|
|
110 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
112 Elektronika i računalno inženjerstvo
114 Komunikacijska i informacijska tehnologija
150 Industrijsko inženjerstvo
220 Elektronika i računalno inženjerstvo
222 Računalno inženjerstvo
231 Automatizacija i pogoni
232 Elektroenergetski sustavi
242 Telekomunikacije i informatika
261 Konstrukcijsko-energetsko strojarstvo
262 Računalno projektiranje i inženjerstvo
263 Proizvodno strojarstvo
270 Industrijsko inženjerstvo
271 Proizvodni management
272 Upravljanje životnim ciklusom proizvoda
310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
920 Elektronika i računalno inženjerstvo
940 Komunikacijska i informacijska tehnologija
|
|
Nema predmeta
Upit treba biti dulji od 1 znaka...
Nema rezultata
U polje za pretragu upišite naziv ili kôd predmeta koji želite pronaći
preduvjeti za upis
Osnovo znanje iz matematike
ciljevi predmeta
Omogućiti studentima kroz primjere iz prakse da razumiju značaj parametarske identifikacije sustava za inženjersku praksu i istraživanja. Da razumiju da ne postoje univerzalni postupci identifikacije parametara sustava i da su za provedbu tih postupaka nužna teorijska znanja i odgovarajući matematički modeli.Omogućiti studentima stjecanje znanja o različitim metodama, osobito objasniti razlike između metoda koje se odvijaju izvan radnog procesa i onih koje se odvijaju za vrijeme rada. Omogućiti razumijevanje ključnog utjecaja mjerne opreme na kvalitetu rezultata.
očekivani ishodi učenja
Studenti će nakon uspješno savladanog predmeta moći:
1. opisati značaj identifikacije parametara kod automatiziranih sustava i prepoznati opasnosti potencijalno loše odabranih postupaka,
2. odlučiti kada je potrebno primijeniti postupke identifikacije parametara izvan radnog procesa (off-line), a kada one istovremeno sa radnim procesom (on-line),
3. prepoznati da se kod identifikacije parametara uvijek radi o aproksimacijski postupcima i o tome treba voditi računa kod primjena,
4. primijeniti simulacije na digitalnom računalu kao podršku teoriji, uvažavajući njihov utjecaj na dobivene rezultate,
5. odlučiti kako i kada primijeniti jednu ili više mogućih metoda, ovisno o zadacima i o dostupnoj opremi,
5. zaključiti o iznimnom značaju mjerne opreme i utjecaju na kvalitetu rezultata,
6. riješiti samostalno zadatke na temelju stvarnih mjerenja u laboratoriju.
nastava i predavači
| |
|
30 sati
2 sata tjedno × 15 tjedana
|
| |
|
30 sati
2 sata tjedno × 15 tjedana
|
sadržaj
Zadaci identifikacije parametara i strukture sustava: kod analize, projektiranja, prognoziranja, vođenja. Teorijska i eksperimentalna identifikacija. Identifikacija pomoću statičkih modela. Identifikacija pomoću dinamičkih linearnih modela. Identifikacija pomoću dinamičkih nelinearnih modela. Kontinuirani i diskretni dinamički modeli. Neparametarski i parametarski modeli. Korelacijski postupci u identifikaciji. Metode najmanjih kvadrata. Regresijske metode. Metoda maksimalne vjerojatnosti. Vrednovanje matematičkog modela dobivenog identifikacijom. Problemi identifikacije u stvarnom vremenu (on-line)
preporučena literatura
1. L. Ljung: System Identification - Theory for the User, Prentice Hall, 1998.
2. J. Nan-Yuang: Applied System Identification, Prentice Hall, 1993.
3. O. Nelles: Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models, Springer –Verlag, 2000.
dopunska literatura
1. R. Pintelon, J. Schoukens: System Identification: A Frequency Domain Approach, IEEE Press, 2001.
2. Stipaničev D.,Marasović J.: laris.fesb.hr/digitalno_vodjenje, on-line lectures for "Digital Control", 2004.
jezik poduke
Hrvatski, nastavni materijali dijelom na engleski
način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula
Mišljenja studenata o kvaliteti nastave putem anketa.
Nastavnici koji podučavaju srodne predmete surađuju i zajednički vode brigu o kvaliteti nastave.
Povremeno promatranje i evaluacija nastave od strane predstojnika odsjeka/ šefa katedre, itd.
ispit (način polaganja, ispitni rokovi)
Tijekom semestra održat će se jedan međuispit (kolokvij), prema kalendaru nastave. Uvjet za pozitivnu ocjenu je 100 postotno prisustvo i rad na laboratorijskim vježbama te najmanje 50 % točnih odgovora iz svakog od dvaju dijelova gradiva. Studenti koji ne prikupe najmanje 50 % bodova iz ulaznih provjera, koje će se provoditi na početku svake od laboratorijskih vježbi, neće smjeti pristupiti ispitu iz kolegija!
