skip to Main Content
Opis predmeta

Predmet obravnava pristope in metode s področja inteligentnih sistemov, mehkih in nevronskih sistemov v vodenju. Študentu poda tudi znanja s področja prediktivnega in adaptivnega na osnovi mehkih modelov in predstavi različne primere inteligentnega vodenja v sodobnih sistemih.

Splošno
Vsebina
  • uvod v inteligentne sisteme, osnovni principi mehkih in nevronskih sistemov v vodenju, osnovni principi adaptivnih sistemov: direktni in indirektni adaptivni sistemi, samonastavljivi regulatorji, razporejanje parametrov in ojačenja,
  • pregled principov in metod prediktivnega vodenja, prediktivno vodenje na osnovi mehkih modelov.
  • adaptivno vodenje na osnovi mehkih modelov,
  • primeri inteligentnega vodenja v sodobnih sistemih visokih tehnologij: v kemijski, farmacevtski, biokemijski in v primeru avtonomnih sistemov.
Cilji in kompetence

Cilj predmeta je predstaviti problematiko inteligentnega vodenja, metode prediktivnega in adaptivnega vodenja, predstaviti problematiko uporabe naprednih metod vodenja v sodobnih sistemih ter nenazadnje predstaviti orodja za načrtovanje naprednih metod vodenja.

Predvideni rezultati

Po uspešno opravljenem predmetu naj bi bili študenti zmožni:

  • osvojiti osnovna znanja s področja inteligentnih sistemov v vodenju,
  • obvladati napredne pristope pri vodenju sodobnih sistemov,
  • uporabiti osvojena znanja pri projektnem delu.
Metode poučevanja
  • predavanja
  • mentorsko delo
  • seminar
Gradivo

Obvezno

  • Nelles, O., Nonlinear System Identification, Springer, 2000.
  • Karer, G., Škrjanc, I., Predictive Approaches in Control of Complex Systems, Springer, 2013.
  • Škrjanc, I., Inteligentne metode v identifikaciji sistemov, skripta v pripravi.
Back To Top