MPŠ
MPŠ MP&Scaron MP&Scaron MP&Scaron Avtorji

Mednarodna
podiplomska šola
Jožefa Stefana

Jamova 39
SI-1000 Ljubljana
Slovenija

Tel: (01) 477 31 00
Faks: (01) 477 31 10
E-pošta: info@mps.si

Išči

Opis predmeta

Sodobne tehnologije vodenja sistemov

Programi:

Informacijske in komunikacijske tehnologije, 2. stopnja

Sodelavci:

prof. dr. Đani Juričić
doc. dr. Damir Vrančić

Cilji:

Vodenje je " skrita" tehnologija, ki zagotavlja učinkovito in varno delovanje sistemov v skladu z zahtevami.
Namen predmeta je seznaniti slušatelje z osnovnimi koncepti ter predstaviti nekaj sodobnih postopkov za reševanje zahtevnejših problemov vodenja. Okvir za razumevanje tehnologije vodenja predstavlja model življenjskega cikla, ki na strnjen način povezuje praktične zahteve, načrtovanje in implementacijo.
Nekoliko več poudarka je na postopkih za načrtovanje samonastavljivih in adaptivniih sistemov, sistemov nelinearnega vodenja in sistemov nadzora. Pri tem bodo uporabljeni konkretni praktični zgledi za ponazoritev osnovnih idej.

Vsebina:

1) Uvod
Osnove življenjskega cikla sistemov vodenja: faze tehnične izvedbe; definiranje funkcionalnih zahtev (kaj naj system dela), specificiranje, načrtovanje, implementacija in vzdrževanje; ne-tehnični vidiki (vmesnik človek-stroj, tehnoekonomika, socialni vidiki).

2) Osnovni gradniki sodobnih tehnologij vodenja
Osnove senzorjev in aktuatorjev, priprava in prenos signalov; vzorčenje.

3) Sodobni koncepti načrtovanja vodenja v
časovnem prostoru
Temeljni koncepti: stabilnost, vodljivost, spoznavnost; optimalni regulator stanj; samonastavljivi in adaptivni regulatorji; primeri iz industrije.

4) Inteligentni nadzorni sistemi
Pomen zanesljivosti, učinkovitosti in kvalitete v industriji; postopki zgodnjega zaznavanje napak na podlagi modela; uporaba metod procesiranja signalov; lokalizacija napak s pomočjo aproksimativnega sklepanja; primeri industrijskih aplikacij.

5) Ocenjevanje stanj dinamičnih sistemov Praktični pomen ocenjevanja stanj dinamičnih sistemov; Kalmanov filter; razširjeni Kalmanov filter; “bootstrap” postopki za ocenjevanje stanj nelinearnih dinamičnih sistemov; primeri uporabe pri napovedovanju in navigaciji.

6) Prediktivno vodenje
Osnovni koncepti; rešitev kvadratične kriterijske funkcije; nastavljanje; robustnost; primer industrijske uporabe.

Temeljna literatura in viri:

• G.C. Goodwin, S.F. Graebe and M.E. Salgado (2003). Control System Design. McGraw Hill, New Jersey.
• B. Kouvaritakis and M. Cannon (2001). Nonlinear Predictive Control: Theory and Practice. The Institution of Electrical Engineers, London.
• J. M. Maciejowski (2002). Predictive Control with Constraints. Prentice-Hall.
• M. Blanke, M. Kinnaert, J. Lunze and M. Staroswiecki (2003). Diagnosis and Fault-Tolerant Control. Springer-Verlag. Berlin.
• S. Strmčnik (Urednik) (1998). Celostni Pristop k Računalniškemu Vodenju Procesov. Založba FE in FRI. Univerza v Ljubljani, Ljubljana.
• C.F. Lin (1994). Advanced Cntrol Systems Design. Prentice-Hall, Englewood Cloffs N.J.
• E.L. Russell, L. H. Chiang and R. Braatz (2000). Data-Driven Techniques for Fault Detection and Diagnosis in Cemical Processes. Springer, London.
• D. Kaplan, L. Glass (1995). Understanding Nonlinear Dynamics. Springer, New York.

Izbrane reference nosilca:

• Mileva-Boshkoska, B., Boškoski, P., Debenjak, A., Juričić, Đ. Dependence among complex random variables as a fuel cell condition indicator. Journal of Power Sources, [in press], 26 str., 2015.
• Debenjak, A., Boškoski, P., Musizza, B., Petrovčič, J., Juričić, Đ. Fast measurement of proton exchange membrane fuel cell impedance based on pseudo-random binary sequence perturbation signals and continuous wavelet transform. Journal of Power Sources, 254, 112-118, 2014.
• Boškoski, P., Gašperin, M., Petelin, D., Juričić, Đ. Bearing fault prognostics using Rényi entropy based features and Gaussian process models. Mechanical Ssystems and Signal Processing, 11 str.,2014
• Moura O. P. B., Vrančić, D., Boaventura C.J., Solteiro P. E.J. Teaching particle swarm optimization through an open-loop system identification project. Computer Applications in Engineering Education, 22(2), 227-237, 2014
• Mileva-Boshkoska, B., Boškoski, P., Debenjak, A., Juričić, Đ. Dependence among complex random variables as a fuel cell condition indicator. Journal of Power Sources, [in press], 26 str., 2015.
• Debenjak, A., Boškoski, P., Musizza, B., Petrovčič, J., Juričić, Đ. Fast measurement of proton exchange membrane fuel cell impedance based on pseudo-random binary sequence perturbation signals and continuous wavelet transform. Journal of Power Sources, 254, 112-118, 2014.
• Boškoski, P., Gašperin, M., Petelin, D., Juričić, Đ. Bearing fault prognostics using Rényi entropy based features and Gaussian process models. Mechanical Ssystems and Signal Processing, 11 str.,2014
• Moura O. P. B., Vrančić, D., Boaventura C.J., Solteiro P. E.J. Teaching particle swarm optimization through an open-loop system identification project. Computer Applications in Engineering Education, 22(2), 227-237, 2014

Načini preverjanja znanja:

Seminar in ustni izpit (100%)

Obveznosti študentov:

Seminar in ustni izpit.

Zunanje povezave: