• Kirjeldada automatiseerimise eesmärke tööstuses;
• Anda ülevaade automaatjuhtimise võimalustest ja piirangutest;
• Õpetada kuidas teha protsess töökindlamaks, täpsemaks ja ökonoomsemaks süsteemile mõjuvate häiringute suhtes;
• Tutvustada protsessiohutuse põhimõtteid ja lahendusi;
• Tutvustada automaatikaprojekte.
• Anda ülevaade keerukate süsteemide juhtimise meetoditest ning nende kasutamisest töökindlate juhtimissüsteemide loomisel;
• Anda ülevaade tehisintellekti meetoditel (tehisnärvivõrgud, hägusad süsteemid, geneetilised algoritmid) põhinevatest süsteemide modelleerimise ja juhtimise meetoditest ning nende kasutamisest erinevates rakendustes juhtimissüsteemide loomisel või arendamisel;
• Anda ülevaade tehisintellekti meetoditel põhinevatest klassifitseerimise ja tuvastamise meetoditest ning nende kasutamisest erinevates rakendustes.
• Anda ülevaade murrulistel tuletistel põhinevast juhtimisest.

• Describe the goals of automation in industry.
• To analyse the possibilities and limitations of control.
• To teach the students how to make a process more reliable, precision, economical in spite of disturbances acting on the system;
• To describe the principles of process safety;
• To describe control engineering projects.
• To give an overview of complex systems control methods and their applications in design of reliable control systems.
• To give an overview of artificial intelligence methods (artificial neural networks, fuzzy systems, genetic algorithms) based systems identification and control techniques and their applications in development of intelligent control systems.
• To give an overview of artificial intelligence methods based classification and recognition techniques and their applications.
• To give an overview of fractional-order control techniques.

• Omab süstemaatilist ülevaadet keerukate süsteemide modelleerimise ja juhtimise meetoditest ning nende kasutamisest rakendustes;
• Analüüsib juhtimisülesannet ja valib selleks sobiva regulaatori, kombineerib erinevaid meetodeid konkreetse probleemi jaoks parima lahenduse väljatöötamiseks;
• Oskab projekteerida ja simuleerida mittelineaarseid adaptiivseid süsteeme MATLAB/Simulink keskkonnas ja analüüsida nende käitumise;
• Tunneb tehisnärvivõrkude, häägusa loogika, geneetilistel algoritmidel ja murrulistel tuletistel põhinevaid meetodeid ning oskab kasutada neid juhtimissüsteemide projekteerimisel; .
• Koostab lihtsamaid kaitseahelad riski vähendamiseks.

• Knows about main methods of modeling and control of complex systems, has an overview of practical applications of these methods;
• Can analyze and compare different control techniques, estimate limits of their applicability in practice and combine different methods for finding the best solution of a particular problem;
• Can design, simulate and analyze behavior of nonlinear systems in MATLAB/Simulink environment;
• Knows and can use different artificial neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms and fractional order models based control algorithms;
• Can design simple safety instrumented systems.

Mitmemõõtmelise protsessi juhtimine. Portsuprotsesside juhtimine. Protsessijuhtimise seosed ärijuhtimisega. Mudelipõhine reguleerimine. Kaskaad-, otseside ja valikuga regulaator.
Protsesside ohutus, kaitseahelad ja ohutusseadmed. Automaatika projektid.
Mittelineaarsed süsteemid, nende identifitseerimise ja juhtimise põhimõtted;
Adaptiivsed juhtimissüsteemid;
Tehisnärvivõrgud, nende struktuurid ja treenimise algoritmid;
Mittelineaarsete süsteemide identifitseerimine tehisnärvivõrkudega;
Mittelineaarsete süsteemide juhtimine tehisnärvivõrkudega;
Iseõppivad närvivõrgud;
Kujundite tuvastamine ja mustrite klassifitseerimine;
Hägusad juhtimissüsteemid;
Mittelineaarsete süsteemide juhtimine dünaamiline lineariseerimine abil;
Geneetilised algoritmid ja nende rakendused mittelineaarsete süsteemide identifitseerimise juhtimisel;

Internal Model Control. Cascade, feedforward, ratio and override control. Multivariable control. Batch processes control. Plantwide control. Process safety. Safety instrumented system. Control engineering projects.
Nonlinear systems, Principes of nonlinear systems identification and control;
Adaptive control systems;
Artificial neural networks. Structures of artificial neural networks and training algorithms;
Artificial neural networks based identification of nonlinear systems;
Artificial neural networks based control of nonlinear systems;
Self-learning neural networks;
Artificial neural networks based image recognition and pattern classification;
Fuzzy control;
Dynamic feedback linearization based control of nonlinear systems;
Genetic algorithms and their applications for identification and control of nonlinear systems.

vt. hindamiskriteeriumid

see Evaluation Criteria

Laboriaruannete koostamine.

Reports based on laboratory trainings and theoretical materials.

• Huang, S., Tan, K. K., Tang, K. Z. Neural network control : theory and applications, Baldock : Research Studies, 2004;
• Kevin M. Passino, et al. Fuzzy Control, 1997.;
• S.N. Sivanandam, S.N. Deepa, Introduction to Genetic Algorithms, Springer-Verlag, 2010
• Jean Levine, Analysis and Control of Nonlinear Systems, Springer-Verlag, 2009

-