Inteligentno vodenje v sodobnih sistemih

Visokošolski učitelji: Škrjanc Igor

Opis predmeta

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

Predhodna izobrazba priporočljivo naravoslovno tehniške usmeritve.

Vsebina:

Uvod v inteligentne sisteme. Osnovni principi mehkih in nevronskih sistemov v vodenju. Osnovni principi adaptivnih sistemov: direktni in indirektni adaptivni sistemi, samonastavljivi regulatorji, razporejanje parametrov in ojačenja. Pregled principov in metod prediktivnega vodenja. Prediktivno vodenje na osnovi mehkih modelov. Adaptivno vodenje na osnovi mehkih modelov. Primeri inteligentnega vodenja v sodobnih sistemih visokih tehnologij: v kemijski, farmacevtski, biokemijski in v primeru avtonomnih sistemov.

Cilji in kompetence:

• predstaviti problematiko inteligentnega vodenja,
• predstaviti metode prediktivnega in adaptivnega vodenja,
• predstaviti problematiko uporabe naprednih metod vodenja v sodobnih sistemih,
• predstaviti orodja za načrtovanje naprednih metod vodenja.

Predvideni študijski rezultati:

• osnovna znanja s področja inteligentnih sistemov v vodenju,
• napredni pristopi pri vodenju sodobnih sistemov,
• uporaba osvojenih znanj pri projektnem delu.

Metode poučevanja in učenja:

• predavanja,
• mentorsko delo,
• seminar.

Gradiva

1. O. Nelles. Nonlinear System Identification, Springer, 2000.
2. G. Karer, I. Škrjanc, Predictive Approaches in Control of Complex Systems, Springer, 2013.
3. I. Škrjanc, Inteligentne metode v identifikaciji sistemov, skripta v pripravi, 2014.