Iranyitaselmelet

Budapesti Műszaki Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamosmérnöki Szak
Szakirányú képzés tanterve

TANTÁRGY ADATLAP
és tárgykövetelmények

Érvényes: 1999. szeptembertől
Kidolgozás dátuma: 1999. július 13.

IRÁNYÍTÁSTECHNIKAI ÉS ROBOTINFORMATIKAI
főszakirány

1.	IRÁNYÍTÁSELMÉLET kötelező tantárgy

2.	Tantárgy kódja	Szemeszter	Heti óraszám	Követelmény	Kreditpont	Nyelv	Hány féléves a tárgy?	Ez hányadik félév?
2.	VI FO4009	7.	4 ea.	vizsga	5	magyar	1	1.

3. A tantárgy előadója

Név	Beosztás	Tanszék, intézet
Dr. Lantos Béla	egyetemi tanár	Irányítástechnika és Informatika

4. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épül:
Hálózatok és rendszerek, Szabályozástechnika

5. Kötelező/ajánlott előtanulmányi rend:
Szabályozástechnika

6. A tantárgy célkitűzése:
A tárgy célja, hogy összefoglalja az irányítástechnika korszerű elméleti irányzatait a mintavételes, optimális, adaptiv és fuzzy/neurális irányítások területén, amelyek feltehetően még hosszú ideig hatni fognak az irányítástechnika elméletére és gyakorlatára. A módszerek többsége többváltozós rendszerek tervezésére szolgál.

7. A tantárgy részletes tematikája:

I. Mintavételes SISO szabályozások tervezése (1-2. hét)

Szabályozó tervezés Tustin-transzformációval
Végesbeállású szabályozó tervezése
Smith-prediktor tervezése
Kétszabadságfokú szabályozó tervezése referenciamodell alapján

II. Állapottér módszerek (3-5. hét)

Irányíthatóság, megfigyelhetőség, elérhetőség, rekonstruálhatóság. Kanonikus alakok. Folytonos és diszkrét idejű rendszerek algebrai hasonlósága. Áttérés, logaritmikus mátrix.
Pólusáthelyezés állapotvisszacsatolással. Minimálisrendű állapotmegfigyelő. Szétcsatolás.

III. Nemlineáris és optimális irányítási rendszerek (6-8. hét)

Stabilitás (Ljapunov, aszimptotikus, globális). Ljapunov direkt módszere. La Salle-tétel. Lineáris rendszer stabilitása. Ljapunov egyenlet.
A statikus és dinamikus optimum analitikus feltételei. Kuhn-Tucker tétele. Lokális infimum elv. Pontrjagin-féle maximum elv.
Optimumkereső módszerek. Gradiens, konjugált gradiens és Newton módszer.
Optimális irányítás kvadratikus kritérium szerint. A probléma megoldása lineáris rendszer esetén, Riccati-egyenlet. A diszkrét idejű feladat és megoldása. A diszkrét idejű Kalman-szűrés mint optimum feladat megoldása.

IV. Adaptív és prediktív irányítások (9-11. hét)

Lineáris paraméterbecslési feladat. LS és rekurzív LS becslés.
Stabil operátorok térben. A -lépéssel előretartó prediktor.
Diszkrétidejű rendszermodellek: AR, ARX, ARMAX, OE, Box-Jenkins, PEM. Identifikáció a legkisebb négyzetek (LS) és a segédváltozók (IV) módszerével. Paraéteroptimalizálás kvázi-Newton módszerrel ARMAX modell esetén. A Sytem Identification Toolbox szolgáltatásai.
MIMO önhangoló adaptív szabályozások.
Általánosított prediktív irányítás SISO rendszer esetén. CARIMA modell, célfüggvény, algoritmus.

V. Fuzzy szabályozások (12. hét)

Fuzzy halmazok, relációk, következtetések. Defuzzifikációs módszerek. TSK-típusú fuzzy rendszerek.
MacVicar-Whelan metaszabályok. Fuzzy tudásalapú szabályozók.

VI. Neurális rendszerek (13-14. hét)

Mesterséges neuron, aktivációs függvények.
Hoppfield-modell, perceptron, feedforward hálózatok.
Többrétegű hálózatok, back propagation (BP).
Modellezés és identifikáció neurális hálózatokkal.
Szubtraktív klaszterezés. Nulladrendű Sugeno (Wang) modell NN alakja, inicializálása és tanítása.
Adaptív hálózat alapú fuzzy következtető rendszerek (ANFIS).

8. A tantárgy oktatásának módja:

A tárgy előadásból áll, amelynek anyagába beillesztésre kerülnek az elméletet magyarázó illusztrációs példák. A tárgy intenzíven épít a MATLAB-ot használó Control System Toolbox és Optimization Toolbox irányítástechnikai tervező programokra.

9. Követelmények

a) Szorgalmi időszakban:

A félév lezárásának módja: vizsga.
1 házi feladat, osztályzata a vizsgába beszámít (20%). A házi feladat a vizsgaidőszakban nem pótolható.
Az aláírás és a vizsgára bocsátás feltétele: érvényes házi feladat.

b) A vizsgaidőszakban:

a vizsga írásbeli.

10. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

Ajánlott irodalom:

I.	Aström, K. J.: - Wittenmark, B.: "Computer controlled systems". Prentice-Hall, 1997.
II.	Kailath, T.: "Linear systems". Prentice-Hall, 1980.
III.	Lantos, B.: "Robotok irányítása". Akadémiai Kiadó, 1997. Vidyasagar, M.: "Nonlinear systems analysis". Prentice-Hall, 1993.
IV.	Ljung, L.: "System identification. Theory for the user". Prentice Hall, 1987. Clarke, D.W. -Mohtadi, C. -Tuffs, P.S.: “Generalized predictive control”. Automatica, 1987, Vol.23, No. 2, pp. 137-160.
V.	Jang, J.S.R. -Sun, C.T. -Mizutani, E.: “Neuro-fuzzy and soft computing”. Prentice Hall, 1997.
VI.	Freeman, J.A. - Skapura, D.M.: "Neural networks: algorithms, applications and programming techniques". Addison-Wesley, 1992.

11. A tantárgytematikát kidolgozta:

Tanszék, intézet	Név	Beosztás
Irányítástechnika és Informatika	Dr. Lantos Béla	egyetemi tanár

A tantárgy adatlapot kitöltő aláírása

/Dr. Arató Péter/
egyetemi tanár, tanszékvezető