Modelowanie i podstawy identyfikacji

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Dr inż. Magdalena Jabłońska
Advertisements

Podstawy informatyki Informatyka Stosowana
Sterowanie elektrownią jądrową
Inżynieria Oprogramowania 0. Informacje o zajęciach
Laboratorium z Probabilistyki IV sem. Wydział Transportu
Semestr letni roku akademickiego 2009/2010
Statystyczne sterowanie procesem produkcyjnym
OPIS PRZEDMIOTU (ZAJĘĆ)
Aneks do WSO W roku szkolnym 2013/2014 na lekcjach chemii uczniowie będą oceniani w oparciu o system średniej ważonej.
MATURA Dokładne informacje dotyczące procedury zdawania egzaminu maturalnego w maju 2013r. zamieszczone są na stronie CKE w zakładce Egzamin maturalny:
Organizacja seminarium dyplomowego inżynierskiego
Semestr letni roku akademickiego 2013/2014
Teoria sterowania SN 2013/2014Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Teoria sterowania 2012/2013Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1 Wydział
Systemy dynamiczne 2013/2014Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1.
Modelowanie i podstawy identyfikacji 2012/2013Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów.
Świat domysłów, plotek i projektów – jakich zmian możemy się spodziewać do/ i 2015 roku? Stan na marzec 2013 roku Mariusz Domański.
Regulamin przedmiotów: Modelowanie symulacyjne Modelowanie i prognozowanie symulacyjne Wymagania. Sposób zaliczenia Dr inż. Bożena Mielczarek 311 B1
Regulamin przedmiotów: Modele Analizy Rynku Kapitałowego Wymagania
Podstawy modelowania i identyfikacji 2011/2012Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów.
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii.
Teoria sterowania 2011/2012Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1 Wydział
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2012/2013Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii.
Modelowanie i identyfikacja 2012/2013Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Semestr zimowy roku akademickiego 2012/2013
Laboratorium z Probabilistyki sem. IV Wydział Transportu
EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE ZAWODOWE
Możliwości wspierania uczniów wybitnie uzdolnionych 5 grudnia 2013 r. Barbara Wikieł.
MATURA 2010 Z MATEMATYKI Podstawowe informacje o egzaminie maturalnym z matematyki Prezentację opracowała: Iwona Kowalik.
Spotkanie Kierunkowej Komisji ds. Jakości Kształcenia z przedstawicielami trójek studenckich z poszczególnych lat
Modelowanie i podstawy identyfikacji 2014/2015Organizacja prowadzenia i program przedmiotu  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów.
Teoria sterowania SN 2014/2015Organizacja prowadzenia i program przedmiotu  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Historia i Społeczeństwo Nauczyciel Katarzyna Waszczyk
Regulamin przedmiotu: Analiza Ekonomiczna Decyzji Biznesowych Wymagania. Sposób zaliczenia Dr inż. Bożena Mielczarek 413 B1
Modelowanie i identyfikacja 2014/2015Organizacja prowadzenia i program przedmiotu  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Analiza wyników ankiet studenckich za rok 2013/2014.
Analiza wyników ankiet studenckich za rok 2014/2015 ( semestr zimowy)
Metody sztucznej inteligencji – technologie rozmyte i neuronowe 2014/2015Organizacja prowadzenia i program przedmiotu  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
Warstwowe sieci jednokierunkowe – perceptrony wielowarstwowe
Teoria sterowania 2014/2015Organizacja prowadzenia i program przedmiotu  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1 Wydział.
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podstawy automatyki 2015/2016 Organizacja prowadzenia i program przedmiotu.
Podstawy automatyki I Wykład 1b /2016
IX Konferencja "Uniwersytet Wirtualny: model, narzędzia, praktyka" „Laboratorium Wirtualne Fotoniki Mikrofalowej„ Krzysztof MADZIAR, Bogdan GALWAS.
Algorytmy i Struktury Danych Algorithms and Data Structures dr inż. Lech Jamroż Wydział Fizyki, Matematyki I Informatyki.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie Mamdani’ego I © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody optymalizacji - Energetyka 2015/2016 Organizacja i program przedmiotu.
Ogólne zasady regulujące przebieg studiów w charakterze kandydata na żołnierza zawodowego.
Zarządzanie Procesami mgr Natalia Płominska
Prof. dr hab. inż. Dorota Kuchta
Teoria sterowania Materiał wykładowy: 1 – Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kierunek: Automatyka i robotyka - studia stacjonarne 2 stopnia.
Zasady uczęszczania na lektoraty języków nowożytnych w Szkole Językowej Uniwersytetu Adama Mickiewicza w Poznaniu Prezentacja dla Studentów I roku Psychologii.
MODELOWANIE MATEMATYCZNE
Zasady uczęszczania na lektoraty języków nowożytnych w Szkole Językowej Uniwersytetu Adama Mickiewicza w Poznaniu dla studiów licencjackich.
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA
Regulamin studiów pierwszego stopnia, drugiego stopnia oraz jednolitych studiów magisterskich oraz Regulamin studiów doktoranckich w pigułce Piotr Szumliński.
Technologia informacyjna
Metody optymalizacji Materiał wykładowy: 1 – Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Energetyka - studia stacjonarne I stopnia Przedmiot: specjalnościowy.
Metody sztucznej inteligencji
Zajęcia 1 – Zasady współpracy i zaliczenia
Teoria sterowania Wykład 1a /2016
Wprowadzenie do laboratorium: Technologia informacyjna
Metody sztucznej inteligencji
Spotkanie opiekuna roku ze studentami
Zajęcia 1 – Zasady współpracy i zaliczenia
Zasady obowiązujące na zajęciach
FAQ: Zasady zaliczenia przedmiotu
Zajęcia organizacyjne
NAUKA ADMINISTRACJI mgr Karina Pilarz.
SSA SEMESTR LETNI 2018/2019.
Zapis prezentacji:

