Інтелектуальні технології керування

Спеціальність: Комп'ютеризовані системи управління та автоматика
Код дисципліни: 7.174.06.O.001
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Комп'ютеризовані системи автоматики
Лектор: Наконечний М.В.
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: 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: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей: - інтегральна компетентність:здатність розв’язувати складні задачі і проблеми автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій у професійній діяльності та/або у процесі навчання, що передбачає проведення досліджень та/або провадження інноваційної діяльності та характеризується комплексністю та невизначеністю умов і вимог загальні компетентності: - Здатність проведення досліджень на відповідному рівні. - Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу. фахові компетентності: - Здатність здійснювати автоматизацію складних технологічних об’єктів та комплексів, створювати кіберфізичні системи на основі інтелектуальних методів управління та цифрових технологій з використанням баз даних, баз знань, методів штучного інтелекту, робототехнічних та інтелектуальних мехатронних пристроїв.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі програмні результати навчання: - Створювати системи автоматизації, кіберфізичні виробництва на основі використання інтелектуальних методів управління, баз даних та баз знань, цифрових та мережевих технологій, робототехнічних та інтелектуальних мехатронних пристроїв. - Розробляти комп’ютерно-інтегровані системи управління складними технологічними та організаційно-технічними об’єктами, застосовуючи системний підхід із врахуванням нетехнічних складових оцінки об’єктів автоматизації. - Збирати необхідну інформацію, використовуючи науково-технічну літературу, бази даних та інші джерела, аналізувати і оцінювати її. 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).
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Проектування та програмування мікропроцесорних пристроїв автоматики Цифрові методи обробки сигналів
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.
Опис: 1. Вступ. Тенденції розвитку технологій інтелектуального керування. 2. Нелінійні системи автоматичного керування. 3. Особливості реалізації контролерів з використанням методів лінійної теорії автоматичного керування Особливості використання методу кореневого годографа для синтезу контролерів 4. Реалізація ПІД-закону керування з використанням частотних характеристик об’єкта. 5. Особливості побудови і навчання послідовної схеми нейронногокерування. 6. Побудова і навчання паралельної схеми нейроннгого керування 7. Побудова нейронних мереж, способи і алгоритми їх навчання. 8. Статичні і динамічні нейронні мережі. 9. Способи та алгоритми навчання нейронних мереж. 10. Побудова контролерів на базі штучних нейронних мереж. 11. Способи навчання нейронних контролерів. 12. Особливості синтезування нейронних контролерів з використанням адаптивних методів навчання мережі. 13. Синтез нейронного ПІД-контролера з використанням адаптивних методів навчання. 14. Ідентифікація об’єктів керування. 15. Параметрична ідентифікація математичної моделі нелінійного об’єкта на основі моделі в просторі станів і нелінійної моделі із зовнішнім входом.
Методи та критерії оцінювання: Поточний та заліковий контроль. Методи оцінювання знань: вибіркове усне опитування перед початком занять; фронтальне стандартизоване опитування за картками, тестами протягом 5-10 хв; фронтальна перевірка виконаних домашніх завдань, контрольних робіт тощо
Критерії оцінювання результатів навчання: Критеріями оцінювання результатів навчання є: – характер засвоєння вже відомого знання (рівень усвідомлення, міцність запам'ятовування, обсяг, повнота і точність знань); – якість виявленого студентом знання, логіка мислення, аргументація, послідовність і самостійність викладу, культура мовлення; – ступінь оволодіння вже відомими способами діяльності, уміннями і навичками застосування засвоєних знань на практиці; – оволодіння досвідом творчої діяльності; – якість виконання роботи (зовнішнє оформлення, темп виконання, ретельність).
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. П.Ф. Гоголюк, Т.М. Гречин. Теорія автоматичного керування, Львів. Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2009р. 2. М.Наконечний, О. Івахів,Ю.Наконечний Нейромережеві системи керування нелініними об’єктами. Монографія-Львів-2017 Видавництво “Растр-7”, 2017. 3.О.Івахів,М.Наконечний. Основи побудови систем керування з нечіткою логікою. Львів-2017 4.М.Наконечний,О.Івахів,Ю.Наконечний Моделювання та симулювання штучних нейронних мереж. Львів-2022. 5.Tadeusiewicz R. Sieci neuronowe / Tadeusiewicz R. - Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza, 1
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).