Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi

Sylabus przedmiotu Identyfikacja i dynamika procesów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Identyfikacja i dynamika procesów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Stanisław Bańka <Stanislaw.Banka@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 15 2,00,38zaliczenie
wykładyW2 10 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka: rachunek prawdopodobieństa, zmienne losowe i procesy stochastyczne, podstawy teorii estymacji, Teoria systemów, Metody optymalizacji.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie umiejętności identyfikacji i modelowania złożonych systemów technicznych.
C-2Poznanie metod i algorytmów identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania w obecności niemierzonych zakłóceń stochastycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego wielowymiarowego obiektu sterowania MIMO.2
T-L-2Linearyzacja i dyskretyzacja nieliniowych równań stanu i wyjść obiektu. Wybór klasy modelu liniowego.4
T-L-3Implementacja algorytmu identyfikacji metodą maksymalizacji funkcji wiarogodności w środowisku MATLAB.5
T-L-4Przeprowadzenie eksperymentów i identyfikacja parametrów modelu obiektu. Opracowanie wyników identyfikacji i wybór najlepszego modelu obiektu.4
15
wykłady
T-W-1Podstawowe definicje i wiadomości z teorii estymacji; estymatory i ich pożądane właściwości statystyczne: nieobciążoność, zbieżność (zgodność) średniokwadratowa, wg prawdopodobieństwa i z prawdopodobieństwem 1. Metody konstruowania estymatorów: metoda momentów, maksymalizacji funkcji wiarogodności, minimalizacji ryzyka (podejście Bayesa).2
T-W-2Parametryczne i nieparametryczne modele wielowymiarowych obiektów dynamicznych MIMO i MISO. Liniowe modele dyskretne ARMA (ARX, ARMAX). Związki modeli ARMA z opisami w przestrzeni stanów (kanoniczne postacie obserwowalne równań stanu).2
T-W-3Sformułowanie zadania estymacji parametrów liniowego obiektu dyskretnego MIMO w obecności zakłóceń typu dyskretny biały szum. Wyprowadzenie funkcji wiarogodności. Rozwiązanie problemu estymacji parametrów obiektu z wykorzystaniem gradientowych metod optymalizacji statyczej (tryb off-line).4
T-W-4Przegląd rekurencyjnych metod identyfikacji w trybie on-line.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych20
A-L-3Praca własna z literaturą25
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach10
A-W-2Praca własna z literaturą20
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie na podstawie zaangażowania w wykonywaniu prac zespołowych.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na podstawie testu pisemnego i ustnego.
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie laboratorium na podstawie średniej z ocen za sprawozdania z ćwiczeń.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C04_W01
Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych.
AR_2A_W10T2A_W04C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1, M-2, M-3S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C04_U01
Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
AR_2A_U14T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-3S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C04_W01
Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych.
