Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Metody identyfikacji
Koordynator przedmiotu:
Paweł Domański
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Automatyka i Robotyka
Grupa przedmiotów:
Przedmioty techniczne - zaawansowane
Kod przedmiotu:
MI
Semestr nominalny:
2 / rok ak. 2017/2018
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
Udział w wykładach: 15 x 2 godz. = 30 godz. Wykonywanie projektu: 15 x 1 godz. = 15 godz. Praca własna: 45 godz. Udział w konsultacjach: 5 godz. Łączny nakład pracy studenta: 95 godz., co odpowiada 4 ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
2
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
brak
Limit liczby studentów:
30
Cel przedmiotu:
Cele przedmiotu jest przedstawienie i przybliżenie liniowych metod identyfikacji procesów dynamicznych w dziedzinie czasu i częstotliwości. Jednocześnie studenci mają możliwość wykorzystać dotychczas posiadana wiedzę (również z innych dziedzin) i znalezienie jej połączenia z zagadnieniem identyfikacji. Przedmiot jest ilustrowany praktycznymi przykładami przemysłowymi.
Treści kształcenia:
1. Cele identyfikacji. Różnice względem modelowani i symulacji. Pojęcia podstawowe: odpowiedź impulsowa, skokowa oraz częstotliwościowa, stacjonarne procesy stochastyczne (2 godziny). 2. Metody korelacyjne (2 godziny). 3. Metody analizy spektralnej dla sygnałów okresowych i nieokresowych (2 godziny). 4. Wyznaczanie odpowiedzi częstotliwościowych dla sygnałów nieokresowych (2 godziny). 5. Wyznaczanie odpowiedzi częstotliwościowych dla okresowych sygnałów testowych (2 godziny). 6. Analiza częstotliwościowa, transformata Fouriera, szybka transformata Fouriera (FFT), periodogram (3 godziny). 7. Sygnały pseudolosowe (PRBS i inne) (1 godziny). 8. Identyfikacja modeli parametrycznych, tj. modele regresyjne, modele regresyjne z całkowaniem, metody dwuetapowe, metody rekurencyjne, rozszerzenia metody najmniejszych kwadratów (GLS, ELS i TLS) (4 godziny). 9. Sygnały sezonowe. Usuwanie trendów. Modele Wienera i Hammersteina (3 godziny). 10. Filtr Kalmana w wersji podstawowej i z rozszerzeniami (2 godziny). 11. Zasady projektowania eksperymentu identyfikacyjnego, dobór sygnału identyfikacyjnego, zasady doboru okresu próbkowania. Metody walidacji. Traktowanie i usuwanie zakłóceń. Interpretacja wyników (3 godziny). 12. Przedstawienie różnych przykładów praktycznych (4 godziny).
Metody oceny:
kolokwia, projekt
Egzamin:
nie
Literatura:
Bielińska E., Finger J., Kasprzyk J., Jegierski T., Ogonowski Z., Pawełczyk M., Identyfikacja procesów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002. Lennart Ljung: System Identification: Theory for the User, Prentice Hall, 1987. Rolf Isermann, Marco Muenchhof: Identification of Dynamic Systems. An Introduction with Applications, Springer, 2011.
Witryna www przedmiotu:
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt MI_W01
Wiedza z zakresu identyfikacji modeli regresyjnych przy wykorzystaniu rozszerzonych metod najmniejszych kwadratów
Weryfikacja: kolokwium
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01, K_W04, K_W06
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W02, T2A_W07, T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07
Efekt MI_W02
Wiedza na temat identyfikacji modeli regresyjnych metodami rekurencyjnymi
Weryfikacja: kolokwium
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01, K_W04, K_W06
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W02, T2A_W07, T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07
Efekt MI_W03
Wiedza z zakresu identyfikacji oraz adaptacji modeli w dziedzinie funkcji bazowych oraz metod kernelowych
Weryfikacja: kolokwium
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01, K_W04, K_W06
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W02, T2A_W07, T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07
Efekt MI_W04
Wiedza z zakresu zasad pracy i cech filtru Kalmana
Weryfikacja: kolokwium
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01, K_W04, K_W06
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W02, T2A_W07, T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt MI_U01
Umiejętność identyfikacji modeli regresyjnych przy wykorzystaniu rozszerzonych metod najmniejszych kwadratów
Weryfikacja: Kolokwium, projekt
Powiązane efekty kierunkowe: K_U08, K_U09, K_U17, K_U19
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U09, T2A_U18, T2A_U02, T2A_U03, T2A_U07, T2A_U11, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17
Efekt MI_U02
Umiejętność identyfikacji modeli regresyjnych metodami rekurencyjnymi
Weryfikacja: Kolokwium, projekt
Powiązane efekty kierunkowe: K_U08, K_U09, K_U17, K_U19
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U09, T2A_U18, T2A_U02, T2A_U03, T2A_U07, T2A_U11, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17
Efekt MI_U03
Umiejętność identyfikacji oraz adaptacji modeli w dziedzinie funkcji bazowych oraz metod kernelowych
Weryfikacja: Kolokwium, projekt
Powiązane efekty kierunkowe: K_U08, K_U09, K_U17, K_U19
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U09, T2A_U18, T2A_U02, T2A_U03, T2A_U07, T2A_U11, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17
Efekt MI_U04
Umiejętność zastosowania filtru Kalmana
Weryfikacja: Kolokwium, projekt
Powiązane efekty kierunkowe: K_U08, K_U09, K_U17, K_U19
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U09, T2A_U18, T2A_U02, T2A_U03, T2A_U07, T2A_U11, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U17