Detail předmětu

Inteligentní regulátory

FEKT-MIRGAk. rok: 2019/2020

Fyzikální podstata řízení. Základní řídicí struktury. PID regulátor jako základ pro vzájemná porovnávání, jeho struktury, nastavení a realizace. Základní principy adaptace v řídicím systému. Umělá inteligence v řídicích systémech (použití neuronových sítí v identifikaci a řízení, fuzzy regulátory). Čidla, vedení signálu, akční členy, filtrace. Individuální projekt adaptivního řídicího systému s prvky umělé inteligence.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

6

Garant předmětu

prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Výsledky učení předmětu

Absolvent kurzu by měl být schopen navrhovat, realizovat a seřizovat řídicí systémy se standardně vyráběnými regulátory od připojení čidla až po akční člen. Dále by měl zvládnout návrh, nastavení a seřízení řídicích algoritmů s porincipy umělé inteligence, případně být schopen řídicí systémy doplnit novými řídicími algoritmy a zařadit je do řídicího systému.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Cvičení. Max. 30 bodů.
Kombinovaná zkouška. Max. 70 bodů.

Osnovy výuky

Fyzikální podstata řízení a regulace.
Návrh a realizace spojitých regulátorů PID typu.
Varianty řídicích algoritmů regulátoru PID typu, jejich realizace, nastavování parametrů.
Návrh a realizace diskrétních analogií spojitých PID regulátorů,
Různé varianty řídicích algoritmů, jejich realizace a vzájemné porovnání.
Filosofie procesu identifikace a návrhu řídicího algoritmu.
Optimalizace nastavení parametrů regulátorů, adaptivní systémy, automaticky se nastavující regulátory. Specifické problémy adaptivního řízení.
Použití umělé inteligence v řídicích algoritmech
Fuzzy logika
Fuzzy regulátory
Umělé neuronové sítě.
Neuronové regulátory
Styk řídicího systému s prostředím, vstupy a výstupy, čidla a normalizační členy, vedení signálu, vlivy rušení, filtrace.

Učební cíle

Cílem kurzu je seznámit studenty s praktickým návrhem, realizací a nastavováním parametrů jednoduchých i pokročilých řídicích algoritmů s principy umělé inteligence při řízení reálných technologických procesů. Podrobně budou probrány všechny aspekty nasazení regulátoru v řídicí smyčce. V semestrálním projektu student navrhne, odladí a ověří jednoduchý adaptivní regulátor. Absolvent kurzu by měl být schopen navrhovat, realizovat a seřizovat řídicí systémy se standardně vyráběnými regulátory od připojení čidla až po akční člen. Dále by měl zvládnout návrh, nastavení a seřízení složitějších řídicích algoritmů, případně být schopen řídicí systémy doplnit novými algoritmy a zařadit je do řídicího systému.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

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

Základní literatura

PIVOŇKA, P. Číslicová řídicí technika, 151 s. Brno, 2003: 2003. s. 1 ( s.) (CS)
Veleba, V.: Číslicová řídicí technika - návody do cvičení. VUT FEKT, Brno 2005. (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-M1 magisterský navazující

    obor M1-SVE , 2 ročník, zimní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc.

Osnova

Fyzikální podstata řízení a regulace.
Návrh a realizace spojitých regulátorů PID typu.
Varianty řídicích algoritmů regulátoru PID typu, jejich realizace, nastavování parametrů.
Návrh a realizace diskrétních analogií spojitých PID regulátorů,
Různé varianty řídicích algoritmů, jejich realizace a vzájemné porovnání.
Filosofie procesu identifikace a návrhu řídicího algoritmu.
Optimalizace nastavení parametrů regulátorů, adaptivní systémy, automaticky se nastavující regulátory. Specifické problémy adaptivního řízení.
Použití umělé inteligence v řídicích algoritmech
Fuzzy logika
Fuzzy regulátory
Umělé neuronové sítě.
Neuronové regulátory
Styk řídicího systému s prostředím, vstupy a výstupy, čidla a normalizační členy, vedení signálu, vlivy rušení, filtrace.

Laboratorní cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc.

Osnova

Úvodní cvičení (organizace, instruktáž, bezpečnost a seznámení s pracovištěm). Demonstrační cvičení.
Simulace v reálném čase v programu MATLAB.
Realizace PID regulátoru, ověření na simulačním modelu.
Diskrétní analogie spojitého PID regulátoru, ověření na simulačním modelu.
Ověření PID regulátorů na fyzikálních modelech. Omezení přebuzení regulátoru.
Další varianty PID regulátorů, beznárazové přepínání mezi regulátory.
Vlastnosti průběžných identifikačních metod, metoda nejmenších čtverců. Zadání semestrálního projektu.
Programování průběžné metody nejmenších čtverců. Ověřování činnosti průběžné identifikace metodou. nejmenších čtverců.
Identifikace metodou nejmenších čtverců, návrh regulátoru PSD.
Fuzzy regulátory. Fuzzy řízení automobilu.
Ověřování automaticky se nastavujícího regulátoru.
Neuronové regulátory. Odevzdávání protokolu, kontrola chodu programu.
Odevzdávání protokolu, zápočet.