Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Inteligentni upravljački sistemi (22.EAI047)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Automatika i upravljanje sistemima
ESPB 6

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.

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.

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.

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.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Raj Rajkumar, Dionisio de Niz, Mark Klein Cyber-Physical Systems 2017 Addison-Wesley Engleski
D. S. Hooda, Vivek Raich Fuzzy Logic Models and Fuzzy Control - An Introduction 2017 Alpha Science Engleski
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
Jinkun Liu Intelligent Control Design and MATLAB Simulation 2018 Springer Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Domaći zadatak
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Predmetni projekat
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predmetna aktivnost
Završni ispit - II deo
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
20.00
Predmetna aktivnost
Završni ispit - I deo
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predmetna aktivnost
Domaći zadatak
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Domaći zadatak
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Domaći zadatak
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00

prof. dr Kulić Filip

Redovni profesor

Predavanja
Predavanja
Predavanja
Računarske vežbe