2,0
3,0Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C04_U01
Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
2,0
3,0Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Deutsch R., Teoria estymacji, PWN, Warszawa, 1969
  2. Soderstrom P., Stoica P., Identyfikacja systemów, PWN, Warszawa, 1997
  3. Kasprzyk J. i współaut., Identyfikacja procesów, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002
  4. Bańka S., Sterowanie wielowymiarowymi układami dynamicznymi. Ujęcie wielomianowe, Wyd. Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Ljung L., System identification - Theory for the user, Prentice Hall, New York, 1999
  2. Bendat J.S., Piersol A.G., Metody analizy i pomiary sygnałów losowych, PWN, Warszawa, 1976

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego wielowymiarowego obiektu sterowania MIMO.2
T-L-2Linearyzacja i dyskretyzacja nieliniowych równań stanu i wyjść obiektu. Wybór klasy modelu liniowego.4
T-L-3Implementacja algorytmu identyfikacji metodą maksymalizacji funkcji wiarogodności w środowisku MATLAB.5
T-L-4Przeprowadzenie eksperymentów i identyfikacja parametrów modelu obiektu. Opracowanie wyników identyfikacji i wybór najlepszego modelu obiektu.4
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe definicje i wiadomości z teorii estymacji; estymatory i ich pożądane właściwości statystyczne: nieobciążoność, zbieżność (zgodność) średniokwadratowa, wg prawdopodobieństwa i z prawdopodobieństwem 1. Metody konstruowania estymatorów: metoda momentów, maksymalizacji funkcji wiarogodności, minimalizacji ryzyka (podejście Bayesa).2
T-W-2Parametryczne i nieparametryczne modele wielowymiarowych obiektów dynamicznych MIMO i MISO. Liniowe modele dyskretne ARMA (ARX, ARMAX). Związki modeli ARMA z opisami w przestrzeni stanów (kanoniczne postacie obserwowalne równań stanu).2
T-W-3Sformułowanie zadania estymacji parametrów liniowego obiektu dyskretnego MIMO w obecności zakłóceń typu dyskretny biały szum. Wyprowadzenie funkcji wiarogodności. Rozwiązanie problemu estymacji parametrów obiektu z wykorzystaniem gradientowych metod optymalizacji statyczej (tryb off-line).4
T-W-4Przegląd rekurencyjnych metod identyfikacji w trybie on-line.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych20
A-L-3Praca własna z literaturą25
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach10
A-W-2Praca własna z literaturą20
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C04_W01Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W10Zna zaawansowane metody identyfikacji właściwości regulacyjnych złożonych systemów technicznych oraz ich modelowania i symulacji z użyciem odpowiednich narzędzi informatycznych.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zdobycie umiejętności identyfikacji i modelowania złożonych systemów technicznych.
C-2Poznanie metod i algorytmów identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania w obecności niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
Treści programoweT-W-1Podstawowe definicje i wiadomości z teorii estymacji; estymatory i ich pożądane właściwości statystyczne: nieobciążoność, zbieżność (zgodność) średniokwadratowa, wg prawdopodobieństwa i z prawdopodobieństwem 1. Metody konstruowania estymatorów: metoda momentów, maksymalizacji funkcji wiarogodności, minimalizacji ryzyka (podejście Bayesa).
T-W-2Parametryczne i nieparametryczne modele wielowymiarowych obiektów dynamicznych MIMO i MISO. Liniowe modele dyskretne ARMA (ARX, ARMAX). Związki modeli ARMA z opisami w przestrzeni stanów (kanoniczne postacie obserwowalne równań stanu).
T-W-3Sformułowanie zadania estymacji parametrów liniowego obiektu dyskretnego MIMO w obecności zakłóceń typu dyskretny biały szum. Wyprowadzenie funkcji wiarogodności. Rozwiązanie problemu estymacji parametrów obiektu z wykorzystaniem gradientowych metod optymalizacji statyczej (tryb off-line).
T-W-4Przegląd rekurencyjnych metod identyfikacji w trybie on-line.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na podstawie testu pisemnego i ustnego.
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie laboratorium na podstawie średniej z ocen za sprawozdania z ćwiczeń.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C04_U01Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U14Potrafi identyfikować i modelować złożone systemy techniczne.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
Cel przedmiotuC-1Zdobycie umiejętności identyfikacji i modelowania złożonych systemów technicznych.
C-2Poznanie metod i algorytmów identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania w obecności niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
Treści programoweT-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego wielowymiarowego obiektu sterowania MIMO.
T-L-2Linearyzacja i dyskretyzacja nieliniowych równań stanu i wyjść obiektu. Wybór klasy modelu liniowego.
T-L-3Implementacja algorytmu identyfikacji metodą maksymalizacji funkcji wiarogodności w środowisku MATLAB.
T-L-4Przeprowadzenie eksperymentów i identyfikacja parametrów modelu obiektu. Opracowanie wyników identyfikacji i wybór najlepszego modelu obiektu.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie na podstawie zaangażowania w wykonywaniu prac zespołowych.
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie laboratorium na podstawie średniej z ocen za sprawozdania z ćwiczeń.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0