AKTSMühendislik 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
Öğretim üyesinin onayı
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 Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Course Assistants
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;
  • Mühendislik sistemleri için kestirim ve tanılama konularının irdelenmesi ve öğrencilerin bu konularda uygulama ile tecrübe kazanmaları hedeflenmiştir.
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 Matematik, fen ve temel bilimler alanlarındaki bilgileri uzmanlık seviyesinde anlama ve uygulama becerisi kazanır.
2 Mühendislik alanında güncel teknik ve yöntemlerle bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşma, kazanılan bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi kazanır.
3 Alanıyla ilgili en son gelişmelerin de farkında olarak problemleri tanımlar, formüle eder ve çözümlerde yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler gelistirir.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı arastırmaları tasarlar ve uygular, çalışma sonuçlarını ve elde ettiği verileri uzmanlık seviyesinde analiz eder ve yorumlar.
5 Alanındaki uygulamaları, teknikleri, modern araç ve gereçleri uzmanlık seviyesinde kullanma becerisi kazanır.
6 Bağımsız olarak özgün bir çalışma sürecini tasarlar, yürütür ve sonuçlandırır.
7 Disiplinler arası ve disiplin içi takımlarda çalışabilir, liderlik yapabilir, farklı disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir ve çözüm yaklaşımları geliştirebilir.
8 Mesleki tüm etkinliklerde bilimsel, toplumsal, etik değerleri gözetir ve sorumluluk bilincini uzmanlık seviyesinde kazanır.
9 Yaptığı akademik çalışmaların süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslar arası akademik ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktararak literatüre katkı sağlar, uzmanlık alanında çalışan topluluklar ve bilimsel çalışanlarla etkin iletişim kurar.
10 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği becerisini uzmanlık seviyesinde kazanır.
11 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletisim kurar.
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.

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