Nacházíte se na starých stránkách ústavu, navštivte prosím uai.fme.vutbr.cz

Inteligentní řídicí systémy - RIR

CZ Verze pro tisk

Inteligentní řídicí systémy - RIR

Anotace předmětu

Předmět dává stručný přehled teorie řízení, učení a adaptace, klasického pojetí učení a hlavních metod měkkých výpočtů. Důraz je kladen na využití metod měkkých výpočtů v ůlohách řízení. Výuka postupuje od metod tvorby popisu řízených systémů, přes jeho automatizované získávání, klasický návrh řízení až po využití metod umělé inteligence. Důraz je kladen na využití prostředků výpočetní techniky (Matlab, NI LabView) pro návrh řízení a simulaci. Je diskutována použitelnost uváděných prostředků pro řešení inženýrských úloh.

Studijní opory předmětu

Pro spuštění následujících příkladů je třeba mít nainstalován v LabView "System Identification Toolkit" a "Control Design and Simulation Module".

Stavový popis systémů[pdf]

Identifikace systémů pomocí NI LabView [pdf]

  • Základní identifikace
  • Rekurzivní identifikace
  • Parametrická identifikace
  • Zobrazení vlastností modelu

Příklady identifikace systémů pomocí NI LabView

  • Základní identifikace [vi], data pro identifikaci [txt], data pro ověření [txt]
  • Rekurzivní identifikace [zip]
  • Parametrická identifikace parametrů DC motoru[vi], data pro identifikaci [txt]
  • Zobrazení vlastností modelu [vi], model systému [sim]

Základy návrhu řízení pomocí NI LabView [pdf]

  • Zadávání modelů
  • Propojování modelů
  • Definice PID regulátoru
  • Návrh parametrů PID regulátoru

Stavové řízení [pdf]

  • Stavový pozorovatel
  • LQ design
  • Stavové řízení s integrátorem na vstupu
  • Stavové prediktivní řízení

Příklady definice stavových modelů a stavového řízení v prostředí LabView

Příklady definice stavových modelů a stavového řízení v prostředí Matlab [pdf]

  • Tvorba stavového modelu
  • Návrh stavového pozorovatele
  • Návrh stavového regulátoru (LQ design)

Úvod k vybraným metodám umělé inteligence [pdf]

  • Genetické algoritmy
  • Metoda CARLA
  • Neuronové sítě
  • Q-učení
  • Fuzzy logika a fuzzy regulátory [pdf]

Příklady použití vybraných metod umělé inteligence (rozpracováno)

  • Genetické algoritmy
    • Zdrojové kódy dll s implementací genetického algoritmu [zip]
    • Minimalizace mocninné funkce pomocí genetického algoritmu v LabView [zip]
    • Nalezení parametrů PID regulátoru (minimalizace kvadratické plochy, lineární systém, odezva na jednotkový skok) pomocí genetického algoritmu v LabView [zip]
    • Nalezení parametrů PID regulátoru (minimalizace kvadratické plochy, nelineární systém, odezva na jednotkový skok) pomocí genetického algoritmu v LabView [zip]
    • Nalezení parametrů PID regulátoru (minimalizace kvadratické plochy, těleso na laně navíjeném pomocí DC motoru (tuhost pouze v jednom směru)) pomocí genetického algoritmu v Matlabu [zip]
  • Neuronové sítě
    • Implementace neuronu v LabView [vi]
  • Q-učení
    • Zdrojové kódy dll s implementací Q-učení [zip]
    • Hledání nejlepší strategie přechodů do požadované polohy pomocí Q-učení v LabView [zip]
    • Řízení lineárního systému pomocí Q-učení v LabView (ekvivalent PI regulátoru) [zip]
  • Fuzzy logika
    • Fuzzy logic toolbox v matlabu [pdf]
    • Jednoduchý proporcionální fuzzy regulátor v matlabu/simulinku [zip]
    • Proporcionálně integrační fuzzy regulátor v matlabu/simulinku [zip]

©2004-2013 ÚAI FSI