|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KKY / ZIS
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KKY
/
ZIS
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Zákl. identifikace systémů, detekce chyb
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Název dlouhý
|
Základy identifikace systémů a detekce chyb
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
5
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
10 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem je poskytnout studentům úvod do oblasti identifikace systémů a do oblasti detekce chyb. Studenti budou seznámeni se základními pojmy a budou představeny důležité principy a metody.
|
Požadavky na studenta
|
Čtyři laboratorní úlohy zpracované ve formě referátu a zvládnutí přednesené látky.
|
Obsah
|
Nalezení matematických modelů systémů z experimentálních dat je důležité pro předvídání budoucího chování systémů a pro návrh řídících systémů. Zjištění chyby v monitorovaném reálném systému je klíčové pro kvalitu rozhodování, ale i pro bezpečnost a ekonomické aspekty.
1.- 2. týden: základní pojmy, problém identifikace systémů a problém detekce chyb nebo změn, zpracování signálů, 3.-5. týden: základní neparametrické a parametrické metody identifikace deterministických a stochastických systémů, 6.-7. týden: základy identifikace nelineárních systémů, 8.-12. týden: základní přístupy návrhu detektorů chyb a detektorů změn pro deterministické i stochastické systémy a procesy, 13. týden: praktický a ekonomický význam identifikace a detekce.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Eck V. Identifikace a modelování. ČVUT Praha, 1989.
-
Základní:
Witczak, Marcin. Modelling and estimation strategies for fault diagnosis of non-linear systems : from analytical to soft computing approaches. Berlin : Springer, 2007. ISBN 978-3-540-71114-8.
-
Rozšiřující:
Korbicz, Józef. Fault diagnosis : models, artificial intelligence, applications. Berlin ; Springer, 2004. ISBN 3-540-40767-7.
-
Rozšiřující:
Šimandl, Miroslav. Identifikace systémů a filtrace. Plzeň : ZČU, 1995. ISBN 80-7082-170-1.
-
Doporučená:
Liu, G. P. Nonlinear identification and control : a neural network approach. London : Springer, 2001. ISBN 1-85233-342-1.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
26
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
45
|
Kontaktní výuka
|
26
|
Vypracování seminární práce v bakalářském studijním programu [5-40]
|
35
|
Celkem
|
132
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
disponovat znalostmi základních fyzikálních principů |
disponovat znalostmi základů lineární algebry |
disponovat znalostmi základů teorie praděpodobnosti a statistiky |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
pracovat s maticemi, analyzovat jejich vlastnosti |
využít základní vztahy ze statistiky při konstrukci statistických testů |
využít základních fyzikálních principů při popisu chování reálných systémů |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
bc. studium: efektivně využívá moderní informační technologie, |
bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
bc. studium: uplatňuje při řešení problémů vhodné metody a dříve získané vědomosti a dovednosti, kromě analytického a kritického myšlení využívá i myšlení tvořivé s použitím představivosti a intuice, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
disponovat znalostmi základních identifikačních postupů umožňujících nalezení matematického modelu z experimentálních dat |
disponovat znalostmi základních postupů detekce změn a poruch v dynamických systémech |
rozlišit mezi matematickým modelováním a identifikací systémů |
vymezit základní pojmy v oblasti identifikace systémů a detekce změn |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
navrhnout detektor chyb využívající odhad parametrů modelu |
navrhnout detektor chyb využívající odhad stavu modelu |
navrhnout detektor chyb využívající paritní rovnice |
navrhnout matematický model reálného systému |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Kombinovaná zkouška, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Individuální prezentace, |
Seminární práce, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Individuální prezentace, |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Test, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
Přednáška založená na výkladu, |
|
|
|
|