mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Modeliranje in identifikacije

Za predmet Modeliranje in identifikacije še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za predmet Modeliranje in identifikacije: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja40 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo105 ur
  • Seminarji5 ur

Vsebina

  1. Uvod: osnovni principi, dinamični sistemi, izgradnja modelov, modeli, osnovni pristopi k modeliranju, vrednotenje modelov.
  2. Modeliranje in simulacija dinamičnih sistemov z Matlabom: fizikalni model, simulacije v časovnem prostoru, pretvorbe modelov, simulacije v frekvenčnem prostoru, blokovni diagrami, izgradnja modelov.
  3. Matematično modeliranje tehniških sistemov: enostavni mehanski sistemi, enostavni primeri gibanja tekočin, enostavni termični procesi; uvod in fizikalni opis sistema, opis modela, izgradnja modela, analiza in zaključki.
  4. Poenostavitev modelov: prenosne funkcije linearnih sistemov, poenostavitev linearnih sistemov, posplošitev nelinearnih sistemov.
  5. Identifikacija enostavnih modelov na osnovi stopničnega odziva: vrste modelov, aproksimacija sistemov z zakasnitvijo in aperiodičnim dušenjem, sistemi brez kompenzacije, oscilirajoči sistemi in sistemi z inverznim odzivom.
  6. Identifikacija parametričnih modelov: izhodišča, matematičen opis odtipanih sistemov, ARX – enostavno ocenjevanje z metodo najmanjsih kvadratov, alternativne metode in pristopi.
  7. Modeliranje nelinearnih modelov: motivacija, razumevanje nevronskih mrež, kakovost modelov in vrednotenje.
  8. Kakovost modelov: izvori pogreškov, omejitve in točnost, zmogljivost modelov in regulatorjev.

Ocenjevanje

Laboratorijsko delo 40 %, Pisni izpit 40 %, Ustni izpit 20 %

Pogoji za vključitev

Osnovno znanje matematičnega modeliranja, linearne algebre in teorije linearnih regulacij.

Literatura

  • Rihard Karba: Modeliranje procesov, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko in Fakulteta za računalništvo in informatiko, Ljubljana, 1999.
  • Maja Atanasijević-Kunc: Modeliranje procesov, Zbirka primerov z ilustracijami v Matlab-Simulinku, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko in Fakulteta za računalništvo in informatiko, Ljubljana, 2005.
  • D. Matko: Identifikacije, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko in Fakulteta za računalništvo in informatiko, Ljubljana, 1992.
  • B. Tovornik: Izbrana poglavja iz parametričnih identifikacij procesov, Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Maribor, 1992.
  • R. Isermann: Uberwachung und fehlerdiagnose, VDI Verlag, 1994.

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.