Programiranje za vodenje procesov

Osnovni cilj predmeta je naučiti študente temeljev računalniškega vodenja in avtomatizacije tehničnih sistemov in procesov.
Študenti pridobijo naslednje kompetence: * osnovni principi vodenja ter splošni pristopi k načrtovanju in izgradnji sistemov, * obravnava sistema za vodenje kot izdelka (s stališča ključnih atributov kot so npr. namen, funkcija, mehanizmi in struktura), pogled na sisteme vodenja skozi življenjski cikel in obravnava netehniških vidikov uvajanja sistemov za vodenje, * poznavanje osnovnih metod, orodij in gradnikov, ki jih potrebujemo, da lahko gradimo sisteme vodenja kot so: izbira senzorjev, aktuatorjev, krmilnikov in programske opreme za vodenje in nadzor ter načrtovanje enostavnejših algoritmov sekvenčnega vodenja.

Za uspešno osvajanje snovi je potrebno predhodno znanje, ki ga študentje pridobijo pri predmetih: Matematika, Fizika in Statistika (vsi trije predmeti so iz 1. letnika).

1. Uvod v sistemsko teorijo
   • Predstavitev predmeta, sistemi, sistemska teorija
   • Principi vodenja (odprtozančno, kompenzacija motnje, povratnozančno)

2. Sistemi za vodenje (namen, funkcije)
   • Sist. za vodenje (mehanizmi, struktura)
   • Življenjski cikel sistemov za vodenje
   • Netehniški vidiki

3. Uvod v tehnologijo sistemov vodenja
   • Tipala,
   • Izvršni sistemi,
   • Signali v sistemih vodenja

4. Sekvenčno vodenje
   • Osnove sekvenčnega vodenja
   • Industrijski regulatorji in krmilnik

5. Višji nivoji vodenja
   • Proizvodni nivo, procesni nivo
   • Procesni nivo, SCADA.

6. Primeri uporabe v okoljskih znanostih

Znanje in razumevanje:
Študentje se najprej seznanijo z osnovnimi principi vodenja ter splošnimi pristopi k načrtovanju in izgradnji sistemov. Sledi obravnava sistema za vodenje kot izdelka (s stališča ključnih atributov kot so npr. namen, funkcija, mehanizmi in struktura), pogled na sisteme vodenja skozi življenjski cikel in obravnava netehniških vidikov uvajanja sistemov za vodenje. S temi znanji so študenti sposobni razumeti in analizirati delovanje sistemov avtomatskega vodenja. Osrednji del je posvečen osvojitvi osnovnih metod, orodij in gradnikov, ki jih potrebujemo, da lahko gradimo sisteme vodenja. Študenti se naučijo izbirati senzorje, aktuatorje, krmilnike in programsko opremo za vodenje in nadzor ter načrtovati enostavnejše algoritme sekvenčnega vodenja.

• Več avtorjev (1998): Celostni pristop k računalniškemu vodenju procesov, urednik S. Strmčnik, Založba Fakultete za elektrotehniko, Ljubljana. Katalog E-gradivo
• H. Jack (2008): Automating Manufacturing Systems with PLCs, E-gradivo
• J. Kocijan, S. Strmčnik (2016): Osnove avtomatskega vodenja, Založba Univerze v Novi Gorici, Nova Gorica. Publisher of UNG
• J. Kocijan (2021): Zbirka nalog iz osnov avtomatskega vodenja. Vipava; Ljubljana.

S pisnim delom izpita se preverjajo teoretična, praktična in računska znanja osnovnih principov analize in načrtovanja vodenja (100 %)

Prof. dr. Juš Kocijan je raziskovalec na Odseku za sisteme in vodenje na Institutu Jožef Stefan in redni profesor za elektrotehniko na Poslovno-tehniški fakulteti Univerze v Novi Gorici.
Poleg raziskav in pedagoškega dela je bil aktiven tudi kot nosilec domačih in mednarodnih projektov, urednik in član uredniških odborov znanstvenih revij, član tehniškega komiteja IFAC za računsko inteligenco v avtomatskem vodenju. Prof. Kocijan je starejši član društva IEEE in IEEE Control Systems Society, član Slovenskega društva za simulacijo in modeliranje SLOSIM in član Društva avtomatikov Slovenije. Njegovo raziskovalno področje zajema modeliranje dinamičnih sistemov z modeli na podlagi Gaussovih procesov, načrtovanje vodenja z modeli na podlagi Gaussovih procesov, večmodelni pristop k modeliranju in načrtovanju vodenja, uporabe nelinearnega vodenja, analiza in načrtovanje multivariabilnih sistemov po metodi glavnih poti.

