Código: | EEC0083 | Sigla: | SBIC |
Áreas Científicas | |
---|---|
Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Automação, Controlo e Sistemas de Produção Indust. |
Ativa? | Sim |
Unidade Responsável: | Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores |
Curso/CE Responsável: | Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
---|---|---|---|---|---|---|---|
MIEEC | 127 | Plano de estudos oficial | 4 | - | 6 | 56 | 162 |
A unidade curricular pretende fornecer conhecimentos, métodos e tecnologias que permitam:
- descrever as propriedades de controladores baseados em lógica difusa e em redes neuronais;
- formular hipóteses de soluções para um problema de engenharia e pesquisar soluções concretas para essas hipóteses;
- identificar, analisar e modelizar problemas considerando aspectos de incerteza quantitative e qualitativa;
- analisar, projectar, modelizar e simular sistemas de controlo baseados em lógica difusa e em redes neuronais para processos industriais, com características de não linearidade e de incerteza;
- analisar compromissos a estabelecer na proposta de soluções;
- descrever, analisar, projectar, modelar e simular sistemas de supervisão, de detecção de falhas ou de diagnóstico, baseados em sistemas difusos e neuro-difusos;
- avaliar a aplicabilidade de sistemas de controlo e de análise de dados baseados em inteligência computacional em sistemas de engenharia;
No final da Unidade Curricular o Estudante deve ser capaz de: 1. analisar criticamente o funcionamento de sistemas de engenharia contendo subsistemas baseados em lógica difusa e/ou redes neuronais; 2. Modelar e simular um processo com recurso à ferramenta de simulação Matlab/Simulink 3. projetar um sistema de controlo baseado em lógica difusa. 4. - implementar, em HW e SW, subsistemas baseados em lógica difusa e em redes neuronais; 5. Explicar e aplicar os conceitos de sistemas de deteção de falhas ou de diagnóstico.
Conjuntos difusos e lógica difusa.
Modelos difusos, sistemas difusos.
Controlo baseado em lógica difusa. Incerteza e não linearidade. Análise e projecto de controladores simples. Heurísticas e meta-regras.
Introdução aos sistemas neuronais e aos sistemas neuro-difusos. Sistemas MIMO. Aplicação em sistemas de controlo e em mapeamentos não lineares. Controladores em modo de deslizamento.
Detecçao de falhas e diagnóstico. Métodos baseados em sistemas difusos e neuro-difusos.
Aulas teóricas de exposição e de apresentação e discussão de exemplos. Há, ainda, apresentação de ferramentas de projecto nos diferentes domínios da UC. Aulas práticas de resolução de problemas e de acompanhamento dos trabalhos práticos.
Designação | Peso (%) |
---|---|
Exame | 50,00 |
Participação presencial | 10,00 |
Trabalho escrito | 10,00 |
Trabalho laboratorial | 30,00 |
Total: | 100,00 |
Designação | Tempo (Horas) |
---|---|
Elaboração de projeto | 40,00 |
Elaboração de relatório/dissertação/tese | 12,00 |
Estudo autónomo | 38,00 |
Frequência das aulas | 48,00 |
Trabalho laboratorial | 24,00 |
Total: | 162,00 |
Não exceder o limite legal de faltas e obter um mínimo de 40% na avaliação do trabalho prático (TP).
Componentes de avaliação:
1- Problema (PR), avaliando a capacidade de resolver problemas de âmbito limitado, aplicando conceitos específicos da UC e utilizando ferramentas de simulação próprias. Avaliação dos trabalhos de casa e participação em sala de aula (HW+PC).
2- Trabalho prático e relatório associado (TP), avaliando as capacidades de analisar, projectar, modelizar e simular sistemas bem como a criatividade na formulação de hipóteses de soluções e o estabelecimento de compromissos. Os aspectos de implementação das soluções propostas são considerados na avaliação. São, também, avaliados o funcionamento do grupo de trabalho e os aspectos formais do relatório;
3- Exame (EX), avaliando a capacidade de analisar o funcionamento de sistemas de engenharia contendo subsistemas baseados em lógica difusa e/ou redes neuronais e a capacidade de aplicar sistemas baseados em inteligência computacional em sistemas de engenharia.
O enunciado do exame é em inglês.
A classificação final é obtida a partir de:
CF=0.2*(PR+WH+PC)+0.3*TP+0.5*EX
A aprovação na disciplina está condicionada à obtenção de um mínimo de 40% no Exame.
Não há.
A mesma dos alunos ordinários.
Apenas a classificação do Exame pode ser melhorada nas épocas a isso destinadas.