Classical control assumes you already have a clean model of your plant; this course is about what to do when you don't, and instead have to let measured data do the modeling for you. You'll work through the full pipeline on real signals, cleaning noisy measurements, fitting ARX and subspace models, pulling out reduced dynamics with DMD, then closing the loop with predictive and reinforcement-learning controllers, mostly in Python and Matlab across six homeworks and a project. It sits naturally after a first controls course and points toward where industry actually lives now, since most modern plants are tuned from logged data rather than first-principles derivations.
→ STARS müfredatı (resmi syllabus)
İzlencede 1 midterm var, ağırlığı %20. Final %30. Kalan %50 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.
İzlencede önerilen kitap: Data Driven Science & Engineering Machine Learning, Dynamical Systems, and Control, Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz, 2017.
3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.
| Kalem | Ağırlık | Notun (100 üzerinden) |
|---|---|---|
| Midterm | %20 | |
| Final | %30 | |
| Attendance | %5 | |
| Term project | %25 | |
| HW - evaluated via quizzes | %20 |
Ağırlıklar ME 418 izlencesinden. Hocanın bu dönemki dağılımı farklı olabilir; bağlayıcı olan ders izlencesidir. Harf notu sınırlarını hoca belirliyor, o yüzden hedefi sen giriyorsun. İzlencede FZ şartı var, sayfanın sonundaki kutuda.
Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.
İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.
Course Learning Outcomes: Course Learning Outcome Assessment Acquire and preprocess experimental data for control design Midterm Final Term project HW - evaluated via quizzes Construct and validate linear input output and state space models using system identification techniques Midterm Final Term project HW - evaluated via quizzes Extract reduced order predictive models with Dynamic Mode Decomposition (DMD/DMDc). Midterm Final Term project HW - evaluated via quizzes Formulate and implement Model Predictive Control (MPC) on data driven models. Midterm Final Term project HW - evaluated via quizzes Explain and demonstrate core principles of reinforcement learning (RL) for control. Midterm Final Term project HW - evaluated via quizzes Evaluate stability, robustness, and limitations of data driven controllers Midterm Final Term project HW - evaluated via quizzes
Bu ders 3 programın seçmeli havuzunda.
ve 1 program daha.
Havuz listesi bölümün QME müfredatından; en küçük havuzlar önce yazılıyor, çünkü büyük "serbest seçmeli" havuzunda olmak dersi anlatmıyor. Seçmeli havuzunda olmak o dersi alabileceğin anlamına gelmez: ön koşul ve kontenjan ayrıca geçerli.