ZČU
Introduction to System Identification and Fault Detection (ZIS)
| Credits: | 5 ( Lectures: 2, Practical lessons: 2) |
|---|---|
| Semester: | ZS |
| Ending: | zp; zk |
| Guarantor: | Straka Ondřej |
| Lecturer: | Punčochář Ivo |
| Practical lesson lecturer: | Punčochář Ivo |
Annotation
| Course objectives: |
|---|
| The aim of the course is to introduce students to system identification and fault detection. |
| Requirements on student |
| To elaborate four assignments and to understand content of the lectures. |
| Content |
| Design of mathematical models of systems from experimental data is important for prediction of future behaviour of systems and control system. Fault detection in monitored real systems is crucial for decision making quality and for safety and economic aspects. 1st and 2nd week: basic ideas, system identification, fault detection, signal processing, 3rd - 5th week: nonparametric and parametric methods for identification of linear deterministic and stochastic systems, 6th and 7th week: identification of nonlinear systems, 8th- 12th week: introduction to fault and change detection for deterministic and stochastic systems, 13th week: significance of identification and detection in practical applications. |
Syllabus
Nalezení matematických modelů systémů z experimentálních dat je důležité pro předvídání budoucího chování systémů a pro návrh řídících systémů. Zjištění chyby v monitorovaném reálném systému je klíčové pro kvalitu rozhodování, ale i pro bezpečnost a ekonomické aspekty.
1.- 2. týden: základní pojmy, problém identifikace systémů a problém detekce chyb nebo změn, zpracování signálů, 3.-5. týden: základní neparametrické a parametrické metody identifikace deterministických a stochastických systémů, 6.-7. týden: základy identifikace nelineárních systémů, 8.-12. týden: základní přístupy návrhu detektorů chyb a detektorů změn pro deterministické i stochastické systémy a procesy, 13. týden: praktický a ekonomický význam identifikace a detekce.
Requirements
Čtyři laboratorní úlohy zpracované ve formě referátu a zvládnutí přednesené látky.
Literature
- Základní: Eck V. Identifikace a modelování. ČVUT Praha, 1989.
- Základní: Witczak, Marcin. Modelling and estimation strategies for fault diagnosis of non-linear systems : from analytical to soft computing approaches. Berlin : Springer, 2007. ISBN 978-3-540-71114-8.
- Rozšiřující: Korbicz, Józef. Fault diagnosis : models, artificial intelligence, applications. Berlin ; Springer, 2004. ISBN 3-540-40767-7.
- Rozšiřující: Šimandl, Miroslav. Identifikace systémů a filtrace. Plzeň : ZČU, 1995. ISBN 80-7082-170-1.
- Doporučená: Liu, G. P. Nonlinear identification and control : a neural network approach. London : Springer, 2001. ISBN 1-85233-342-1.