Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N1)

Sylabus przedmiotu Cyfrowe algorytmy sterowania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Cyfrowe algorytmy sterowania
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Waszczuk <Pawel.Waszczuk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP5 20 2,00,44zaliczenie
wykładyW5 10 1,00,56zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczone moduły: Matematyka, Metody matematyczne automatyki i robotyki, Podstawy automatyki i robotyki, Sygnały i systemy dynamiczne, Teoria sterowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie związków (zależności analitycznych i numerycznych) pomiędzy opisami liniowych układów dynamicznych (SISO i MIMO) w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-2Poznanie sposobów wyznaczania wielomianowych postaci ułamkowych (MFD) wymiernych macierzy transmitancji w dziedzinach operatorowych poprzez kanoniczne postacie równań stanu Luenbergera-Brunovsky'ego i Hessenberga oraz na podstawie zadanych macierzy transmitancji w postaci wymiernej.
C-3Poznanie metod syntezy (klasycznych) układów sterowania optymalnego LQR/LQG i modalnego w dziedzinach czasowych i operatorowych, przy dostępnym i niedostępnym wektorze stanu obiektu.
C-4Poznanie dynamicznych i statycznych właściwości układów regulacji stałowartościowej, ciągłej i dyskretnej, z użyciem wielowymiarowych regulatorów optymalnych LQR/LQG i modalnych.
C-5Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-6Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmów sterowania cyfrowego.
C-7Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
C-8Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami opisu i analizy nieliniowych układów sterowania z czasem ciągłym.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.2
T-P-2Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.4
T-P-3Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP), w tym algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB).6
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania minimalnowariancyjnego (MV).4
T-P-5Podstawy sterowania predykcyjnego MPC.4
20
wykłady
T-W-1Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.4
T-W-2Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).3
T-W-3Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.3
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Udział w zajęciach20
A-P-2Przygotowanie się do projektu10
A-P-3Przygotowanie raportów z projektów30
60
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2uzupełnianie wiedzy z literatury45
A-W-3przygotowanie się do egzaminu15
90

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny i/lub ustny.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań
S-4Ocena formująca: Krótki sprawdzian pisemny przed przystąpieniem do ćwiczeń laboratoryjnych
S-5Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne ćwiczeń laboratoryjnych

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C14_W01
Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie opisu, analizy i syntezy wielowymiarowych układów sterowania. W szczególności: zna podstawowe formy opisów liniowych jedno- i wielowymiarowych (MIMO) układów dynamicznych, w przestrzeni stanów i w dziedzinach operatorowych. Ma wiedzę z zakresu teorii sterowania optymalnego LQ/LQG w nieskończonym horyzoncie czasu dla liniowych obiektów sterowania. Zna metody syntezy układów sterowania optymalnego (LQR/LQG) i modalnego (PP). Umie zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana dla obiektów MIMO, ciągłych i dyskretnych, z niedostępnym pomiarowo wektorem stanu.
AR_1A_W06T1A_W03, T1A_W04C-1, C-2, C-3, C-4T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-4S-1, S-2
AR_1A_C14_W02
Ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
AR_1A_W06T1A_W03, T1A_W04C-5, C-6, C-7T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-3
AR_1A_C14_W03
Ma podstawową wiedzę z zakresu modelowania i analizy układów sterowania z obiektami nieliniowymi, w szczególności zna I i II metodę Lapunowa.
AR_1A_W06T1A_W03, T1A_W04C-8M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C14_U01
Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować wielowymiarowy układ sterowania i zoptymalizować jego działanie. W szczególności: potrafi wyznaczyć wielomianowe opisy ułamkowe (MFD) liniowych układów dynamicznych MIMO w dziedzinach operatorowych i projektować regulatory optymalne (LQR/LQG) i modalne (PP) w ujęciu wielomianowym. Potrafi zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana.
AR_1A_U19T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10C-2, C-3, C-4M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-3
AR_1A_C14_U02
Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
AR_1A_U19T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10C-6, C-7T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-3
AR_1A_C14_U03
Umie wyznaczyć model prostego, nieliniowego obiektu sterowania i przeanalizować jego właściwości, wykorzystując m.in. I i II metodę Lapunowa. Umie także zlinearyzować taki obiekt i zaprojektować dla niego liniowy układ sterowania.
AR_1A_U19T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10C-8M-3, M-4S-4, S-5

