GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MEEM-546 | UZMAN DENETLEYİCİ SİSTEMLERİN TASARIMI VE BENZETİMİ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Uzman denetim sistemlerinin tasarımını ve benzetimini yapabilecek bilgi ve beceriyi kazandırmak.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Doç. Dr. Erdinç ŞAHİN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Uzman denetleyici sistemleri tasarlayabilir. |
| 2 | Geliştirilmiş bulanık mantık tabanlı kontrol sistemi tasarımı gerçekleyebilir. |
| 3 | Yapay sinir ağları tabanlı ileri seviye uzman denetleyici tasarımı yapabilir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok.
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok.
Dersin İçeriği
Uzman denetim, akıllı arama algoritmaları, bulanık mantık, uzman PID denetleyici, Bulanık T-S modelleme ve denetim, uyarlamalı bulanık mantık, yapay ağlar, yinelemeli öğrenme kontrolü ve uygulamaları, uyarlamalı RBF yapay sinir ağları denetimi
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Klasik kontrole genel bakış - I | ||
| 2 | Klasik kontrole genel bakış - II | ||
| 3 | Akıllı denetim sistemlerine giriş | ||
| 4 | Uzman PID denetleyiciler | ||
| 5 | Bulanık matematik | ||
| 6 | Bulanık mantık denetleyici | ||
| 7 | Bulanık T-S modelleme ve kontrol | ||
| 8 | Uyarlamalı bulanık denetim | ||
| 9 | Yapay sinir ağları | ||
| 10 | Sinir ağları tabanlı denetim | ||
| 11 | Yinelemeli öğrenme kontrolü | ||
| 12 | Akıllı arama algoritmaları tasarımı | ||
| 13 | Benzetim çalışmaları - I | ||
| 14 | Benzetim çalışmaları - II |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
- Ders notları -Liu Jinkun, “Intelligent control design and matlab simulation”, Springer, 2018.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders kapsamında uzman denetleyici sistemlerin temel prensipleri, kural tabanlı kontrol yapıları, bulanık mantık ve yapay zekâ temelli kontrolör tasarımı öğretilir. Öğrencilere teorik ders anlatımı, örnek senaryoların çözümü ve MATLAB/Simulink veya Python ortamında benzetim çalışmaları yaptırılır. Öğrencilerden ödevler, dönem ödevi veya proje hazırlamaları beklenir. Dönem sonunda proje sunumları veya yazılı sınav ile değerlendirme yapılır.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 20 |
| Rapor Hazırlama | 1 | 40 |
| Ev Ödevi | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok.
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Rapor Hazırlama | 5 | 3 | 15 |
| Bireysel Çalışma | 10 | 5 | 50 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 5 | 5 | 25 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 5 | 5 | 25 |
| Ev Ödevi | 3 | 4 | 12 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 175 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |
| ÖÇ 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek