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Sistemas Baseados em Inteligência Computacional

Ficha provisória
Código: EEC0083     Sigla: SBIC

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Automação, Controlo e Sistemas de Produção Indust.

Ocorrência: 2017/2018 - 2S

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIEEC 116 Plano de estudos oficial 4 - 6 56 162

Docência - Horas

Teóricas: 2,00
Práticas Laboratoriais: 2,00

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

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; 

Resultados de aprendizagem e competências

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.  

Modo de trabalho

Presencial

Programa

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. 

Bibliografia Obrigatória

Dimiter Driankov, Hans Hellendoorn, Michael Reinfrank; An introduction to fuzzy control. ISBN: 3-540-60691-2
Jyh-Shing Roger Jang, CXhuen-Tsai Sun, Eiji Mizutani; Neuro-fuzzy and soft computing. ISBN: 0-13-261066-3
R. Isermann; Fault-diagnosis systems, Springer, 2006. ISBN: 3-540-24112-4

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

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. 

Software

Matlab
Simulink
Fuzzy Logic Tlbx
Neural Network Tlbx

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de controlo > Automação
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de simulação
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de processos > Controlo de processos
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de sistemas

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 50,00
Participação presencial 10,00
Trabalho escrito 10,00
Trabalho laboratorial 30,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

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

Obtenção de frequência

Não exceder o limite legal de faltas e obter um mínimo de 40% na avaliação do trabalho prático (TP).

Fórmula de cálculo da classificação final

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. 

Provas e trabalhos especiais

Não há.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A mesma dos alunos ordinários. 

Melhoria de classificação

Apenas a classificação do Exame pode ser melhorada nas épocas a isso destinadas. 

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