Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Modelowanie i identyfikacja procesów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie i identyfikacja procesów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Żuchowski <Adam.Zuchowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Tomasz Barciński <Tomasz.Barcinski@zut.edu.pl>, Leon Tarasiejski <Leon.Tarasiejski@zut.edu.pl>, Adam Żuchowski <Adam.Zuchowski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 30 2,00,62egzamin
laboratoriaL3 15 2,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wcześniej należy uzyskać wiedzę i umiejętności związane z przedmiotami: Metody matematyczne automatyki i robotyki, Teoria sterowania, Podstawy automatyki i robotyki, Metody optymalizacji.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie sposobów tworzenia matematycznych modeli procesów dynamicznych na podstawie praw fizyko-chemicznych rządzących procesem.
C-2Poznanie metod modelowania złożonych procesów dynamicznych z użyciem nowoczesnej techniki cyfrowej.
C-3Poznanie sposobów upraszczania złożonych modeli matematycznych obiektu: linearyzacja równań stanu w dziedzinie czasowej i wyznaczanie modeli transmitancyjnych, upraszczanie i redukcja rzędu modeli transmitancyjnych.
C-4Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
C-5Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.2
T-L-2Zamodelowanie opracowanego (nieliniowego) modelu obiektu w środowisku MATLAB/Simulink2
T-L-3Pomiar charakterystyk czasowych (odpowiedzi na skok) i/lub charakterystyk częstotliwościowych na (nieliniowym) modelu obiektu w eksperymencie czynnym dla wybranego punktu pracy obiektu. Ustalenie klas liniowych modeli obiektu i wyznaczenie parametrów tych modeli metodami inżynierskimi.4
T-L-4Linearyzacja nieliniowego opisu dla wybranego uprzednio punktu pracy obiektu i analityczne wyznaczenie macierzy transmitancji dla modelu liniowego. Porównanie otrzymanych transmitancji z transmitancjami wyznaczonymi w eksperymencie czynnym.2
T-L-5Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu liniowego2
T-L-6Implementacja algorytmu aproksymacji obiektu modelem dyskretnym metodą minimalizacji (ważonej) sumy kwadratów błędów (NMK), z użyciem wybranej gradientowej metody optymalizacji statycznej.3
15
wykłady
T-W-1Wstęp: cele, sposoby, rodzaje i tryby identyfikacji (on-line, off-line). Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych: modele nieparametryczne i parametryczne (równania stanu, równania typu wejścia-wyjścia, modele transmitancyjne). Linearyzacja nieliniowych równań stanu w otoczeniu punktu osobliwego (punktu pracy nieliniowego obiektu). Sposoby dyskretyzacji modeli ciągłych.6
T-W-2Pomiary charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektów przemysłowych przy typowych i nietypowych sygnałach wymuszających.3
T-W-3Typowe modele transmitancyjne i (inżynierskie) metody wyznaczania ich parametrów na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych wyznaczonych w eksperymencie czynnym.5
T-W-4Przegląd metod upraszczania modeli transmitancyjnych (w tym: wprowadzanie zastępczych stałych czasowych, pomijanie niektórych biegunów, metoda algebraicznych przekształceń, metoda ułamków łańcuchowych, metoda momentów, metody aproksymacji transmitancji widmowych Rao-Lamba i Reddy'ego).10
T-W-5Sformułowanie zadania identyfikacji jako problemu (optymalnej) aproksymacji obiektu (nieliniowego, ciągłego) przez (liniowy, dyskretny) model dynamiczny z minimalizacją kryterium najmniejszej sumy kwadratów (NMK). Rozwiązanie problemu z użyciem gradientowych metod poszukiwania minimum w kierunku w wielowymiarowej przestrzeni parametrów.6
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do ćwiczeń20
A-L-3Opracowanie sprawozdań z ćwiczeń25
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Praca własna z literaturą20
A-W-3Przygotowanie do egzaminu10
60

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 podsumowująca: Ocena wystawiana po zakończeniu cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych uzyskanych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego.

