Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
2EEE652System Identification II3+0+03618.05.2026

 
Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Bölümü / Programı ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜH.(Tezli Y.Lisans)
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı The aim of the course is to provide students with the basic information and skills for application of system identification methods.
Dersin İçeriği Introduction to the course
A review of system identification
LS, RLS, RELS methods
IV method
Practical issues in experiment design for identification
Practical issues in input design for identification (Part 1)
Closed-loop system identification
Model validation principles and practice
Dersin Yöntem ve Teknikleri Lectures, HW's.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Tolgay Kara
Dersi Verenler Doç.Dr. TOLGAY KARA
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Lennart Ljung, System Identification: Theory for the User Prentice Hall information and system sciences series, ISSN 0891-4559
Ders Notları Provided during lectures.

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %20
Mühendislik Bilimleri %60
Mühendislik Tasarımı %20

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 2 % 60
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Haftalık teorik ders saati 14 3 42
Haftalık uygulamalı ders saati 14 6 84
Okuma Faaliyetleri 4 4 16
Materyal tasarlama, uygulama 2 10 20
Ara sınav ve ara sınava hazırlık 1 8 8
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 170

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Be able to develop models for system identification.
2 Understand LS, RLS, IV methods
3 Be able to apply parameter estimation methods using different SI approaches.
4 Be able to design experiments and apply model validation.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Introduction to the course
2 A review of system identification
3 LS, RLS, RELS methods (Part 1)
4 LS, RLS, RELS methods (Part 2)
5 LS, RLS, RELS methods (Part 3)
6 IV method (Part 1)
7 IV method (Part 2)
8 Practical issues in experiment design for identification
9 Practical issues in input design for identification (Part 1)
10 Practical issues in input design for identification (Part 2)
11 Closed-loop system identification
12 Model validation principles and practice
13 Examples and case studies
14 Concluding remarks
 

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4
Tüm 5 5
Ö1
Ö2
Ö3 5 5
Ö4 5 5 5

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gaziantep.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=147987&lang=tr