Konačna se ocjena, na osnovu ukupnog ostvarenog broja bodova, računa prema formuli:
Ocjena [%] = 0,4 * (G1 + G2) + 0,15 * L + 0,05 * P gdje su:
G1, G2 - bodovi ostvareni iz pojedinog dijela gradiva, izraženi u postocima;
L - bodovi prikupljeni na laboratorijskim vježbama;
P - bodovi prikupljeni na osnovu nasumičnih mini-provjera znanja na predavanjima.
Postotak Ocjena
50% do 61% dovoljan (2)
62% do 74% dobar (3)
75% do 87% vrlo dobar (4)
88% do 100% izvrstan (5)
Ispitni rokovi će se održati prema kalendaru nastave.
| |
Nastavne jedinice za Predavanja |
Broj sati |
|
1.
|
Uvod: Sustavski pristup i svrha modeliranja (u analizi ili razumijevanju vladanja sustava i kod problema sinteze na "živim" susatvima). Model je aproksimacija sustava. - ponavljanje
|
2 sata |
|
2.
|
Kvantitativni modeli, podjele po značajkama sustava: deterministički, stohastički, statički, dinamički, kontinuirani, diskretni, linearni, nelinearni. Izbor ulaznih i izlaznih veličina i njihov utjecaj na složenost modela. Kvalitativni modeli. - ponavljanje Analiza i projektiranje sustava na temelju modela - ponavljanje.
|
2 sata |
|
3.
|
Značenje i potreba za identifikacijom parametara sustava. Uvod u različite postupke identifikacije parametara determinističkih sustava.
|
2 sata |
|
4.
|
Utjecaj smetnji na kvalitetu rezultata identifikacije. Utjecaj nepoznatih (ponekad i neočekivanih) nelinearnosti na kvalitetu rezultata identifikacije.
|
2 sata |
|
5.
|
Identifikacija parametara upravljanog sustava koji je kroz odziv prepoznat kao sustav prvog reda sa jednim ulazom i jednim izlazom.
|
2 sata |
|
6.
|
Identifikacija parametara upravljanog sustava koji je kroz odziv prepoznat kao sustav drugog reda sa jednim ulazom i jednim izlazom.
|
2 sata |
|
7.
|
Identifikacija sustava sa jednim ulazom i jednim izlazom kada se sustav nalazi u regulacijskoj petlji.
|
2 sata |
|
8.
|
Primjena rezultata parametarske identifikacije postojećeg sustava u postupcima projektiranja novog složenijeg sustava.
|
2 sata |
|
9.
|
Identifikacija parametara upravljenog viševeličinskog sustava
|
2 sata |
|
10.
|
Identifikacija parametara sustava pomoću modela ekvivalentnog diskretnog sustava
|
2 sata |
|
11.
|
Identifikacija parametara sustava primjenom metode linearne regresije
|
2 sata |
|
12.
|
Potreba za identifikacijom sustava u zadacima pedviđanja (prognoziranja) i u zadacima adaptivnog i inteligentnog vođenja.
|
2 sata |
|
13.
|
Potrebna mjerna oprema i utjecaj njihove kvalitete na kvalitetu identificiranih parametara. Priprema za rad u laboratoriju . identifikacija parametara stvarnog sustava pomoću postojeće mjerne opreme.
|
2 sata |
| |
Nastavne jedinice za Laboratorijske vježbe |
Broj sati |
|
1.
|
Modeliranje sustava (prijenosna funkcija, diferencijalne jednadžbe – linearne /nelinearne, prostor stanja) – ponavljanje
|
2 sata |
|
2.
|
Analiza sustava na temelju modela, izdvajanje karakteristika korisnih za identifikaciju parametara – ponavljanje
|
2 sata |
|
3.
|
Identifikacija parametara upravljanog sustava prvog reda i sinteza novog složenijeg sustava
|
2 sata |
|
4.
|
Identifikacija parametara upravljanog sustava drugog reda
|
2 sata |
|
5.
|
Primjena rezultata sa vježbi 1. i 2. u zadacima kada je potrebno identificirane sustave uvesti u potpuno nove radne uvjete
|
2 sata |
|
6.
|
Identifikacija sustava drugog reda koji se nalazi u regulacijskoj petlji
|
2 sata |
|
7.
|
Sinteza jedinice za vođenje u regulacijskoj petlji za sustav identificiran u vježbi 4.
|
2 sata |
|
8.
|
Identifikacija parametara upravljenog viševeličinskog sustava
|
2 sata |
|
9.
|
Identifikacija parametara sustava pomoću modela ekvivalentnog diskretnog sustava
|
2 sata |
|
10.
|
Identifikacija parametara sustava primjenom metode linearne regresije
|
2 sata |
|
11.
|
Identifikacija sustava mjerenjem u laboratoriju. Seminarski radovi
|
6 sati |
|
