AKTS - Mühendislik Sistemlerinin Hesaplanması ve Tanılanması
Mühendislik Sistemlerinin Hesaplanması ve Tanılanması (MDES630) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Mühendislik Sistemlerinin Hesaplanması ve Tanılanması | MDES630 | Seçmeli Dersler | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
N/A |
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Türü | Diğer Bölümlerden Alınan Seçmeli Ders |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
Dersin Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | Ders sonunda öğrenciler, durum kestirimi için süzgeç tasarımı ve fiziksel sistemler üzerinde uygulama tecrübesi kazanacaklardır. Sistem tanılama teknikleri ve uygulamaları da ders kapsamında çalışılacaktır. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Kalman süzgeci, parametrik olmayan tanılama teknikleri, parametre kestirimi, süzgeç algoritmalarının gerçek sistemler üzerinde uygulanmaları, gerçek sistemlerden toplanan veri ile system tanılama. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Durum kestirimi, gözleyicilerin tekrarı | - |
2 | Kalman süzgeci | - |
3 | Genişletilmiş Kalman süzgeci | - |
4 | Unscented Kalman süzgeci | - |
5 | Unscented Kalman süzgeci | - |
6 | Örnek çalışmalar | - |
7 | Örnek çalışmalar | - |
8 | Sistem tanılama kavramları | - |
9 | Parametrik olmayan metodlar, parameter kestirim teknikleri | - |
10 | En küçük kareler kestirimi | - |
11 | En yüksek olasılık kestirimi | - |
12 | Öngörü hatası kestirimi | - |
13 | Tanılama için yapay sinir ağları | - |
14 | Örnek çalışmalar | - |
15 | Genel gözden geçirme | - |
16 | Final sınavı | - |
Kaynaklar
Ders Kitabı | 1. Kumar, P. R., Varaiya, P., Stochastic Systems: Estimation, Identification, and Adaptive Control, Prentice Hall, 1986. |
---|---|
Diğer Kaynaklar | 2. Ljung, L., System Identification, Theory for the User, PTR Prentice Hall, New Jersey, 1987. |
3. Maybeck, P. S., Stochastic Models, Estimation, and Control, Academic Press, 1979. | |
4. Minkler G., Minkler J. Theory and Application of Kalman Filtering, Magellan Book Company, USA, 1993. | |
5. Nelles O., Nonlinear System Identification from Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models, Springer, 2001 |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | - | - |
Sunum | - | - |
Projeler | 2 | 40 |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 2 | 40 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 20 |
Toplam | 5 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 80 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 20 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | X |
Destek Dersleri | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Bireysel ve ekip üyesi olarak ileri düzey araştırma faaliyetlerini yürütme yeteneği | |||||
2 | Araştırma konularını irdeleme, değerlendirme ve bilimsel muhakeme ile yorumlama yeteneği | |||||
3 | Yeni yöntemler oluşturma ve bunları özgün araştırma alanları ve konularına uygulama becerisi | |||||
4 | Deneysel ve/veya analitik verileri sistematik şekilde elde etme, bunları bilimsel sonuçlara ulaşacak şekilde tartışma ve değerlendirme yeteneği | |||||
5 | Bilimsel felsefe yaklaşımını mühendislik sistemlerinin analiz, modelleme ve tasarımında uygulayabilme becerisi | |||||
6 | Çalışmış olduğu sahadaki bilgiyi uluslararası düzeyde özgün çalışmaları oluşturacak, sürdürecek, tamamlayacak ve sunacak şekilde sentezleme yeteneği | |||||
7 | Çalıştığı mühendislik alanında bilimsel ve teknolojik gelişmelere katkıda bulunma | |||||
8 | Toplumu araştırma faaliyetleri aracılığıyla geliştirmek için endüstriyel ve bilimsel ilerlemelere katkıda bulunma |
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Derse Özgü Staj | |||
Alan Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
Sunum/Seminer Hazırlama | |||
Projeler | 3 | 10 | 30 |
Raporlar | |||
Ödevler | |||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 2 | 8 | 16 |
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 136 |