Detail předmětu

Vyšší formy řízení

FSI-VVFAk. rok: 2023/2024

Kurz je zaměřen na moderní metody návrhu a syntézy regulačních obvodů s využitím metod umělé inteligence. Prezentovány jsou vybrané metody umělé inteligence, optimální a adaptivní metody řízení, fuzzy řízení a neuronový regulátor. Student si osvojí jak teoretickou tak praktickou implementaci prezentovaných metod a RT řízení. Předmět rozšiřuje znalosti specifických částí aplikované informatiky do oblasti pokročilého řízení. Využita je nejmodernější softwarová i hardwarová technologie firem B&R Automation a Mathworks (Matlab/Simulink) i podstatné know-how autorů předmětu.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

6

Garant předmětu

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a informatiky (ÚAI)

Vstupní znalosti

Základní znalosti metod používaných v analýze a navrhování lineárních spojitých systémů řízení. Základní znalosti metod používaných v analýze a navrhování nelineárních spojitých systémů řízení a diskrétních systémů řízení. Základní principy programovatelných automatů (PLC). Diferenciální rovnice systémů, přenosy, impulsní a přechodové funkce a charakteristiky, frekvenční přenos a frekvenční charakteristiky, stabilita systémů. Matematické programování a optimalizace.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Podmínky udělení zápočtu: Základní podmínkou pro udělení zápočtu je aktivní absolvování všech laboratorních cvičení a zpracování elaborátů podle pokynů učitele. Zkouška je písemná a ústní. V písemné části student shrnuje dvě základní témata, která byla přednášena a řeší tři příklady. Ústní část zkoušky obsahuje diskuzi o těchto úlohách a možné doplňující otázky.
Účast na cvičení je povinná. Vedoucí cvičení provádějí průběžnou kontrolu přítomnosti studentů, jejich aktivity a základních znalostí. Neomluvená neúčast je důvodem k neudělení zápočtu. Jednorázovou neúčast je možno nahradit cvičením s jinou studijní skupinou v tomtéž týdnu nebo zadáním náhradních úloh, delší neúčast se nahrazuje písemným vypracováním náhradních úloh podle pokynů cvičícího.

Učební cíle

Cílem předmětu je poskytnout studentům znalosti fyzikální podstaty regulace, optimálního řízení, adaptivního řízení, fuzzy řízení a identifikace dynamických soustav.
Vybavit posluchače moderními nástroji pro řešení složitých úloh automatického řízení s využitím metod umělé inteligence.
Schopnost analyzovat a navrhovat moderní regulační systémy. Studenti získají základní znalosti o optimálním řízení, adaptivním řízení, fuzzy řízení a řízení pomocí umělých neuronových sítí.

Základní literatura

Vegte, V.D.J.: Feedback Control Systems, Prentice-Hall, New Jersey 1990, ISBN 0-13-313651-5
Levine, W.S. (1996) : The Control Handbook, CRC Press, Inc., Boca Raton, Florida 1996 , ISBN 0-8493-8570-9
Morris,K.: Introduction to Feedback Control, Academic Press, San Diego, California 2002.
Franklin, G.F., Powell, J.D., Emami-Naeini, A. Feedback Control of Dynamic Systems, Prentice Hall 2002.
Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A. A First Course in Fuzzy and Neural Control. Chapman & Hall/CRC 2002.

Doporučená literatura

Švarc,I.:: Automatizace-Automatické řízení, skriptum VUT FSI Brno, CERM 2002, ISBN 80-214-2087-1
Zelinka Ivan, Oplatková Zuzana, Šeda Miloš, Ošmera Pavel, Včelař František; Evoluční výpočetní techniky - principy a aplikace; BEN - technická literatura, Praha 2009; ISBN 978-80-7300-218-3
Morris,K.: Introduction to Feedback Control, Academic Press, San Diego, California 2002.
Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A. A First Course in Fuzzy and Neural Control. Chapman & Hall/CRC 2002.

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Osnova

Přednášky jsou rozděleny do 5 tématických bloků.
Blok 1: Fyzikální podstata regulace
Blok 2: PID regulátor (spojitý i diskrétní, andi-windup, beznárazové přepínání, pokročilé strukturální modifikace)
Blok 3: Identifikace dynamických soustav, Adaptivní řízení a regulace (samočinně se nastavující regulátor, možnosti umělé inteligence, rekurzivní metody nejmenších čtverců, regresní model, regulátory založené na metodě pole placement).
Blok 4: Optimální řízení a automatické generování regulačního zákona (aplikovaná gramatická evoluce, genetické programování, metody nelineární optimalizace)
Blok 5: Fuzzy regulátory (teorie fuzzy množin, principy inference, fuzzifikace a defuzzifikace, PI/PD/PID regulátory, normované tvary univerza, fuzzy supervizor, fuzzy přepínač, fuzzy regulátor s více vstupy).


Laboratorní cvičení

12 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Osnova

1L: Matlab/Simulink a prostředky Data Acquisition, Real-Time Toolbox, Real-Time Workshop (regulace tepelné soustavy)
2-3L: Projekt: Automation Studio a technologie B+R Automation (regulace tepelné soustavy / řízení pohonů)
4-5L: Projekt: D-Space (Magnetická levitace / Helikoptéra / Stabilizace plošiny)
6L: Závěrečné prezentace projektů.


Cvičení s počítačovou podporou

14 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D.

Osnova

1C: Vlastnosti PID regulátoru, způsoby realizace.
2C: Optimalizace parametrů PID regulátoru (klasické a moderní přístupy).
3C: Automatické generování regulačního zákona.
4C: Identifikace dynamických soustav (neparametrické metody).
5C: Identifikace dynamických soustav (parametrické metody).
6C: Fuzzy regulátor.
7C: Neuronový regulátor.