Investeşte în oameni

Transcriere

1 FIŞA DISCIPLINEI 1 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Politehnica Timișoara 1. Facultatea / Departamentul 3 Facultatea de Automatică și Calculatoare / Departamentul de Automatică și Informatică Aplicată 1.3 Catedra 1.4 Domeniul de studii (denumire/cod 4 ) Ingineria sistemelor/0 1.5 Ciclul de studii Master 1.6 Programul de studii (denumire/cod/calificarea) Ingineria sistemelor automate/00/isa. Date despre disciplină.1 Denumirea disciplinei/categoria formativă 5 Sisteme de conducere inteligentă. Titularul activităţilor de curs Prof.Dr.Ing. Radu-Emil PRECUP.3 Titularul activităţilor aplicative 6 Ş.L.Dr.Ing. Claudia-Adina Bojan-DRAGOŞ.4 Anul de studiu 1.5 Semestrul.6 Tipul de evaluare E. Tipul disciplinei 8 DA 3. Timp total estimat - ore pe semestru (activități directe (asistate integral), activități asistate parțial și activități neasistate 9 ) 3.1 Număr de ore asistate integral/săptămână 3.1* Număr total de ore asistate integral/sem. 3.4 Număr de ore asistate parțial/saptămână 3.4* Număr total de ore asistate parțial/ semestru 3.8 Număr de ore activități neasistate/ săptămână 3.8* Număr total de ore activități neasistate/ semestru 3.9 Total ore/săptămână * Total ore/semestru Număr de credite 6 4, din care: 3. ore curs 3.3 ore seminar/laborator/proiect 56, din care: 3.* ore curs 8 3.3* ore seminar/laborator/proiect 8, din care:, din care: 3.5 ore proiect, cercetare 3.5* ore proiect cercetare 3.6 ore practică 3.6* ore practică 3. ore elaborare lucrare de disertație 3.* ore elaborare lucrare de disertație, din care: ore documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate și pe teren ore studiu individual după manual, suport de curs, bibliografie și notițe ore pregătire seminarii/laboratoare, elaborare teme de casă și referate, portofolii și eseuri 8, din care: ore documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate și pe teren ore studiu individual după manual, suport de curs, bibliografie și notițe ore pregătire seminarii/laboratoare, elaborare teme de casă și referate, portofolii și eseuri Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum Nu este cazul. 4. de competenţe Cunoștințe de bază de matematică. 1 Formularul corespunde Fişei Disciplinei promovată prin OMECTS 503/ (Anexa3), actualizată pe baza Standardelor ARACIS valabile începând cu data de 1 iunie 018. Se înscrie numele facultăţii care gestionează programul de studii căruia îi aparţine disciplina. 3 Se înscrie numele departamentului căruia i-a fost încredinţată susţinerea disciplinei şi de care aparţine titularul cursului. 4 Se înscrie codul prevăzut în HG nr. 36/ sau în HG similare actualizate anual. 5 Categoriile formative ale disciplinelor (ARACIS Standarde, pct a) sunt: discipline fundamentale, de domeniu, de specialitate. 6 Prin activităţi aplicative se înţeleg activităţile de: seminar (S) / laborator (L) / proiect (P) / practică (Pr). Anul de studii la care este prevăzută disciplina în planul de învăţământ. 8 Tipurile de disciplină (ARACIS Standarde, pct a) sunt: disciplină de aprofundare / disciplină de cunoaștere avansată și disciplină de sinteză (DA / DCAV și DS). 9 În cadrul UPT, numărul de ore de la rubricile 3.1*, 3.*,,3.9* se obțin prin înmulțirea cu 14 (săptămâni) a numărului de ore din rubricile 3.1, 3.,, Numărul de ore total/săptămână se obţine prin însumarea numărului de ore de la punctele 3.1, 3.4 şi 3.8.