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C14_W01
Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie opisu, analizy i syntezy wielowymiarowych układów sterowania. W szczególności: zna podstawowe formy opisów liniowych jedno- i wielowymiarowych (MIMO) układów dynamicznych, w przestrzeni stanów i w dziedzinach operatorowych. Ma wiedzę z zakresu teorii sterowania optymalnego LQ/LQG w nieskończonym horyzoncie czasu dla liniowych obiektów sterowania. Zna metody syntezy układów sterowania optymalnego (LQR/LQG) i modalnego (PP). Umie zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana dla obiektów MIMO, ciągłych i dyskretnych, z niedostępnym pomiarowo wektorem stanu.
2,0
3,0Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie opisu, analizy i syntezy wielowymiarowych układów sterowania. W szczególności: zna podstawowe formy opisów liniowych jedno- i wielowymiarowych (MIMO) układów dynamicznych, w przestrzeni stanów i w dziedzinach operatorowych. Ma wiedzę z zakresu teorii sterowania optymalnego LQ/LQG w nieskończonym horyzoncie czasu dla liniowych obiektów sterowania. Zna metody syntezy układów sterowania optymalnego (LQR/LQG) i modalnego (PP). Umie zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana dla obiektów MIMO, ciągłych i dyskretnych, z niedostępnym pomiarowo wektorem stanu.
3,5
4,0
4,5
5,0
AR_1A_C14_W02
Ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
2,0
3,0Student ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
3,5
4,0
4,5
5,0
AR_1A_C14_W03
Ma podstawową wiedzę z zakresu modelowania i analizy układów sterowania z obiektami nieliniowymi, w szczególności zna I i II metodę Lapunowa.
2,0
3,0Student posiada podstawową wiedzę z zakresu modelowania nieliniowych obiektów sterowania i analizy ich właściwości, a także z zakresu projektowania układów sterowania dla takich obiektów z wykorzystaniem prostych metod liniowej teorii sterowania
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C14_U01
Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować wielowymiarowy układ sterowania i zoptymalizować jego działanie. W szczególności: potrafi wyznaczyć wielomianowe opisy ułamkowe (MFD) liniowych układów dynamicznych MIMO w dziedzinach operatorowych i projektować regulatory optymalne (LQR/LQG) i modalne (PP) w ujęciu wielomianowym. Potrafi zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana.
2,0
3,0Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować wielowymiarowy układ sterowania i zoptymalizować jego działanie. W szczególności: potrafi wyznaczyć wielomianowe opisy ułamkowe (MFD) liniowych układów dynamicznych MIMO w dziedzinach operatorowych i projektować regulatory optymalne (LQR/LQG) i modalne (PP) w ujęciu wielomianowym. Potrafi zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana.
3,5
4,0
4,5
5,0
AR_1A_C14_U02
Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
2,0
3,0Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
3,5
4,0
4,5
5,0
AR_1A_C14_U03
Umie wyznaczyć model prostego, nieliniowego obiektu sterowania i przeanalizować jego właściwości, wykorzystując m.in. I i II metodę Lapunowa. Umie także zlinearyzować taki obiekt i zaprojektować dla niego liniowy układ sterowania.
2,0
3,0Student umie wyznaczyć model prostego, nieliniowego obiektu sterowania oraz zlinearyzować go w otoczeniu punktu pracy. Umie zbadać jego stabilność wykorzystując I i II metodę Lapunowa. Ponadto, dla zlinearyzowanego obiektu umie zaprojektować prosty liniowy układ sterowania.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Bańka S., Dworak P., Analiza i synteza dynamicznych układów MIMO w ujęciu wielomianowym, Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie, Szczecin, 2012
  2. Niederliński A., Mosciński J., Ogonowski Z., Regulacja adaptacyjna., WNT, Warszawa, 1995
  3. Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002, Monografie KAiR PAN, Tom 5
  4. Brzózka J., Regulatory cyfrowe w automatyce., MIKOM, Warszawa, 2002
  5. Slotine J-J. E., Li W., Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1991

Literatura dodatkowa

  1. Bańka S., Sterowanie wielowymiarowymi układami dynamicznymi. Ujęcie wielomianowe, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007, Monografie KAiR PAN, Tom 11
  2. Królikowski A., Sterowanie adaptacyjne z ograniczeniem sygnału sterującego., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2002
  3. Maciejowski J. M., Predictive Control with Constraints., Prentice Hall, New York, 2003
  4. Niederliński A., Kasprzyk J., Figwer J., PREDAL - Algorytmy cyfrowe., Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1992, Skrypt uczelniany
  5. Khalil H. K., Nonlinear Systems, 2nd ed., Prentice Hall, Upper Saddle River, 1996

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.2
T-P-2Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.4
T-P-3Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP), w tym algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB).6
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania minimalnowariancyjnego (MV).4
T-P-5Podstawy sterowania predykcyjnego MPC.4
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.4
T-W-2Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).3
T-W-3Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.3
10

