Ders Kodu Ders Adı Teorik Uygulama Laboratuvar Yerel Kredi AKTS
EEE510 İLERİ KONTROL KURAMI 3,00 0,00 0,00 3,00 6,00

Ders Detayı
Dersin Dili : İngilizce
Dersin Seviyesi : Yüksek Lisans
Ön Koşullar : Yok
Dersin Amacı : Bu ders ileri kontrol teorisi kavramlarını ve hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sistemler için yöntemlerini sağlayacaktır. Elbette stabilite koşulları altında doğrusal ve doğrusal olmayan sistem kontrol tekniklerini içerir. Doğrusal olmayan kontrol sistemleri tanıtılacak ve doğrusal olmayan kontrol sistemleri için kullanılacaktır.
Dersin İçeriği : İleri kontrol kuramı, doğrusal ve doğrusal olmayan kontrol sistemlerinin kontrolü ve kararlılık koşulları ile ilgilidir. İleri kontrol birçok alandan ilham alır, geri besleme doğrusallaştırma, sağlam, uyarlanabilir ve geri adım atma yöntemleri. Ders aşağıdaki konuları içerecektir; yapay sinir ağları ve makine öğrenimi tabanlı kontrol uygulamaları.
Dersin Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar : Slotine and Li 1991, Nonlinear Control Ogata 5th ed. Modern Control Engineering Astrom Adaptive Control Systems
Planlanan Öğrenme Etkinlikleri ve Öğretme Yöntemleri : Yüzyüze, sunum ve projeler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar : A
Dersi Veren Öğretim Elemanları : Doç. Dr. Savaş Şahin
Dersi Veren Öğretim Elemanı Yardımcıları : Savas Sahin
Dersin Verilişi : Sunum

  • 1 Doğrusal sistemleri kararlılık koşullarıyla kavrayabilecektir.
  • 2 Alanının doğrusal olmayan kontrol sistemleri tekniklerine / algoritmalarına girişini bilir.
  • 3 Lyapunov kriterleri ile doğrusal olmayanların kararlılık analizinin nasıl yapılacağını anlayabilecektir.
  • 4 Yapay Sinir Ağları üzerinden geri besleme doğrusallaştırma, sağlam kontrol ve uyarlamalı kontrol gibi doğrusal olmayan kontrol yöntemlerine giriş hakkında bilgi sahibi olabilecektir.
  • 5 Sentetik tesislere çeşitli doğrusal olmayan kontrol algoritmalarını uygulama olarak tasarlayabilecektir.

Ders Kodu Ders Adı Teorik Uygulama Laboratuvar Yerel Kredi AKTS

Teorik Uygulama Laboratuvar Hazırlık Bilgileri Öğretim Metodları
1.Hafta *Giriş
2.Hafta *Doğrusal sistemlerin kontrolü
3.Hafta *Doğrusal sistemlerin kararlılığı
4.Hafta *Doğrusal olmayan kontrol teknikleri
5.Hafta *Lyapunov tabanlı kararlılık
6.Hafta *Gürbüz kontrol
7.Hafta *Feedback linearization
8.Hafta *Feedback linearization
9.Hafta *Ara sınav
10.Hafta *Uyarlanır kontrol yöntemleri
11.Hafta *Yapay sinir ağlarına dayalı tanımlama
12.Hafta *Yapay sinir ağları tabanlı kontrol
13.Hafta *Uygulama
14.Hafta *Uygulama
15.Hafta *Uygulama

  • 1 Vize : 30,000
  • 2 Proje : 30,000
  • 3 Final : 40,000

Aktiviteler Sayı Süresi(Saat) Toplam İş Yükü
Ödev 5 15,00 75,00
Derse Katılım 15 3,00 45,00
Ders Öncesi Biresysel Çalışma 13 2,00 26,00
Ara Sınav Hazırlık 1 10,00 10,00
Final Sınavı Hazırlık 1 15,00 15,00
Proje 1 5,00 5,00
Uygulama / Pratik 1 6,00 6,00
Toplam : 182,00
Toplam İş Yükü / 30 ( Saat ) : 6
AKTS : 6,00