2 5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului Sală mică-medie, materiale support: laptop, proiector, tablă. 5. de desfăşurare a activităţilor practice Laborator cu 15-0 calculatoare, mediu Matlab & Simulink, tablă, echipamente de conducere a proceselor. 6. Competenţe la formarea cărora contribuie disciplina Competenţe Aplicarea cunoștințelor de matematică, fizică, măsurări, inginerie mecanică și electronică în ingineria sistemelor. Utilizarea cunoștințelor fundamentale de automatică, modelare, simulare, identificare, proiectare asistată de calculator. Dezvoltarea de aplicații și implementarea structurilor de conducere automată folosind principii de managementul proiectelor, medii de programare, prelucrarea semnalelor. Competențele profesionale în care se înscriu competențele Implementarea și exploatarea de sisteme automate complexe în condiții de autonomie și independență profesională. Proiectarea de sisteme automate cu diferite niveluri de inteligență pentru aplicații practice, folosind tehnologii informatice de actualitate. Aplicarea de metode de testare și diagnoză la sisteme automate. Implicarea în managementul proiectelor de cercetare în domeniul sistemelor de conducere automată și/sau participarea la activități de cercetare în domeniu. Competențele transversale în care se înscriu competențele CT1. Aplicarea valorilor și eticii profesiei de cercetător și executarea responsabilă a sarcinilor profesionale în condiții de autonomie și luare de decizii bazate pe evaluare și autoevaluare. CT. Realizarea activităților și exercitarea rolurilor muncii în echipă, pe diferite paliere ierarhice, manifestând spirit de inițiativă și antreprenorial și rol de lider bazat pe promovarea dialogului, cooperării, atitudinii pozitive, respectului reciproc, diversității și multiculturalității și îmbunătățire continuă a propriei activități. CT3. Autoevaluarea obiectivă a nevoii de formare profesională, continuă, în scopul inserției pe piața muncii și al adaptării la dinamica cerințelor acesteia si pentru dezvoltarea personală și profesională și utilizarea eficientă a abilităților multilingvistice și a cunoștințelor de tehnologia informației și a comunicării.. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate).1 Obiectivul general al disciplinei. Obiectivele Obținerea unor cunoștințe de lucru privind tehnici principale sistemelor de conducere inteligentă și introducere în direcții de cercetare actuale. Cunoaşterea bazelor teoretice ale sistemelor de conducere inteligentă (SCI). Însușirea principalelor tehnici în SCI. Învățarea abordărilor analitice și numerice în analiza și implementarea SCI. Obținerea experienței în proiectarea asistată de calculator a SCI. 8. Conţinuturi 8.1 Curs Număr de ore Metode de predare Introducere în soft computing: elementele componente ale soft computing și inteligenței artificiale convenționale; caracteristici ale tehnicilor neuro-fuzzy și soft computing; soft computing în sisteme inteligente și sisteme de conducere inteligentă. Mulțimi fuzzy, sisteme de inferență fuzzy, proiectarea și acordarea structurilor de regulatoare fuzzy: definiții de bază și terminologie; operatori; formularea și parametrizarea funcțiilor de apartenență; mecanisme de inferență și baze de reguli; defuzzificare; caracterizări matematice; măsuri de modificare a caracteristicilor statice intrare-ieșire ale regulatoarelor fuzzy; regulatoare fuzzy fără și cu dinamică; regulatoare fuzzy de tip Mamdani; regulatoare fuzzy de tip Takagi-Sugeno; modele fuzzy de tip Tsukamoto; clase de regulatoare fuzzy-pd, -PI și -PID; metode de proiectare a regulatoarelor fuzzy; analiza stabilității și sensibilității sistemelor de reglare fuzzy; aplicații. Bazele rețelelor neuronale, arhitecturi și sisteme neuro-fuzzy: 6 Prelegere susținută de prezentări PPT, conversații, explicații, exemplificări. 1

3 dinamică; învățare și adaptare; antrenarea rețelelor neuronale și sistemelor fuzzy cu metoda celor mai mici pătrate și metode de gradient; rețele neuronale cu învățare supervizată și nesupervizată; sisteme de reglare automată adaptivă hibridă neuro-fuzzy; ANFIS ca aproximator universal; algoritmi de clustering; aplicații. Algoritmi de optimizare inspirați din natură și aplicații în reglare și modelare: algoritmi genetici; călire simulată; căutare aleatoare; căutare Downhill Simplex; Particle Swarm Optimization; algoritmi Gravitational Search; algoritmi Charged System Search; acordarea optimală a parametrilor regulatoarelor; acordarea optimală a parametrilor modelelor; aplicații. 8 Bibliografie S. Preitl, R.-E. Precup, Introducere în conducerea FUZZY a proceselor, Editura Tehnică, București, J.-S. R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing. A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence; Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, R.-E. Precup, S. Preitl, Fuzzy Controllers, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, R.-E. Precup, Soluții de conducere fuzzy a sistemelor cu fază neminimă. Aplicații la conducerea hidrogeneratoarelor, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, S. Preitl, R.-E. Precup, Regulatoare pentru servosisteme: metode de proiectare, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, R.-E. Precup, Matematici asistate de calculator. Algoritmuri, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, 00.. S. Preitl, R.-E. Precup (editori), Tehnici de proiectare a structurilor de reglare automată. Aplicații, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, R.-E. Precup, R.-C. David, Nature-Inspired Optimization Algorithms for Fuzzy Controlled Servo Systems, Butterworth- Heinemann, Elsevier, Oxford, UK, Activităţi aplicative 1 Număr de ore Metode de predare cu regulator fuzzy. cu regulator bazat pe tehnica ANFIS. cu regulator fuzzy acordat optimal utilizând algoritmi de optimizare inspirați din natură. Proiect: Dezvoltarea unor sisteme de conducere inteligentă. Sarcini: - punerea problemei 3 ore; - analiza structurilor de reglare automată 4 ore; - proiectare și acordare 6 ore; - implementarea structurilor de reglare automată 5 ore; - analiza efectelor diverselor structuri și valori de parametri asupra indicatorilor de calitate ai sistemelor de reglare automată 3 ore. Studenții vor studia și recenza o lucrare recentă (din anul curent sau cel anterior) care se ocupă cu teorie / aplicații în domeniul disciplinei, aleasă de studenți din una din revistele de vârf în domeniu, vor realiza o prezentare de aproximativ 15 minute 3 Expunere temă, discuții, întrebări, rezolvare pe calculator a unor probleme, scriere de programe Cel puţin un un titlu trebuie să aparţină colectivului disciplinei. De asemenea, cel puţin un titlu trebuie să se refere la o lucrare de referință pentru disciplină, lucrare de circulaţie naţională şi internaţională, existentă în biblioteca UPT. 1 Tipurile de activităţi aplicative sunt cele precizate în nota de subsol 6. Dacă disciplina conţine mai multe tipuri de activităţi aplicative atunci ele se trec consecutiv în liniile tabelului de mai jos. Tipul activităţii se va înscrie într-o linie distinctă sub forma: Seminar:, Laborator:, Proiect: şi/sau Practică:.