Modelowanie i podstawy identyfikacji - studia stacjonarne Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. Inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Wykład 1a - 2015/2016 Organizacja prowadzenia i program przedmiotu

Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016 Wydział Elektrotechniki i Automatyki Kierunek: Automatyka i Robotyka Studia wielostopniowe, stopień I – rok III, semestr V Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016 Jesteśmy zobowiązani przestrzegać:

MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji (MiPI) W szczególności znajdujemy tam: Z wykazu przedmiotów obowiązujących na V semestrze kierunku AiR, specjalność Automatyka i Systemy Sterowania: MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji (MiPI) Dyspozycje Programu Studiów: Wykłady: 30 godzin (śr. 2godz/tyg.) Ćwiczenia: 15 godzin (śr. 1godz/tyg.) Laboratorium: 15 godzin (śr. 1godz/tyg.) Liczba punktów ECTS: 4 Sposób zaliczenia: Egzamin Realizacja: Wykłady: Bloki wykładów co najmniej 7x(2x2godz./tyg.) + 1x2godz./tyg. Ćwiczenia: 7x2godz./tyg. (zajęcia tematyczne) + 1godz. zajęć organizacyjnych Laboratorium: 7x2godz./tyg. (zajęcia tematyczne) + 1 godzina zajęć organizacyjnych

Prowadzący: Kazimierz Duzinkiewicz Michał Grochowski dr hab. inż. dr inż. (odpowiedzialny za przedmiot) - wykład - ćwiczenia + laboratorium Doktoranci KISS - laboratorium

Harmonogram ćwiczeń i laboratoriów: Zajęcia ćwiczeniowe i laboratoryjne rozpoczną się później – harmonogram zostanie ogłoszony na stronie przemiotu

Zakres tematyczny przedmiotu – zostanie przedstawiony i omówiony na dzisiejszym wykładzie i następnie umieszczony na stronie internetowej przedmiotu przed następnym wykładem tygodnia Zasady zaliczenia przedmiotu: – zostaną przedstawione i omówione na dzisiejszym wykładzie i następnie umieszczone na stronie internetowej przedmiotu w okresie tygodnia Wykaz literatury przedmiotu – zostanie przedstawiony na dzisiejszym wykładzie i następnie umieszczony na stronie internetowej przedmiotu przed następnym wykładem tygodnia

Godziny konsultacji – do uzgodnienia Godziny konsultacji – do uzgodnienia. Propozycje prowadzących zostaną podane na stronie internetowej przedmiotu w okresie tygodnia

Proszę wybranych starostów grup i starostę roku o przekazanie swoich danych (nazwisko i imię, e-mail, telefon, … ) po przeprowadzeniu wyborów

Uczestnictwo w wykładach – będzie odnotowywane, pozwalając uzyskiwać punkty uwzględniane przy ustalaniu oceny zaliczenia przedmiotu

Zaliczenie przedmiotu: 1.Elementy brane pod uwagę: * uczestnictwo w zajęciach * przygotowanie i aktywność w czasie zajęć * jakość wykonywanych prac pisemnych (sprawdziany, kolokwia) * terminowość wykonywanych prac pisemnych * samodzielność wykonywanych prac 2.System punktowy: * ocena poszczególnych elementów branych pod uwagę przy określaniu łącznej oceny zaliczenia przedmiotu odbywa się w punktach

