CISE 422 Intelligent Controllers

مع Dr. Muhammad Mysorewala في ترم 191

جودة المقرر بشكل عام:
المقرر صراحة جدا مرتب ومنظم وهذي من عادات الدكتور محمد.

المواضيع التي يغطيها المقرر:
20% (Major 1)
اول خطوة في المقرر راح تاخذ مقدمة عن Intelligent controllers مثل Fuzzy logic و Neural Network و اخر شيء عن شغلة Expert PID. ركز اكثر على Expert PID>> في حقيقة كنت جاهل بمعرفتي عن PID كنت متوقع عبارة عن ثوابت من Kd,Kp,Ki وما يتغيرون. لا الحين انت كمهندس تحكم لك الحرية انك تغيرهم بناءاً على Error. مثال اذا كان error كبير, خلي Kp صغير>> واذا صار error صغير تقدر تحط kp كبير عشان تتجنب Overshoot. برضو ركز على Fuzzy >> راح تأخذ نبذة بسيط عنه.
ويتكون Fuzzy من ثلاث مراحل مهمة: Fuzzification>> ثم If Then Rules>> واخر شيء Defuzzification.

20% (Major 2)
في هذا القسم راح تركز على Fuzzy logic. اول شيء خلينا نفهم وش يعني Fuzzy وليش نحتاجه ؟؟ لو سألت وش درجة الحرارة الغرفة الحين؟ ممكن تكون معتدل الجو او البرودة خفيفة وهذي تسمى Fuzziness. فعقلك عنده اكثر من رأى طيب وش اسوي ارفع المكيف ولا اخفضه . فكرت Fuzzy يعدل بين الرأيين ويعدل المكيف على مزاجك. فهو عبارة عن محاكاة عقل انسان اذا عند اكثر من لوقيك في نظامك كيف يقدر يعطيك افضل اوتبت.

20% (Major 3)
بعد ما تفهم فكرة Fuzzy وكيف تطبقه في الواقع نسأل نفسنا وش يفيديني هذا في الكنترول؟ الجواب يقدر يخلي الكنترولر Adaptive بمعنى ثاني Kd,Kp,Ki يتغير بناءا على error وهذا اضافة جدا قوية للنظام اذا هو Adaptive, طبعا ما راح اتكلم عن الكونسبت وكيف هذي الشيء يصير تقدر تشوف من السلايدات من الرابط.
بعدها راح تأخذ نبذة عن Neural Network (هذا امتع قسم في المادة) وهو عبارة عن محاكاة عقل الانسان في التعلم. في البداية كنت تسوي مودلينق باستخدام Laplace, سويت ل DC motor شوف كم اخذ منك وقت تطلع مودل لنظام جدا بسيط زي موتر فما بالك للروبوت او سيارة, باقي Airplane (بالتوفيق). ولكن شكرا ل Neural Network جمع له بيانات وهو يضبطك مودل على شكل Matrix (علاقة بين انبت و اوتبت) مهما كان النظام معقد وغير عن كذا يسوي مودل كل فترة وتسمى ب Online Learning.

20% (Final)
في نوع ثاني من Neural Network تستخدم في Image Procesing انه كيف يقدر يقولك هذا في الصورة بيض او خبز(شكلي جيعان)؟ فالكاميرا يشوف الصورة بلغة Matrix. تقدر تعرف الفرق بينهم باستخدام integration في اكثر من طريقة تقدر تفرق بينهم للمعلومة. اول شيء تجمع بيانات عن الاغراض الي تبي تصنفهم وتقول هذا خبز وهو يجمع بيانات عن مساحة وشكله, بعدين تروح للعصير وتسوي نفس الشيء. في نهاية يطلع شكلهم على Normal distribution.

واخر شيء تخش في عالم ثاني والي هو دمج بين Fuzzy وNeural Network وهنا جمعت Learning و Adaptive وتخلي نظام تقريبا متكامل ومن الامثلة ANFIS.

الكتاب المستخدم للمقرر:
(لا يوجد كتاب).

الأسئلة والأمثلة المستخدمة في المقرر:
في امثلة في سلايدات الدكتور ولكن الصعوبة المقرر ما تقدر تحصل امثلة غيرها عشان تجهز للاختبارات ولكن انصحك تركز مع الدكتور وما راح تحصل مشاكل في الاختبارات.

مدى فائدته في الناحية التطبيقية:
ما ادري من وين ابدأ واتكلم عن تطبيقات لانها جدا واسعة. مثلا السيارة الكنترولر حقك مثبت السرعة اذا صر لك حادث لو ما سمح الله راح تشوف مثبت السرعة يخبط بعد الحادث فتحتاج ترجع لميكانيكي عشان يعدل الكنترولر ولكن باستخدام Neuro Fuzzy تقدر تقول مثبت السرعة يكون شغال وبروضو الكنترولر يتعلم ويحدث الكنترولر من نفسه. وبرضو في مجال الروبوتيكس اصعب شيء تواجه اذا تبي تصمم كنترولر, وعشان تصمم كنترولر تحتاج المودل باستخدام Machine Learning. وايضا في مجال Image processing باستخدام Unsupervised Learning. والي ذكرته مجرد 5% من تطبيقاته.

إضافات:
1- الحضور عليه 5% .
2-الواجبات عليه 15% بعضها طويلة وتحتاج جهد عالي.
3- تحتاج ماتلاب كثيرة حتى في الواجب.
4-الدكتور يتفنن في التركات عاد هذا مجاله في الكورس.
5- بنسبي لي كان الكورس يأخذ مني جهد عالي ومستواه advance, لكن اتوقع يختلف لطلاب الكنترول.
6-الكورس حاليا اشوف فائدته للقسم الابحاث, اذا تبي تكمل درساتك ينصحك تنزله.
7-الصعوبة الحقيقة في التطبيق وليس مجرد الفهم الكونسبت وخلاص. اذا عندك روبوت وتبي تدخله مع Fuzzy هنا الاختبار الحقيقي لك.

ملفات:
CISE 422-191