Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Inteligentni upravljački sistemi (22.EAI047)

Matične organizacione jedinice predmeta:
Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Automatika i upravljanje sistemima
Multidisciplinarna Ne
ESPB 6
Cilj:

Ovladavanje studenata sistemima automatskog upravljanja baziranim na metodama računarske (veštačke) inteligencije. Osposobljavanje studenata za teorijsko razumevanje i praktično rešavanje problema inteligentnog upravljanja, te algoritamsku implementaciju fazi (eng. fuzzy) i neuro regulatora, ekspertskih sistema i sistema za podršku u odlučivanju. Osposobljavanje studenata za praćenje savremene literature iz ove oblasti, te dalji, samostalan stručni i naučno-istraživački rad.

Ishod:

Sva stečena znanja student mogu se koristiti u rešavanju konkretnih inženjerskih problema. Student je stekao fundamentalna i savremena znanja, neophodna za projektovanje i implementaciju inteligentnih sistema upravljanja. Student je naučio da prepozna probleme u kojima su inteligentni regulatori superiorniji u odnosu na konvencionalne regulatore, da izabere odgovarajuću strukturu regulatora za svaki tip problema, podese i optimizuju parametre regulatora, te da implementiraju odgovarajuća rešenja u programskim jezicima Matlab i Python. Stekli su praktična znanja o funkcionisanju i realizaciji virtualno-fizičkih sistema (Cyber Physical Systems), te mogućnostima primene veštačke inteligencije u njima. Student je sposoban da prati savremenu literaturu iz oblasti, te da se samostalno upušta u dalji naučno-istraživački rad.

Sadržaj:

1) Teorijski koncepti rasplinute (fazi - Fuzzy) logike: fazi skupovi i funkcije pripadnosti. Lingvističke promenljive, princip proširenja, fazi relacije i kompozicije, fazi pravila, fazifikacija i defazifikacija, fazi sistemi odlučivanja; 2) Fazi sistemi zaključivanja (Mamdani, Larsen, Tsukamoto, Takagi-Sugeno-Kang); 3) Fazi regulatori; 4) Fazi sistemi za podršku u odlučivanju nastali na osnovu iskustva eksperata; 5) Optimizacija parametara inteligentnih sistema primenom genetskih algoritama i algoritama zasnovanim na roju čestica; 6) Sistemi za podršku u odlučivanju zasnovani na veštačkim neuronskim mrežama; 7) Neuroregulatori; 8) “Neuro-fazi” sistemi: kombinovanje fazi logike i neuronskih mreža u upravljanju; 9) Projektovanje klasičnih i neuro-fazi regulatora: 10) Industrijske primene inteligentnih regulatora. Tipovi upravljanja (direktni regulator, upravljanje na višem nivou, adaptacija parametara konvencionalnih regulatora i intervencije inteligentnih regulatora); 11) Osnovni koncepti virtualno-fizičkih sistema i primena veštačke inteligencije u njima.

Metodologija izvođenja nastave:

Predavanja; Računarske vežbe; Konsultacije. Mentorski rad kroz izradu domaćih zadataka i obaveznog projekta na kraju predmeta. Praktična nastava na predmetu će biti izvođena kroz računarske vežbe, izradu domaćih zadataka i kroz obavezni završni projekat. Po sadržaju, praktična nastava će pratiti koncepte pokrivene teorijskom nastavom. Sistemi upravljanja koje studenti budu projektovali i implementirali u okviru završnih projekata biće testirani na laboratorijskim pilot-postrojenjima.

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Gang Feng Analysis and Synthesis of Fuzzy Control Systems - A Model-Based Approach 2010 CRC Press Engleski
Chennakesava R. Alavala Fuzzy Logic and Neural Networks - Basic Concepts & Applications 2008 New Age Engleski
D. S. Hooda, Vivek Raich Fuzzy Logic Models and Fuzzy Control - An Introduction 2017 Alpha Science Engleski
Raj Rajkumar, Dionisio de Niz, Mark Klein Cyber-Physical Systems 2017 Addison-Wesley Engleski
Jinkun Liu Intelligent Control Design and MATLAB Simulation 2018 Springer Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Domaći zadatak Da Da 5.00
Predmetni projekat Da Da 30.00
Domaći zadatak Da Da 5.00
Završni ispit - I deo Ne Da 30.00
Domaći zadatak Da Da 5.00
Završni ispit - II deo Ne Da 20.00
Domaći zadatak Da Da 5.00
Izvođači nastave:
Predavanja

prof. dr Kulić Filip

Redovni profesor

Predavanja
Računarske vežbe
Predavanja