Izbrane objave

KOCIJAN, Juš. Modelling and control of dynamic systems using Gaussian process models, (Advances in industrial control). Cham [etc.]: Springer, cop. 2016. XVI, 267 str., graf. prikazi. ISBN 978-3-319-21020-9, doi: 10.1007/978-3-319-21021-6. [COBISS.SI-ID 29101607]

KOCIJAN, Juš. Modeliranje dinamičnih sistemov z umetnimi nevronskimi mrežami in sorodnimi metodami. 2. izd. V Novi Gorici: Založba Univerze, 2015. Ilustr. ISBN 978-961-6311-92-2. [COBISS.SI-ID 281954560]

KARBA, Rihard, KARER, Gorazd, KOCIJAN, Juš, BAJD, Tadej, ŽAGAR KARER, Mojca, ŽAGAR KARER, Mojca (urednik), FAJFAR, Tanja (urednik). Terminološki slovar avtomatike, (Zbirka Slovarji). Ljubljana: Založba ZRC, 2014. 136 str. ISBN 978-961-254-719-6. [COBISS.SI-ID 275900160]

GRANCHAROVA, Alexandra, VALKOVA, Ivana, HVALA, Nadja, KOCIJAN, Juš. Distributed predictive control based on Gaussian process models. Automatica, ISSN 1873-2836. [Online ed.], Mar. 2023, vol. 149, [article no.] 110807, str. 1-9, ilustr., doi: 10.1016/j.automatica.2022.110807. [COBISS.SI-ID 135932419]

PERNE, Matija, KOCIJAN, Juš, BOŽNAR, Marija, GRAŠIČ, Boštjan, MLAKAR, Primož. Hybrid forecasting of wind for air pollution dispersion over complex terrain. Journal of environmental informatics, ISSN 1726-2135, 2023, 41, 2, str. 88-103, ilustr. http://www.jeionline.org/index.php?journal=mys&page=article&op=view&path%5B%5D=200600073, doi: 10.3808/jei.202300489. [COBISS.SI-ID 154495235]

KOCIJAN, Juš, HVALA, Nadja, PERNE, Matija, MLAKAR, Primož, GRAŠIČ, Boštjan, BOŽNAR, Marija. Surrogate modelling for the forecast of Seveso-type atmospheric pollutant dispersion. Stochastic environmental research and risk assessment, ISSN 1436-3240, 2023, vol. 37, no. 1, str. 275-290, doi: 10.1007/s00477-022-02288-x. [COBISS.SI-ID 137786371]

KOCIJAN, Juš, PERNE, Matija, GRAŠIČ, Boštjan, BOŽNAR, Marija, MLAKAR, Primož. Sparse and hybrid modelling of relative humidity : the Krško basin case study. CAAI transactions on intelligence technology, ISSN 2468-2322, 2020, vol. 5, no. 1, str. 42-48, doi: 10.1049/trit.2019.0054. [COBISS.SI-ID 33253415]

KOCIJAN, Juš, PERNE, Matija, MLAKAR, Primož, GRAŠIČ, Boštjan, BOŽNAR, Marija. Hybrid model of the near-ground temperature profile. Stochastic environmental research and risk assessment, ISSN 1436-3240, 2019, vol. 33, no. 11/12, str. 2019-2032, doi: 10.1007/s00477-019-01736-5. [COBISS.SI-ID 32875815]

KOCIJAN, Juš, GRADIŠAR, Dejan, STEPANČIČ, Martin, BOŽNAR, Marija, GRAŠIČ, Boštjan, MLAKAR, Primož. Selection of the data time interval for the prediction of maximum ozone concentrations. Stochastic environmental research and risk assessment, ISSN 1436-3240, 2018, vol. 32, no. 6, str. 1759-1770, doi: 10.1007/s00477-017-1468-y. [COBISS.SI-ID 31210023]

ALEKSOVSKI, Darko, KOCIJAN, Juš, DŽEROSKI, Sašo. Ensembles of fuzzy linear model trees for the identification of multi-output systems. IEEE transactions on fuzzy systems, ISSN 1063-6706. [Print ed.], 2016, vol. 24, no. 4, str. 916-929, doi: 10.1109/TFUZZ.2015.2489234. [COBISS.SI-ID 28967207]