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_C10_W01
Student zna zagadnienia modelowania i identyfikacji oraz podstawowe typy modeli matematycznych opisujących układy dynamiczne wraz z metodami ich upraszczania. Student zna podstawowe (inżynierskie) sposoby i metody identyfikacji.
AR_1A_W07T1A_W04, T1A_W07InzA_W02C-1, C-2, C-3, C-4, C-5T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-3M-1, M-2S-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_C10_U01
Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink. Potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych oraz dokonać uproszczeń dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prosty eksperyment identyfikacyjny na rzeczywistym obiekcie z uwzględnieniem występujących na nim ograniczeń.
AR_1A_U18T1A_U08, T1A_U09, T1A_U15InzA_U01, InzA_U02, InzA_U07C-1, C-2, C-3, C-4, C-5T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-1, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C10_W01
Student zna zagadnienia modelowania i identyfikacji oraz podstawowe typy modeli matematycznych opisujących układy dynamiczne wraz z metodami ich upraszczania. Student zna podstawowe (inżynierskie) sposoby i metody identyfikacji.
2,0
3,0Student zna zagadnienia modelowania i identyfikacji oraz podstawowe typy modeli matematycznych opisujących układy dynamiczne wraz z metodami ich upraszczania. Student zna podstawowe (inżynierskie) sposoby i metody identyfikacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_C10_U01
Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink. Potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych oraz dokonać uproszczeń dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prosty eksperyment identyfikacyjny na rzeczywistym obiekcie z uwzględnieniem występujących na nim ograniczeń.
2,0
3,0Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink. Potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych oraz dokonać uproszczeń dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prosty eksperyment identyfikacyjny na rzeczywistym obiekcie z uwzględnieniem występujących na nim ograniczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Żuchowski A., Modele dynamiki i identyfikacja, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2003, Skrypt serii TEMPUS
  2. Kasprzyk J. (Ed.), Identyfikacja procesów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002, Praca zbiorowa`
  3. Findeisen W., Technika regulacji automatycznej, PWN, Warszawa, 1969
  4. Bańka S., Sterowanie wielowymiarowymi układami dynamicznymi. Ujęcie wielomianowe., Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007, Monografie KAiR PAN, Tom 11

Literatura dodatkowa

  1. Mańczak K., Metody identyfikacji wielowymiarowych obiektów sterowania., WNT, Warszawa, 1970
  2. Ljung L., System Identification. Theory for the user., Prentice Hall, New Jersey, 1987