4 folosind Power Point in MS Office 003 cu relații editate în Microsoft Equation Editor 3.0. Studenții vor respecta sarcinile de mai sus dar pot utiliza și alte surse de informare pentru a dispune de o bază de ințelegere solidă a subiectelor tratate în lucrarea aleasă. Activitățile pot fi organizate în stil de lucru in echipă. Este recomandat ca echipele să fie alcătuite din trei studenți, dar sarcinile pot fi indeplinite de un număr mai mic de studenți. Bibliografie S. Preitl, R.-E. Precup, Introducere în conducerea FUZZY a proceselor, Editura Tehnică, București, J.-S. R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing. A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence; Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, R.-E. Precup, S. Preitl, Fuzzy Controllers, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, R.-E. Precup, Soluții de conducere fuzzy a sistemelor cu fază neminimă. Aplicații la conducerea hidrogeneratoarelor, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, S. Preitl, R.-E. Precup, Regulatoare pentru servosisteme: metode de proiectare, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, R.-E. Precup, Matematici asistate de calculator. Algoritmuri, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, 00.. S. Preitl, R.-E. Precup (editori), Tehnici de proiectare a structurilor de reglare automată. Aplicații, Editura Orizonturi Universitare, Timișoara, R.-E. Precup, R.-C. David, Nature-Inspired Optimization Algorithms for Fuzzy Controlled Servo Systems, Butterworth- Heinemann, Elsevier, Oxford, UK, Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului Cunoștințele de sisteme inteligente, reglare, modelare și optimizare sunt importante pentru multe locuri de muncă în automatică, software și hardware dar oferă și suport pentru alte discipline în aceste domenii. Tehnicile sistemelor de conducere inteligentă sunt prezente în multe aplicații apreciate pe piața forței de muncă; acestea includ cele bazate pe machine learning. Majoritatea angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului solicită atât cunoștințe de automatică și informatică în general cât și cunoștințe de analiză și proiectare asistată de calculator a sistemelor de reglare automată. 10. Evaluare 10.4 Curs Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare Metode de evaluare 10.5 Activităţi aplicative S: Două întrebări la evaluarea orală finală, studenții au acces la materialul grafic predat la curs. L: Rezolvarea sarcinilor laboratorului. Examinare orală. 34 % Prezentarea sarcinilor rezolvate, programelor și rezultatelor obținute la laborator, răspunsuri la întrebări Pondere din nota finală P: Rezolvarea sarcinilor proiectului. Examinare orală pe baza prezentării PPT. 33 % Pr: Tc-R 15 : 10.6 Standard minim de performanţă (volumul de cunoştinţe minim necesar pentru promovarea disciplinei şi modul în care se verifică stăpânirea lui) 16 Promovarea evaluării finale, a activității la laborator și proiect. Aplicarea unor algoritmi de reglare și optimizare. 33 % 13 Cel puţin un titlu trebuie să aparţină colectivului disciplinei. 14 Fișele disciplinelor trebuie să conțină procedura de evaluare a disciplinei cu precizarea criteriilor, a metodelor și a formelor de evaluare, precum și cu precizarea ponderilor atribuite acestora în nota finală. Criteriile de evaluare trebuie să corespundă tuturor activităților prevăzute în planul de învățământ (curs, seminar, laborator, proiect), precum și formelor de verificare pe parcurs (teme de casă, referate ș.a.) 15 Tc-R=teme de casă - Referate 16 Pentru acest punct se recomandă consultarea Ghidului de completare a Fișei disciplinei de la adresa:

5 Data completării Titular de curs Titular activităţi aplicative Director de departament Data avizării în Consiliul Facultăţii Decan 1 Avizarea Fișei disciplinei a fost precedată de discutarea punctului de vedere al board-ului de care aparţine programul de studii.