Navigacija

13E053MIP - Modeliranje i identifikacija procesa

Specifikacija predmeta
Naziv Modeliranje i identifikacija procesa
Akronim 13E053MIP
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Signali i sistemi
Tip studija osnovne akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
Uslovljnost drugim predmetima nema
Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da studenti upoznaju i savladaju različite pristupe modeliranju i identifikaciji kontinualnih i diskretnih sistema, kako u smislu teorijskih osnova identifikacije sistema u vremenskom, frekvencijskom i kompleksnom domenu, tako i u smislu praktičnih aspekata identifikacije kroz korišćenje računara u simulaciji, modeliranju i identifikaciji sistema.
Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti će nakon položenog kursa biti kompetentni da planiraju eksperimente i vrše akviziciju podataka koji bi omogućili kvalitetno modeliranje i identifikaciju različitih sistema, izaberu odgovarajuću reprezentaciju modela, pa da u skladu sa time primene neparametarske i parametarske tehnike identifikacije sistema, kao i da izvrše validaciju i simulaciju ponašanja dobijenih modela.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta https://automatika.etf.bg.ac.rs/sr/13e053mip
Link ka predavanjima https://teams.microsoft.com/l/team/19%3aTevSoz2KsyP4fJZ1AIzn7uxLAEK8oUOTjVBynO1JRME1%40thread.tacv2/conversations?groupId=c2c87e14-ec80-4487-a1d5-55e6efa65df2&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
Sadržaj teorijske nastave Modelovanje sistema. Neparametarska i parametarska reprezentacija sistema. Neparametarska identifikacija: korelaciona analiza u vremenskom i frekvencijskom domenu, empirijska procena funkcije prenosa. Parametarska identifikacija u vremenskom domenu: metode greške predikcije, linearni i nelinearni metod najmanjih kvadrata, rekurzivna identifikacija, instrumentalne varijable. Verifikacija modela.
Sadržaj praktične nastave Kroz primere i zadatke studenti korišćenjem odgovarajućeg softvera formiraju i analiziraju karakteristične klase linearnih i nelinearnih modela, rešavaju probleme identifikacije konkretnih sistema različitim metodama prezentovanim u toku teorijske nastave, sagledavaju osobine različitih estimatora, pojam perzistentnosti eksitacije i validnost dobijenog modela.
Literatura
  1. Identifikacija procesa, Kovačević B, Kvaščev G, Akademska misao, Beograd, 2018.
  2. System Identification: Theory for the User, Ljung L, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1987.
  3. System identification toolbox: User's guide, Lennart Ljung, Natick, MA: MathWorks Incorporated, 1995.
  4. Modeling, Identification and Simulation of Dynamical Systems, P.P.J. van den Bosch, A.C. van der Klauw, CRC Press, 1994.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
3 1 1
Metode izvođenja nastave Predavanja (45), auditorne vežbe (15), vežbe na računaru (15).
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 40
Praktična nastava 20 Usmeni ispit 0
Projekti 0
Kolokvijumi 40
Seminari 0