Predictive Algorithms
A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Predikciós algoritmusok
Predictive Algorithms
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIAUD008 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Dr. Bars Ruth
position: egyetemi docens
contact:
bars.ruth@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Elméleti anyag:
7.1. A szabályozásokkal szemben támasztott minőségi követelmények. Irányítási struktúrák. Irányítási algoritmusok. A korlátozások kezelése. Robusztusság. Adaptív szabályozások.
7.2 A predikciós irányítás elve. A költségfüggvény. Csúsztatott horizontú stratégia. A hangoló paraméterek és hatásuk. A predikciós irányítás és az LQ irányítás kapcsolata.
7.3 Folyamatmodellek. Fizikai modellek és paramétereik meghatározása.
7.4 Lineáris nemparametrikus és parametrikus modellek. Predikciós transzformáció.
7.5 Predikciós irányítási algoritmusok lineáris szakaszok irányítására. A GPC generalized predictive control) és tulajdonságai.
7.6 Adaptiv predikciós irányítás.
7.7 A nemlineáris folyamatmodellek néhány osztálya. (Wiener modell, Hammerstein modell, Volterra modell, bilineáris modell, stb.) Predikciós transzformáció.
7.8 Nemlineáris predikciós algoritmusok.
7.9 A korlátozások kezelése.
7.10 Esettanulmányok (kéttartályos modell, pH folyamat, DC motor modelljének predikciós irányítása).
7.11 Ipari alkalmazások.
Számítógépes laboratóriumi gyakorlatok:
A gyakorlatok a Matlab-Simulink szoftvert alkalmazzák.
- gyakorlat. Irányítási struktúrák, irányítási algoritmusok viselkedésének vizsgálata.
- gyakorlat. Rendszermodellezés. Egy kéttartályos rendszer, DC motor, stb. Simulink modelljének megépítése.
- gyakorlat. Rendszeridentifikációs gyakorlat. Lineáris és linearizált nemlineáris rendszer modelljének LS legkisebb négyzetes algoritmussal történő identifikációja.
- gyakorlat. GPC irányítás. A hangoló paraméterek hatásának vizsgálata.
- gyakorlat. Adaptiv PID szabályozás.
- gyakorlat. Adaptiv GPC.
- gyakorlat. MIMO GPC vizsgálata.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.