FESB NASTAVA
Loading...
    Diplomski
    210 Automatika i sustavi
    1. semestar
    Preddiplomski
    Diplomski
    Poslijediplomski
    Stručni
    Razlikovni
    110 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
    111 Automatika i sustavi
    112 Elektronika i računalno inženjerstvo
    113 Elektrotehnika
    114 Komunikacijska i informacijska tehnologija
    120 Računarstvo
    130 Strojarstvo
    140 Brodogradnja
    150 Industrijsko inženjerstvo
    210 Automatika i sustavi
    220 Elektronika i računalno inženjerstvo
    221 Elektronika
    222 Računalno inženjerstvo
    230 Elektrotehnika
    231 Automatizacija i pogoni
    232 Elektroenergetski sustavi
    241 Bežične komunikacije
    242 Telekomunikacije i informatika
    250 Računarstvo
    261 Konstrukcijsko-energetsko strojarstvo
    262 Računalno projektiranje i inženjerstvo
    263 Proizvodno strojarstvo
    270 Industrijsko inženjerstvo
    271 Proizvodni management
    272 Upravljanje životnim ciklusom proizvoda
    280 Brodogradnja
    310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
    330 Strojarstvo
    510 Elektrotehnika
    511 Elektroenergetika
    512 Elektronika
    530 Strojarstvo
    540 Brodogradnja
    550 Računarstvo
    910 Automatika i sustavi
    920 Elektronika i računalno inženjerstvo
    930 Elektrotehnika
    940 Komunikacijska i informacijska tehnologija
    950 Računarstvo
    960 Strojarstvo
    970 Brodogradnja
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    3. semestar
    4. semestar
    5. semestar
    6. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    1. semestar
    2. semestar
    Nema predmeta
      Upit treba biti dulji od 1 znaka...
      Nema rezultata
      U polje za pretragu upišite naziv ili kôd predmeta koji želite pronaći
      • nema koda:
      • Identifikacija sustava

        (FELG03)
        2018/19 godina
        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.

        nositelji predmeta
        nastava i predavači
         
        30 sati
        2 sata tjedno × 15 tjedana
         
        Laboratorijske vježbe
        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 bit će održana dva međuispita (kolokvija). Prvi kolokvij održava se tijekom nastave (prema kalendaru), a drugi nakon završetka nastave.
        Pojedinačni kolokvij smatrat će se položenim ako je ostvareno 40% točnih odgovora, ali ukupno ostvareni bodovi koji daju pozitivnu ocjenu moraju biti minimalno 50% točni.
        Ocjena (%) = 0.45*(M1+ M2)+0.1*M3
        M1, M2 - bodovi ostvareni na kolokvijima izraženi u postocima, M3 - bodovi ostvareni na vježbama izraženi u postocima,

        Konačna se ocjena utvrđuje na sljedeći način:
        Postotak Ocjena
        50% do 61% dovoljan (2)
        62% do 74% dobar (3)
        75% do 87% vrlo dobar (4)
        88% do 100% izvrstan (5)
        Svaki međuispit se sastoji od više kraćih pitanja iz teorije i zadataka.
        Ispitni rokovi: 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
        Niste više prijavljeni

        Istekla vam je prethodna prijava te se morate ponovno prijaviti.

        Nastao je problem u radu sustava

        Informacije o problemu smo pohranili i nastojat ćemo ga riješiti. Ako vas ova greška sprječava da obavite nešto važno, možete nas odmah kontaktirati na helpdesk@fesb.hr.

        Vaš preglednik nije podržan

        Koristite web preglednik koji nije podržan. Za puno korisničko iskustvo, preuzmite najnoviju inačicu vašeg preglednika.