Інтелектуальні технології керування
Спеціальність: Комп'ютеризовані системи управління та автоматика
Код дисципліни: 7.151.06.O.001
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Комп'ютеризовані системи автоматики
Лектор: Наконечний М.В.
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: Мета вивчення навчальної дисципліни
Метою вивчення дисципліни „Інтелектуальні технології керування” є надання студентам необхідних теоретичних знань і практичних навиків по використанню комп’ютерних технологій побудови систем автоматичного керування, які базуються на досягненнях в галузі нейронних мереж і нечіткої логіки.
Завдання навчальної дисципліни
Завдання курсу – навчити студентів ідентифікувати об’єкти керування і проводити синтез контролерів з використанням сучасних технологій, які базуються на використанні штучних нейронних мереж і нечіткої логіки.
Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
1. Знати особливості побудови систем автоматичного керування з використанням нейронних мереж і нечіткої логіки.
2.Знати особливості реалізації архітектури нейронних мереж, виходячи з вибраних законів керування.
3. Знати методи і алгоритми навчання нейронних мереж.
4. Виходячи з експертних оцінок процесів керування, знати особливості вибору функцій приналежності контролерів, виконаних на базі елементів нечіткої логіки.
5. Володіти навиками розв’язування задач в середовищі MATLAB (SIMULINK).
Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
загальних:
1. Здатність на основі проведеного аналізу поставленої задачі вибрати оптимальний варіант її вирішення.
2. Здатність до застосування набутих знань на практиці.
3. Мати дослідницькі навички.
4. Вміння розв’язувати поставлені задачі та приймати відповідні рішення.
5. Знання технічної іноземної мови.
6. Здатність до системного мислення.
7. Відповідальність за якість і своєчасність виконуваної роботи.
фахових:
1. Вміння використовувати сучасні комп’ютерні технології для вирішення задач ідентифікації об’єктів і синтезу контролерів.
2. Вміння вибрати структурну схему системи автоматичного керування.
3. Вміння на основі аналізу характеристик об’єкта керування вибирати тип і структуру контролера.
4. Вміння вибирати оптимальний алгоритм навчання нейронної мережі, виходячи з умов забезпечення заданої швидкодії і мінімальної похибки навчання.
5. Вміння на основі експертних оцінок вибирати тип і кількість функцій приналежності контролера, виконаного на базі елементів нечіткої логіки.
Результати навчання даної дисципліни деталізують такі програмні результати навчання:
1.Здатність створювати моделі об’єктів на базі нейронних мереж з метою їх ідентифікації.
2.Вміння розробляти структури контролерів на базі нейронних мереж або елементів нечіткої логіки для реалізації заданих законів керування.
3.Вміння вибирати методи і алгоритми навчання нейронних мереж з метою мінімізакіії похибок їх навчання.
4.Вміння вибирати функції приналежності контролерів, виконаних на базі елементів нечіткої логіки, з метою забезпечення заданих характеристик системи автоматичного керування.
5.Вміння аналізувати роботу системи автоматичного керування з використанням системи MATLAB (SIMULINK).
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Теорія інформації Цифрові системи керування
Теорія автоматичного управління Методи і засоби моделювання об’єктів і систем
Короткий зміст навчальної програми: У навчальній дисципліні „Інтелектуальні технології керування” розглядаються методи побудови систем автоматичного керування з використанням штучних нейронних мереж та елементів нечіткої логіки, проводиться аналіз основних підходів до побудови та навчання таких мереж, а також алгоритмів їх реалізації.
Методи та критерії оцінювання: Методи діагностики знань
Перевірка виконання індивідуального домашнього завдання, залік.
Критерії оцінювання результатів навчання студентів
1. Виконання індивідуального домашнього завдання (50)
2. Здача заліку (50)
Рекомендована література: 1. А.А. Усков, А.В, Кузьмин, Интелектуальные технологии управления. М. Горячая линия – Телеком, 2004р.
2. Р.Каллан Основные концепции нейронных сетей Москва, Санкт – Петербург, Киев., Издательский дом «Вильямс», 2001р.
3. П.Ф. Гоголюк, Т.М. Гречин. Теорія автоматичного керування, Львів. Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2009р.
4. Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / Медведев В.С., Потёмкин В.Г. - М: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496с.
5. Сигеру О. Нейроуправление и его приложения: Пер. с англ. Н. В. Батина под общ. ред. А. И. Галушкина и В. А. Птичкина / Сигеру О., Марзуки К., Рубия Ю. - М: ИПРЖР, 2000. - 272с.: (Серия «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 2).
6. Бодянский Е. В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения / Бодянский Е. В., Руденко О. Г. - Харьков: Телемех, 2004.
7. Кoмaшинский В.И. Нeйрoнныe сeти и их примeнeниe в систeмaх упрaвлeния и связи / Кoмaшинский В.И., Смирнoв Д.A. // Гoрячaя линия – Тeлeкoм.- 2002.–94с.
8. Oсoвский С. Нeйрoнныe сeти для oбрaбoтки инфoрмaции / Пeр. с пoльскoгo И.Д. Рудинскoгo. М.: Финaнсы и стaтистикa, 2002. – 344 с. ; ИЛ.
9. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер с англ. Н.Н. Куссуль и А.Ю. Шелестова под ред. Н. Н. Куссуль. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.