3.Łączna ocena z przedmiotu: * łączna ocena z przedmiotu uzyskiwana jest ze złożenia ocen cząstkowych określonych jako: ocena uczestnictwa w wykładach, ocena zaliczenia kolokwium, ocena zaliczenia ćwiczeń, ocena zaliczenia laboratorium, ocena zaliczenia egzaminu * wagi stosowane przy składaniu oceny łącznej z przedmiotu wynoszą: uczestnictwo w wykładach – 0.075, zaliczenie kolokwium – 0.25, zaliczenie ćwiczeń – 0.15, zaliczenie laboratoriów – 0.10, egzamin – 0.425

4.Ocena uczestnictwa w wykładach: * uczestnictwo w wykładzie pozwala uzyskiwać punkty do oceny końcowej zaliczenia przedmiotu * poziom procentowy oceny uczestnictwa w wykładach oblicza się następująco:

5.Ocena zaliczenia kolokwium: * w trakcie semestru przewidziane jest jedno kolokwium * kolokwium obejmuje materiał przerobiony podczas wykładów, ćwiczeń i laboratoriów * pisanie kolokwium jest obowiązkowe; niepisanie kolokwium oznacza uzyskanie 0pkt. nieobecność na kolokwium usprawiedliwia: choroba, ważny przypadek losowy, udział w wydarzeniach ważnych dla Uczelni lub Wydziału; nieobecność można usprawiedliwić u odpowiedzialnego za przedmiot w okresie tygodnia od daty ustania przyczyny nieobecności, po tym terminie usprawiedliwienia nie będą honorowane

5.Ocena zaliczenia kolokwium – c.d.: * studenci, którzy usprawiedliwią nieobecność na kolokwium mogą je odbyć w terminie uzgodnionym z odpowiedzialnym za przedmiot, nie późniejszym jednak niż dzień zakończenia semestru * każdy piszący kolokwium ma prawo wglądu do swojej pracy po ogłoszeniu wyników – w jego wyniku ocena kolokwium może ulec korekcie, jeżeli ustalone zostaną uchybienia w sprawdzaniu * poziom procentowy oceny zaliczenia kolokwium oblicza się następująco:

6.Ocena zaliczenia ćwiczeń: * szczegółowe zasady prowadzenia i oceniania związane z ćwiczeniami zostaną podane podczas pierwszych ćwiczeń * poziom procentowy oceny zaliczenia ćwiczeń oblicza się następująco:

7.Ocena zaliczenia laboratoriów: * szczegółowe zasady prowadzenia i oceniania związane z zajęciami laboratoryjnymi zostaną podane podczas pierwszych zajęć laboratoryjnych * poziom procentowy oceny zaliczenia laboratorium oblicza się następująco:

8.Ocena zaliczenia egzaminu: * do egzaminu mogą przystąpić studenci, którzy uczęszczali na zajęcia ćwiczeniowe oraz laboratoryjne i nie zostali z nich skreśleni, bądź posiadają zaliczenia cząstkowe z tych form zajeć z poprzednich lat * każdy termin egzaminu przewidzianego regulaminem studiów może mieć dwie części – pisemną i ustną * do ewentualnego egzaminu ustnego mogą przystąpić osoby, które zaliczyły część pisemną * egzamin obejmuje materiał przerabiany podczas wykładów, ćwiczeń oraz laboratoriów * każdy zdający egzamin ma prawo wglądu do swojej pracy po ogłoszeniu wyników – w jego wyniku ocena egzaminu może ulec korekcie, jeżeli ustalone zostaną uchybienia w sprawdzaniu * nie przystąpienie do egzaminu w żadnym terminie oznacza uzyskanie 0pkt.

8.Ocena zaliczenia egzaminu – c.d.: * poziom procentowy zaliczenia egzaminu w terminie podstawowym lub poprawkowym wylicza się następująco: * sumaryczny poziom procentowy zaliczenia egzaminu przy 2-krotnym jego zdawaniu wynosi: (n=1 – egz. w terminie podstawowym ; n=2 – egz. w terminie poprawkowym) - dla n=1: - dla n=2:

9.Kary za niesamodzielność wykonywanych prac: * wszelkie materiały przygotowane do realizacji tematu ćwiczeń, laboratoriów, odpowiedzi i rozwiązania dawane podczas kolokwium, itp. muszą być własnego autorstwa * stwierdzenie naruszenia tego wymagania prowadzi do „wyzerowania” liczby punktów uzyskiwanych za dany element wnoszący wkład punktowy do zaliczania przedmiotu

