|
Lecturer(s)
|
-
Složil Čestmír, Ing. Ph.D.
-
Kalina Adam, Ing.
-
Mazín Petr, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Course content
|
1.System identification and mathematical modelling, introduction, 2.System, model structures, experimental conditions, identification methods, 3.Linear regresion, least squares method, 4.General structure of linear stochastic input-output model, special cases, 5.Optimal prediction for linear stochastic system, 6.Prediction error methods, 7.Instrumental variable method, Yule Walker equations, 8.Recursive methods of parameter identification, 9.Nonparametric methods, namely correlation and spectral analysis, 10.Probabilistic modelling, Bayesian approach,filtering, prediction, smoothing, point estimates, 11.Linear stochastic systems, Kalman filtering and Bayesian recursive relations, 12.State estimation of nonlinear stochastic systems-local methods (extended, unscented, difference Kalman filters), 13.State estimation of nonlinear stochastic systems-global methods (point-mass, particle, Gaussian sum filters).
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Laboratory work, Lecture, Practicum
- Contact hours
- 39 hours per semester
- Practical training (number of hours)
- 26 hours per semester
- Graduate study programme term essay (40-50)
- 50 hours per semester
- Preparation for an examination (30-60)
- 45 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| aplikovat metody lineární algebry |
| aplikovat základní techniky integrálního a diferenciálního počtu |
| popsat vlastnosti náhodných veličin, stochastických procesů a stochastických systémů |
| interpretovat stavový a vstupně-výstupní popis systému |
| Skills |
|---|
| aplikovat techniky integrálního a diferenciálního počtu při práci s náhodnými veličinami |
| aplikovat metody lineární algebry při analýze vlastností lineárně transformované náhodné veličiny |
| převést vstupně-výstupní popis systému na stavový a naopak |
| Competences |
|---|
| N/A |
| N/A |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| formulovat problém odhadu neznámých parametrů na základě dostupných dat |
| analyzovat a vyhodnotit vlastnosti odhadu stavu i parametrů |
| vybrat vhodnou identifikační techniku pro danou formulaci problému odhadu parametrů |
| vybrat vhodnou filtrační techniku pro danou formulaci problému odhadu stavu |
| formulovat problém odhadu stavu stochastických dynamických systémů |
| Skills |
|---|
| navrhnout a aplikovat metodu nejmenších čtverců, metodu chyby predikce a metodu přídavné proměnné pro odhad parametrů vstupně-výstupních modelů |
| navrhnout a aplikovat metody globální filtrace pro odhad stavu stochastického dynamického systému (zejména metoda vícenásobné linearizace a metoda bodových mas) |
| navrhnout a aplikovat metody lokální filtrace pro odhad stavu stochastického dynamického systému (zejména rozšířený Kalmanův filtr a unscentovaný Kalmanův filtr) |
| Competences |
|---|
| N/A |
| N/A |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Lecture |
| Self-study of literature |
| Practicum |
| Skills |
|---|
| Practicum |
| Competences |
|---|
| Practicum |
| Self-study of literature |
| Lecture |
| assessment methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Written exam |
| Oral exam |
| Skills |
|---|
| Seminar work |
| Competences |
|---|
| Written exam |
| Oral exam |
| Seminar work |
|
Recommended literature
|
-
Eck V. Identifikace a modelování. ČVUT Praha, 1989.
-
Strejc V. Teorie automatického řízení II. ČVUT Praha, 1988.
-
Strejc, Vladimír. Stavová teorie lineárního diskrétního řízení. Vyd. 1. Praha : Academia, 1978.
-
Šimandl, Miroslav. Identifikace systémů a filtrace. Plzeň : ZČU, 1995. ISBN 80-7082-170-1.
|