The main goal of the course is to familiarize the students with the common generally valid principles of system identification both analogue and discrete
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Cílem předmětu je seznámit se s běžnými obecně platnými principy identifikace systémů analogových i diskrétních
Aim of the course -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Students will be able to:
• work with common identification methods
• work with their implementation
• evaluate their efficiency
• students will take part in one large complex work (beginning with data measuring up to model formulation)
• students will use MATLAB interface for model identification
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Studenti budou umět
pracovat s běžnými identifikačními metodami,
pracovat s jejich programovou implementací,
hodnotit jejich efektivitu.
V rámci předmětu absolvují komplexní úlohu (od naměření dat po získání modelu).
používat rozhraní pro identifikaci modelů v prostředí MATLAB.
Literature -
Last update: Mareš Jan doc. Ing. Ph.D. (22.04.2020)
R:Tangirala A.K., Principles of System Identification:Theory and Practice, CRC Press, Boca Raton, 2015, ISBN 978-1-4398-9602-0
A:Ljung L.,Systém Identification. Theory for the User,Prentice Hall PTR,N.J.,1999,0136566952
Last update: Mareš Jan doc. Ing. Ph.D. (22.04.2020)
Z:Tangirala A.K., Principles of System Identification:Theory and Practice, CRC Press, Boca Raton, 2015, ISBN 978-1-4398-9602-0
D:Ljung L.,Systém Identification. Theory for the User,Prentice Hall PTR,N.J.,1999,0136566952
Learning resources -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
internal materials
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
interní materiály
Teaching methods -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
lectures, projects and consultations
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
přednášky, konzultace, projekty
Syllabus -
Last update: Mareš Jan doc. Ing. Ph.D. (22.04.2020)
1. Experimental identification - basic scheme, wide and narrow definition of the branch
2. Structure model selection and process dynamics
3. Integral transforms in process identification I
4. Integral transforms in process identification II
5. Least square method, on-line least square method, Extended least square method
6. Strejc- Broid method
7. Advanced statistical methods in identification I
8. Advanced statistical methods in identification II
9. Stochastic models I
10. Stochastic models II
11. Neural nets in identification I
12. Neural nets in identification II
13. Numerical methods in identification
14. Projects
Last update: Mareš Jan doc. Ing. Ph.D. (22.04.2020)
1. Experimentální identifikace - základní schéma, identifikace v širokém a úzkém smyslu
2. Výběr struktury operátoru modelu dynamiky procesů
3. Integrální transformace v identifikaci I
4. Integrální transformace v identifikaci II
5. Metoda nejmenších čtverců, rekurentní metoda nejmenších čtverců, rozšířená metoda nejmenších čtverců
6. Metoda Strejcova, Broidova, postupné integrace
7. Pokročilé statistické metody identifikace I
8. Pokročilé statistické metody identifikace II
9. Stochastické modely I
10. Stochastické modely II
11. Neuronové sítě v identifikaci I
12. Neuronové sítě v identifikaci II
13. Numerické metody pro identifikaci
14. Vyhodnocení projektů
Entry requirements -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
none
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
nejsou
Registration requirements -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
none
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
nejsou
Course completion requirements -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
making all projects
final discusion on them with the demonstration of knowledge