Detail předmětu

Optimalizace regulátorů

FEKT-LOPRAk. rok: 2010/2011

Kurs je zaměřen na výběr vhodného typu regulátoru s optimalizací jeho struktury a parametrů s ohledem na požadované vlastnosti regulačního obvodu. Zabývá se klasickými i moderními metodami návrhů řídicích algoritmů (adaptivní, optimální a prediktivní přístupy) včetně použití principů umělé inteligence v řídicích algoritmech.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Výsledky učení předmětu

Seznámení se s různými přístupy používanými při teoretickém a zejména praktickém řešení problémů vznikajících při návrhu řídicích algoritmů.

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. Individuální projekt. Max. 30 bodů.
Kombinovaná zkouška. Max. 70 bodů.

Učební cíle

Cíle předmětu je naučit se formulovat inženýrský problém jako optimalizační úlohu, nalézt řešení a správně jej interpretovat. Tento postup bude průběžně popsán klasickými i moderními metodami používanými v teorii automatického řízení.

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.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-ML magisterský navazující

    obor ML-KAM , 1 ročník, zimní semestr, volitelný oborový

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1 ročník, zimní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc.

Osnova

Fyzikální podstata řízení
Diskrétní PID regulátory a jejich varianty jako základní referenční regulátory
Metody adaptivního řízení, identifikace parametrů ARX modelu
Automaticky se nastavující regulátor (STC)
Optimální řízení
Stavový regulátor
Diskrétní kvadraticky optimální řízení, LQG metoda návrhu regulátoru
Základy fuzzy logiky, fuzzy regulátory
Umělé neuronové sítě, metody učení NS
Identifikace systémů pomocí neuronových sítí
Adaptivní optimální regulátor s identifikací pomocí NS (kvantizační efekt)
Řídicí algoritmy na bázi neuronových sítí
Prediktivní a zpětnovazební strategie řízení, návrh prediktivního LQ regulátoru
Spojitá a diskrétní filtrace signálu

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Martin Dvořáček

Osnova

Seznámení s pracovištěm a s Automation studiem pro přímou implementaci řídicích algoritmů v reálném čase ve spojení MATLAB/Simulink – PLC B&R – fyzikální model
Realizace diskrétního regulátoru PID typu a jeho variant (PSD, I-PD, FF)
Identifikace parametrů ARX modelu v reálném čase
Realizace automaticky se nastavujícího regulátoru
Ověření vlastností stavového regulátoru
Návrh LQ regulátoru
Metody řešení algoritmu LQ regulátoru
Ověření vlastností fuzzy regulátorů
Zhodnocení výsledků, zápočet