adaptivní systémy, současná identifikace stavu a parametrů a řízení, nejčastější struktury adaptivních systémů.

    Project

    13 hod., optionally

    Teacher / Lecturer

    prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.