| Type: | basiskursus, kursus på phd-niveau, udbydes under åben uddannelse
Sprog: engelsk |
|
|
Tidligere kursus: C0414
|
|
Pointspærring: C0414
|
|
|
|
Faglige forudsætninger: (04041/04040).(50300/72131/36231)
|
|
Ønskelige forudsætninger: 04244/50310
|
|
Vejledende placering: Sidst i studiet.
|
|
Undervisningsform: Forelæsninger og grupperegning.
|
|
Evalueringsform Rapportaflevering
|
|
Karakter: 13-skala
|
|
|
|
Bemærkninger: I kurset kombineres reguleringsteknik , statistik og optimeringsmetoder. Forudsætning for kurset er et indledende statistisk kursus (04041(04040) og et indledende kursus i reguleringsteknik (50300/72131/36231). Kurset knytter til 50360, 50320 samt 04231.
|
|
|
|
|
|
Institut: Informatik og Matematisk Modellering
|
|
Studieudvalg: MIFSU
|
Kursusmål: At give deltagerne et kendskab til eksisterende metoder
1) til beskrivelse og regulering af stokastiske systemer, d.v.s. dynamiske systemer påvirket af stokastiske forstyrrelser.
2) til identifikation (dvs. estimation af ukendte parametre) af stokastiske systemer og endelig
3) til adaptiv regulering (dvs. simultan regulering og identifikation) af stokastiske systemer.
|
Kursusindhold: Med baggrund i teorien for regulering af deterministiske systemer diskuteres regulering af dynamiske systemer med stokastiske forstyrrelser. Kurset består af tre dele. I første del forudsættes systemet kendt og den grundlæggende stokastiske reguleringsteori behandles. Som overgang til behandlingen af regulatorer for ukendte systemer indgår som kursets andet afsnit en gennemgang af systemidentifikation, d.v.s. af metoder til estimering af parametre i modeller for dynamiske systemer. I den tredie og afsluttende del anvendes resultaterne fra de to tidligere afsnit til en diskussion af regulering af dynamiske systemer med ukendte parametre. Problemstillingerne behandles hovedsageligt for systemer beskrevet i diskret tid, og der orienteres om tilsvarende problemer i kontinuert tid.
I. Grundlæggende stokastisk reguleringsteori. Filterteori, specielt filtrering af data fra lineære dynamiske systemer, smoothing og prediktionsproblemet, Kalmanfilter. Optimal regulering, i særdeleshed stokastisk lineærkvadratisk regulering, minimalvariansregulering.
II. Systemidentifikation. Prædiktionsfejlmetoder i almindelighed, diskussion af identificerbarhedsproblemet, indflydelse af tilbagekoblinger, valg af indsignal, konsistens. Metodediskussion: Mindste Kvadraters Metode, Maximum Likelihood estimation. Rekursiv parameterestimering, specielt rekursive varianter af de nævnte metoder, konvergensanalyse.
III. Adaptiv prediktion og regulering. Optimal dual regulering. Approximationer, forsigtige (Cautious) regulatorer. Selvindstillende regulatorer, herunder en selvindstillende regulator baseret på minimalvariansregulering.
|
