Društvo avtomatikov Slovenije    |    SLOSIM    |    Lego Masters    |    Dnevi Avtomatike    |    Fakulteta za elektrotehniko    |    Univerza v Ljubljani
Introduction    |    Staff    |    Contact info    |    Laboratory links
Vrednotenje metode modeliranja na podlagi Gaussovih procesov (MAG)

Področje dela: identifikacija dinamičnih sistemov, simulacija dinamičnih sistemov, avtomatsko vodenje, Matlab

Opis naloge:
Metoda identifikacije modelov na podlagi Gaussovih procesov je relativno nova metoda, ki omogoča tudi identifikacijo nelinearnih dinamičnih sistemov. Metoda omogoča, da lahko prikažemo tudi negotovost napovedi v odvisnosti od razporeditve podatkov za modeliranje.  
Metoda omogoča reševanje raznovrstnih problemov kot so: identifikacija nelinearnih dinamičnih sistemov, identifikacija multivariabilnih sistemov, načrtovanje vodenja in računalniško preizkušanje stabilnosti zaprtozančnega vodenja, modeliranje sistemov v prostoru stanj in mnoge druge metode.  
Na podlagi literature je potrebno vrednotiti eno od že razvitih programskih oprem za programski paket Matlab, ki je namenjena identifikaciji in simulaciji modelov na podlagi Gaussovih procesov ali analizi sistemov vodenja ali reševanju drugih problemov modeliranja in načrtovanja vodenja. Za vrednotenje bi uporabili podatke meritev različnih modelnih naprav in procesov, ki so že na voljo.  
Potrebna predznanja: Potrebno je znanje o dinamičnih sistemih, znanja s področja avtomatike in poznavanje programskega paketa Matlab.

Literatura:
AŽMAN, K. Identifikacija dinamičnih sistemov z Gaussovimi procesi. doktorska disertacija, Univerza v Ljubljani, Ljubljana, 2007.  
ŠUŠTAR, Tomaž. Določanje reda dinamičnega modela na podlagi Gaussovih procesov : diplomsko delo univerzitetnega študija. Fakulteta za elektrotehniko, Ljubljana, 2013  
VALIČ, Matija. Vrednotenje modelne naprave za zaznavanje napak z modeli na podlagi Gaussovih procesov: diplomsko delo univerzitetnega študija. Fakulteta za elektrotehniko, Ljubljana, 2012.  
JANČIČ, Mitja. Identifikacija dinamičnih sistemov z globokimi Gaussovimi procesi: magistrsko delo študijskega programa II. stopnje. Fakulteta za strojništvo, Ljubljana, 2017.  
KOCIJAN, Juš. Modeliranje dinamičnih sistemov z umetnimi nevronskimi mrežami in sorodnimi metodami. Univerza v Novi Gorici, Nova Gorica, 2007  
KOCIJAN, Juš. Modelling and control of dynamic systems using Gaussian process models, (Advances in industrial control). Springer, 2016.  
Primer ene od uporabnih programskih oprem v Matlabu: https://github.com/Dynamic-Systems-and-GP/GPdyn.git

Kontaktna oseba(e): Gorazd Karer (Juš Kocijan)

Naloga na voljo od: takoj

[nazaj na spisek prostih tem]