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Udział w zajęciach20
A-P-2Przygotowanie się do projektu10
A-P-3Przygotowanie raportów z projektów30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2uzupełnianie wiedzy z literatury45
A-W-3przygotowanie się do egzaminu15
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C14_W01Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie opisu, analizy i syntezy wielowymiarowych układów sterowania. W szczególności: zna podstawowe formy opisów liniowych jedno- i wielowymiarowych (MIMO) układów dynamicznych, w przestrzeni stanów i w dziedzinach operatorowych. Ma wiedzę z zakresu teorii sterowania optymalnego LQ/LQG w nieskończonym horyzoncie czasu dla liniowych obiektów sterowania. Zna metody syntezy układów sterowania optymalnego (LQR/LQG) i modalnego (PP). Umie zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana dla obiektów MIMO, ciągłych i dyskretnych, z niedostępnym pomiarowo wektorem stanu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W06Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Poznanie związków (zależności analitycznych i numerycznych) pomiędzy opisami liniowych układów dynamicznych (SISO i MIMO) w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-2Poznanie sposobów wyznaczania wielomianowych postaci ułamkowych (MFD) wymiernych macierzy transmitancji w dziedzinach operatorowych poprzez kanoniczne postacie równań stanu Luenbergera-Brunovsky'ego i Hessenberga oraz na podstawie zadanych macierzy transmitancji w postaci wymiernej.
C-3Poznanie metod syntezy (klasycznych) układów sterowania optymalnego LQR/LQG i modalnego w dziedzinach czasowych i operatorowych, przy dostępnym i niedostępnym wektorze stanu obiektu.
C-4Poznanie dynamicznych i statycznych właściwości układów regulacji stałowartościowej, ciągłej i dyskretnej, z użyciem wielowymiarowych regulatorów optymalnych LQR/LQG i modalnych.
Treści programoweT-W-1Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.
T-W-2Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).
T-W-3Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny i/lub ustny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma uporządkowaną wiedzę w zakresie opisu, analizy i syntezy wielowymiarowych układów sterowania. W szczególności: zna podstawowe formy opisów liniowych jedno- i wielowymiarowych (MIMO) układów dynamicznych, w przestrzeni stanów i w dziedzinach operatorowych. Ma wiedzę z zakresu teorii sterowania optymalnego LQ/LQG w nieskończonym horyzoncie czasu dla liniowych obiektów sterowania. Zna metody syntezy układów sterowania optymalnego (LQR/LQG) i modalnego (PP). Umie zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana dla obiektów MIMO, ciągłych i dyskretnych, z niedostępnym pomiarowo wektorem stanu.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C14_W02Ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W06Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-5Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-6Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmów sterowania cyfrowego.
C-7Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programoweT-W-1Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.
T-W-2Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).
T-W-3Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C14_W03Ma podstawową wiedzę z zakresu modelowania i analizy układów sterowania z obiektami nieliniowymi, w szczególności zna I i II metodę Lapunowa.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W06Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-8Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami opisu i analizy nieliniowych układów sterowania z czasem ciągłym.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny i/lub ustny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawową wiedzę z zakresu modelowania nieliniowych obiektów sterowania i analizy ich właściwości, a także z zakresu projektowania układów sterowania dla takich obiektów z wykorzystaniem prostych metod liniowej teorii sterowania
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C14_U01Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować wielowymiarowy układ sterowania i zoptymalizować jego działanie. W szczególności: potrafi wyznaczyć wielomianowe opisy ułamkowe (MFD) liniowych układów dynamicznych MIMO w dziedzinach operatorowych i projektować regulatory optymalne (LQR/LQG) i modalne (PP) w ujęciu wielomianowym. Potrafi zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-2Poznanie sposobów wyznaczania wielomianowych postaci ułamkowych (MFD) wymiernych macierzy transmitancji w dziedzinach operatorowych poprzez kanoniczne postacie równań stanu Luenbergera-Brunovsky'ego i Hessenberga oraz na podstawie zadanych macierzy transmitancji w postaci wymiernej.
C-3Poznanie metod syntezy (klasycznych) układów sterowania optymalnego LQR/LQG i modalnego w dziedzinach czasowych i operatorowych, przy dostępnym i niedostępnym wektorze stanu obiektu.
C-4Poznanie dynamicznych i statycznych właściwości układów regulacji stałowartościowej, ciągłej i dyskretnej, z użyciem wielowymiarowych regulatorów optymalnych LQR/LQG i modalnych.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować wielowymiarowy układ sterowania i zoptymalizować jego działanie. W szczególności: potrafi wyznaczyć wielomianowe opisy ułamkowe (MFD) liniowych układów dynamicznych MIMO w dziedzinach operatorowych i projektować regulatory optymalne (LQR/LQG) i modalne (PP) w ujęciu wielomianowym. Potrafi zaprojektować obserwator Luenbergera oraz (stacjonarny) filtr Kalmana.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C14_U02Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-6Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmów sterowania cyfrowego.
C-7Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programoweT-P-1Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.
T-P-2Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.
T-P-3Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP), w tym algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB).
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania minimalnowariancyjnego (MV).
T-P-5Podstawy sterowania predykcyjnego MPC.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C14_U03Umie wyznaczyć model prostego, nieliniowego obiektu sterowania i przeanalizować jego właściwości, wykorzystując m.in. I i II metodę Lapunowa. Umie także zlinearyzować taki obiekt i zaprojektować dla niego liniowy układ sterowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-8Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami opisu i analizy nieliniowych układów sterowania z czasem ciągłym.
Metody nauczaniaM-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-4Ocena formująca: Krótki sprawdzian pisemny przed przystąpieniem do ćwiczeń laboratoryjnych
S-5Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wyznaczyć model prostego, nieliniowego obiektu sterowania oraz zlinearyzować go w otoczeniu punktu pracy. Umie zbadać jego stabilność wykorzystując I i II metodę Lapunowa. Ponadto, dla zlinearyzowanego obiektu umie zaprojektować prosty liniowy układ sterowania.
3,5
4,0
4,5
5,0