Beschreibung der Lehrveranstaltung

Die Kursbeschreibung ist nur auf Kroatisch verfügbar.

Uvodni sati
Matematički modeli sustava upravljanja u prostoru stanja
Upravljivost i osmotrivost
LQ regulator
Estimator stanja
Adaptivni regulatori
Uvod
Regulatori s podešavanjem pojačanja
Regulatori s unaprijednim signalima (feed forward)
Regulatori s referentnim modelom (MRAS)
Izbor strukture regulatora ? opis procesa
SCADA sustavi upravljanja
Neizrazito upravljanje – Uvod
Projektiranje neizrazitih regulatora
Neizrazito upravljanje – primjeri
Umjetne neuronske mreže
Neuronski regulator

Wann und wo

The timetable and room occupancy are available after signing in with your TVZ account.

Lernergebnisse

Die Lernergebnisse werden auf Englisch angezeigt.

lead projects where involving advance control systems
ability to classify linear and non-linear regulation systems of plants and processes
ability to develop a controller for certain non-linear processes
ability to estimate a suitable adaptive control system for a particular process
ability to integrate a control system based on adaptive, fuzzy control and neuro algorithms

Literatur

Pflichtliteratur

Z. Vukić, Lj. Kuljača; Automatsko upravljanje – analiza linearnih sustava; Kigen d.o.o.; 2004.
K.J. Astrom; B. Wittenmark; Adaptive Control; Dover Publication; 2008.
D. Đonlagić: Neizraziti regulatori; FER-ZaiPR. 2001.
I. Petrović, M. Baotić, N. Perić; Inteligentni sustavi upravljanja: Neuronske mreže, evolucijski i genetički algoritmi, FER, 2011.

Verantwortliche der Lehrveranstaltung 2

Lehrende 4

Prüfungstermine

innerhalb von 10 Tagen bis zu 30 Tage später vergangen
Quelle: ISVU. Ein Klick auf einen Termin öffnet den Studomat zur Prüfungsanmeldung; prüfen Sie dort auch mögliche Änderungen.

Fortgeschrittene Regelungssysteme