10.Wyliczenie oceny zaliczenia przedmiotu * ocenę procentową zaliczenia przedmiotu wylicza się dla studentów, którzy uczestniczyli we wszystkich formach zajęć przedmiotu, bądź posiadają z nich zaliczenia cząstkowe uzyskane w poprzednich latach * ocenę procentową zaliczenia przedmiotu wylicza się następująco: * ocenę zaliczenia przedmiotu ustala się w oparciu o tabelę: Ocena% Ocena ≥ 0  ≤ 50 2 > 50  ≤ 60 3 > 60  ≤ 70 3.5 > 70  ≤ 80 4 > 80  ≤ 87.5 4.5 > 87.5  ≤ 95 5 > 95  ≤ 100 5.5

Szczegółowy program przedmiotu - Cele przedmiotu MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016 Szczegółowy program przedmiotu - Cele przedmiotu Celem przedmiotu jest prezentacja podstaw nowoczesnych metod modelowania systemów oraz podstaw estymacji ich parametrów. Na potrzeby tego przedmiotu modelowanie będzie rozumiane jako proces ustalania struktury modelu w oparciu o dostępną wiedzę i dostępne obserwacje. Przedstawione zostaną technologie analityczne, rozmyte i neuronowe. Identyfikacja będzie rozumiana jako proces ustalania wartości parametrów modelu o wybranej strukturze. Zwrócona zostanie uwaga na możliwy iteracyjny charakter realizacji wymienionych procesów.

Na zakończenie semestru powinniście: MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016 Na zakończenie semestru powinniście:  posiadać znajomość istotnych elementów procesu budowania modeli systemów dynamicznych, o technicznej naturze, wykorzystującego podstawowe prawa zachowania,  posiadać znajomość istotnych elementów tworzenia modeli systemów dynamicznych, o technicznej naturze, opierającego się na danych pomiarowych lub informacji lingwistycznej,  posiadać znajomość podstawowych technologii identyfikacji parametrów modeli systemów dynamicznych,  potrafić korzystać z nowoczesnych inżynierskich narzędzi modelowania i identyfikacji systemów dynamicznych

Szkic rozplanowania przedmiotu W1 MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016 Szkic rozplanowania przedmiotu Organizacja prowadzenia i program przedmiotu. Wprowadzenie. Definicje pojęć związanych z modelowaniem matematycznym i z zakresem przedmiotu W1 Charakterystyka podstawowych etapów i kroków modelowania systemów dynamicznych W1-W2 Budowa modeli matematycznych w oparciu o prawa zachowania – white-box modelling. Modele wejście-wyjście, modele przestrzeni stanu. Linearyzacja W2-W4 Modele wejście-wyjście, modele przestrzeni stanu. Przekształcenia podobieństwa. W5-W6 Budowa modeli matematycznych w oparciu o dane pomiarowe – black-box modelling. Estymacja parametrów – algorytmy wsadowe W7-W9 Budowa modeli rozmytych W10-W12 Budowa modeli neuronowych W13-W15 Dalsze zagadnienia w modelowaniu matematycznym. Podsumowanie W15

26.X.2015r.(poniedziałek) Termin kolokwium MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016 Termin kolokwium 26.X.2015r.(poniedziałek)

 Strona internetowa przedmiotu MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016  Strona internetowa przedmiotu Wszelkie informacje i materiały będą dostępne na stronie przedmiotu: http://eia.pg.edu.pl/kiss/dydaktyka/mipi

Przygotowując zajęcia będę korzystał m.in. z: MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016  Źródła Przygotowując zajęcia będę korzystał m.in. z: Literatura: Roffel, B., Betlem, B. (2006). Process Dynamic and Control. Modelling for Control and Prediction. John Wiley & Sons, Ltd. Ljung, L., Glad, T. (1994). Modelling of Dynamic Systems. Prentice Hall. Nelles, O. (2001). Nonlinear Systems Identification. From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer-Verlag. Zhang, H., Liu, D. (2006). Fuzzy Modelling and Fuzzy Control. Birkhäuser

 Materiały  Narzędzia MiPI5: Modelowanie i podstawy identyfikacji Semestr zimowy roku akademickiego 2015/2016  Materiały Wykłady: kopie slajdów publikowane na stronie internetowej przedmiotu Ćwiczenia: opracowane dla poszczególnych tematów materiały do przygotowania do zajęć oraz zadania ćwiczeniowe publikowane na stronie internetowej Laboratoria: opracowane dla poszczególnych tematów materiały do przygotowania do zajęć oraz zadania ćwiczeniowe publikowane na stronie internetowej  Narzędzia Oprogramowanie: MATLAB/Simulink - dostarczane przez Katedrę Inżynierii Systemów Sterowania

– koniec materiału prezentowanego podczas wykładu Dziękuję – koniec materiału prezentowanego podczas wykładu