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.2
T-L-2Zamodelowanie opracowanego (nieliniowego) modelu obiektu w środowisku MATLAB/Simulink2
T-L-3Pomiar charakterystyk czasowych (odpowiedzi na skok) i/lub charakterystyk częstotliwościowych na (nieliniowym) modelu obiektu w eksperymencie czynnym dla wybranego punktu pracy obiektu. Ustalenie klas liniowych modeli obiektu i wyznaczenie parametrów tych modeli metodami inżynierskimi.4
T-L-4Linearyzacja nieliniowego opisu dla wybranego uprzednio punktu pracy obiektu i analityczne wyznaczenie macierzy transmitancji dla modelu liniowego. Porównanie otrzymanych transmitancji z transmitancjami wyznaczonymi w eksperymencie czynnym.2
T-L-5Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu liniowego2
T-L-6Implementacja algorytmu aproksymacji obiektu modelem dyskretnym metodą minimalizacji (ważonej) sumy kwadratów błędów (NMK), z użyciem wybranej gradientowej metody optymalizacji statycznej.3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp: cele, sposoby, rodzaje i tryby identyfikacji (on-line, off-line). Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych: modele nieparametryczne i parametryczne (równania stanu, równania typu wejścia-wyjścia, modele transmitancyjne). Linearyzacja nieliniowych równań stanu w otoczeniu punktu osobliwego (punktu pracy nieliniowego obiektu). Sposoby dyskretyzacji modeli ciągłych.6
T-W-2Pomiary charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektów przemysłowych przy typowych i nietypowych sygnałach wymuszających.3
T-W-3Typowe modele transmitancyjne i (inżynierskie) metody wyznaczania ich parametrów na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych wyznaczonych w eksperymencie czynnym.5
T-W-4Przegląd metod upraszczania modeli transmitancyjnych (w tym: wprowadzanie zastępczych stałych czasowych, pomijanie niektórych biegunów, metoda algebraicznych przekształceń, metoda ułamków łańcuchowych, metoda momentów, metody aproksymacji transmitancji widmowych Rao-Lamba i Reddy'ego).10
T-W-5Sformułowanie zadania identyfikacji jako problemu (optymalnej) aproksymacji obiektu (nieliniowego, ciągłego) przez (liniowy, dyskretny) model dynamiczny z minimalizacją kryterium najmniejszej sumy kwadratów (NMK). Rozwiązanie problemu z użyciem gradientowych metod poszukiwania minimum w kierunku w wielowymiarowej przestrzeni parametrów.6
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do ćwiczeń20
A-L-3Opracowanie sprawozdań z ćwiczeń25
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Praca własna z literaturą20
A-W-3Przygotowanie do egzaminu10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C10_W01Student zna zagadnienia modelowania i identyfikacji oraz podstawowe typy modeli matematycznych opisujących układy dynamiczne wraz z metodami ich upraszczania. Student zna podstawowe (inżynierskie) sposoby i metody identyfikacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W07Ma podstawową wiedzę o modelowaniu i identyfikacji procesów dynamicznych.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Poznanie sposobów tworzenia matematycznych modeli procesów dynamicznych na podstawie praw fizyko-chemicznych rządzących procesem.
C-2Poznanie metod modelowania złożonych procesów dynamicznych z użyciem nowoczesnej techniki cyfrowej.
C-3Poznanie sposobów upraszczania złożonych modeli matematycznych obiektu: linearyzacja równań stanu w dziedzinie czasowej i wyznaczanie modeli transmitancyjnych, upraszczanie i redukcja rzędu modeli transmitancyjnych.
C-4Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
C-5Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.
Treści programoweT-W-1Wstęp: cele, sposoby, rodzaje i tryby identyfikacji (on-line, off-line). Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych: modele nieparametryczne i parametryczne (równania stanu, równania typu wejścia-wyjścia, modele transmitancyjne). Linearyzacja nieliniowych równań stanu w otoczeniu punktu osobliwego (punktu pracy nieliniowego obiektu). Sposoby dyskretyzacji modeli ciągłych.
T-W-2Pomiary charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektów przemysłowych przy typowych i nietypowych sygnałach wymuszających.
T-W-4Przegląd metod upraszczania modeli transmitancyjnych (w tym: wprowadzanie zastępczych stałych czasowych, pomijanie niektórych biegunów, metoda algebraicznych przekształceń, metoda ułamków łańcuchowych, metoda momentów, metody aproksymacji transmitancji widmowych Rao-Lamba i Reddy'ego).
T-W-5Sformułowanie zadania identyfikacji jako problemu (optymalnej) aproksymacji obiektu (nieliniowego, ciągłego) przez (liniowy, dyskretny) model dynamiczny z minimalizacją kryterium najmniejszej sumy kwadratów (NMK). Rozwiązanie problemu z użyciem gradientowych metod poszukiwania minimum w kierunku w wielowymiarowej przestrzeni parametrów.
T-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.
T-L-2Zamodelowanie opracowanego (nieliniowego) modelu obiektu w środowisku MATLAB/Simulink
T-L-3Pomiar charakterystyk czasowych (odpowiedzi na skok) i/lub charakterystyk częstotliwościowych na (nieliniowym) modelu obiektu w eksperymencie czynnym dla wybranego punktu pracy obiektu. Ustalenie klas liniowych modeli obiektu i wyznaczenie parametrów tych modeli metodami inżynierskimi.
T-L-4Linearyzacja nieliniowego opisu dla wybranego uprzednio punktu pracy obiektu i analityczne wyznaczenie macierzy transmitancji dla modelu liniowego. Porównanie otrzymanych transmitancji z transmitancjami wyznaczonymi w eksperymencie czynnym.
T-L-5Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu liniowego
T-L-6Implementacja algorytmu aproksymacji obiektu modelem dyskretnym metodą minimalizacji (ważonej) sumy kwadratów błędów (NMK), z użyciem wybranej gradientowej metody optymalizacji statycznej.
T-W-3Typowe modele transmitancyjne i (inżynierskie) metody wyznaczania ich parametrów na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych wyznaczonych w eksperymencie czynnym.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna zagadnienia modelowania i identyfikacji oraz podstawowe typy modeli matematycznych opisujących układy dynamiczne wraz z metodami ich upraszczania. Student zna podstawowe (inżynierskie) sposoby i metody identyfikacji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_C10_U01Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink. Potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych oraz dokonać uproszczeń dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prosty eksperyment identyfikacyjny na rzeczywistym obiekcie z uwzględnieniem występujących na nim ograniczeń.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U18Potrafi wyznaczać typowe modele obiektów sterowania oraz analizować ich właściwości.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_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_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-1Poznanie sposobów tworzenia matematycznych modeli procesów dynamicznych na podstawie praw fizyko-chemicznych rządzących procesem.
C-2Poznanie metod modelowania złożonych procesów dynamicznych z użyciem nowoczesnej techniki cyfrowej.
C-3Poznanie sposobów upraszczania złożonych modeli matematycznych obiektu: linearyzacja równań stanu w dziedzinie czasowej i wyznaczanie modeli transmitancyjnych, upraszczanie i redukcja rzędu modeli transmitancyjnych.
C-4Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
C-5Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.
Treści programoweT-L-1Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.
T-L-2Zamodelowanie opracowanego (nieliniowego) modelu obiektu w środowisku MATLAB/Simulink
T-L-3Pomiar charakterystyk czasowych (odpowiedzi na skok) i/lub charakterystyk częstotliwościowych na (nieliniowym) modelu obiektu w eksperymencie czynnym dla wybranego punktu pracy obiektu. Ustalenie klas liniowych modeli obiektu i wyznaczenie parametrów tych modeli metodami inżynierskimi.
T-L-4Linearyzacja nieliniowego opisu dla wybranego uprzednio punktu pracy obiektu i analityczne wyznaczenie macierzy transmitancji dla modelu liniowego. Porównanie otrzymanych transmitancji z transmitancjami wyznaczonymi w eksperymencie czynnym.
T-L-5Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu liniowego
T-L-6Implementacja algorytmu aproksymacji obiektu modelem dyskretnym metodą minimalizacji (ważonej) sumy kwadratów błędów (NMK), z użyciem wybranej gradientowej metody optymalizacji statycznej.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana po zakończeniu cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych uzyskanych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink. Potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych oraz dokonać uproszczeń dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prosty eksperyment identyfikacyjny na rzeczywistym obiekcie z uwzględnieniem występujących na nim ograniczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0