ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2014/2015 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S2) / Sterowanie w układach robotycznych / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Sterowanie w układach robotycznych

Sylabus przedmiotu Hybrydowe układy sterowania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Automatyka i robotyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Hybrydowe układy sterowania
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny	Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	1	30	1,0	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	1	15	1,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Wcześniej należy uzyskać efekty wiedzy i umiejętności związane z metodami matematycznymi teorii sterowania i systemów oraz programowalnymi układami sterowania.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi systemów hybrydowych.
C-2	Poznanie zależności analitycznych opisujących systemy hybrydowe.
C-3	Ukształtowanie umiejętności z zakresu tworzenia i zastosowania wybranych modeli hybrydowych.
C-4	Ukształtowanie umiejętności posługiwania się najpopularniejszymi narzędziami programistycznymi do symulacji i badań systemów hybrydowych.
C-5	Poznanie sposobu wykorzystania hybrydowych modeli dynamicznych w nieliniowej regulacji predykcyjnej.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Badania symulacyjne w środowisku Simulink przykładowych systemów hybrydowych	2
T-L-2	Badania symulacyjne w środowisku Stateflow przykładowych systemów hybrydowych	2
T-L-3	Przybornik Multi Parametric Toolbox: Hysdel, sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.	4
T-L-4	Badania symulacyjne w środowisku MPT układu hybrydowej regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów	2
T-L-5	Badania symulacyjne w środowisku MPT układu hybrydowej regulacji predykcyjnej obiektów nieliniowych	4
T-L-6	Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych	1
		15
wykłady
T-W-1	Pojęcie systemów hybrydowych. Formalna definicja systemu hybrydowego. Przykłady (termostat, spadająca piłka, odwrócone wahadło, automatyczna skrzynia biegów, układ wielu zbiorników, serwer, system nadzoru). Modele formalne systemów hybrydowych.	8
T-W-2	Modele hybrydowe z czasem dyskretnym – modele MLD, PWA, LC, ELC, MMPS. Przykładowe narzędzia do symulacji modeli hybrydowych (Simulink, Stateflow, Modelica, Shift, HSolver, Hysdel). Identyfikacja modeli PWA.	8
T-W-3	Przełączane systemy sterowania jako rodzaj systemów hybrydowych. Stabilność systemów przełączanych.	8
T-W-4	Hybrydowa regulacja predykcyjna obiektów nieliniowych. Przykłady zastosowań hybrydowych regulatorów predykcyjnych.	6
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	uzupełnianie wiedzy z literatury	4
A-L-3	przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń	7
A-L-4	przygotowanie się do egzaminu	4
		30
wykłady
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	30
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena 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-2	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-3	Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych na podstawie sprawozdań

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
AR_2A_C15_W01 Potrafi wyjaśnić ideę systemów hybrydowych oraz podać przykłady. Potrafi opisać najbardziej popularne modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym. Potrafi omówić przykładowe narzędzie programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.	AR_2A_W03, AR_2A_W04	T2A_W03, T2A_W04	—	C-1, C-2, C-5	T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1	M-2, M-1	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
AR_2A_C15_U01 Umie zaprezentować przykłady praktyczne systemów hybrydowych. Umie zastosować wybrane modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym do symulacji. Umie wykorzystać najpopularniejsze narzędzia programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.	AR_2A_U03, AR_2A_U04	T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U16	—	C-3, C-4	T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-L-4, T-L-5, T-L-6	M-3, M-4, M-2	S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C15_W01 Potrafi wyjaśnić ideę systemów hybrydowych oraz podać przykłady. Potrafi opisać najbardziej popularne modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym. Potrafi omówić przykładowe narzędzie programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.	2,0
	3,0	Student potrafi wyjaśnić ideę systemów hybrydowych oraz podać przykłady. Potrafi opisać najbardziej popularne modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym. Potrafi omówić przykładowe narzędzie programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C15_U01 Umie zaprezentować przykłady praktyczne systemów hybrydowych. Umie zastosować wybrane modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym do symulacji. Umie wykorzystać najpopularniejsze narzędzia programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.	2,0
	3,0	Student umie zaprezentować przykłady praktyczne systemów hybrydowych. Umie zastosować wybrane modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym do symulacji. Umie wykorzystać najpopularniejsze narzędzia programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Khalil H. K., Nonlinear Systems, Prentice Hall, 1996, 2nd edition
Hespanha J., Morse A. S., Switching Between Stabilizing Controllers, Automatica, 2002, 38(11)
Goebel R., Hespanha J., Teel A., Cai C., Sanfelice R., Hybrid Systems: Generalized Solutions and Robust Stability, In Proc. of the 6th IFAC Symp. on Nonlinear Contr. Systems, 2004
Antsaklis P. J., Special issue on hybrid systems: Theory and applications, Proc. of the IEEE, 2000, vol. 88, no. 7
Morari M., Thiele L. (eds.), Hybrid Systems: Computation and Control, 8th International Workshop, HSCC 2005, Zurich, Switzerland, Springer, 2005, March 9–11

Literatura dodatkowa

Grossman R. L., Nerode A., Ravn A. P., Rischel H. ( eds.), Hybrid systems, Springer, 1993
R. Alur and G. J. Pappas (eds.), Hybrid Systems: Computation and Control, 7th International Workshop, HSCC 2004, Philadelphia, PA, USA, Springer, 2004, March 25–27
Carloni L. P., Passerone R., Pinto A., Sangiovanni-Vincentelli A. L., Languages and Tools for Hybrid Systems Design, NOW, the essence of knowledge, Foundations and Trends in Electronic Design Automation, 2006

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Badania symulacyjne w środowisku Simulink przykładowych systemów hybrydowych	2
T-L-2	Badania symulacyjne w środowisku Stateflow przykładowych systemów hybrydowych	2
T-L-3	Przybornik Multi Parametric Toolbox: Hysdel, sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.	4
T-L-4	Badania symulacyjne w środowisku MPT układu hybrydowej regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów	2
T-L-5	Badania symulacyjne w środowisku MPT układu hybrydowej regulacji predykcyjnej obiektów nieliniowych	4
T-L-6	Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych	1
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Pojęcie systemów hybrydowych. Formalna definicja systemu hybrydowego. Przykłady (termostat, spadająca piłka, odwrócone wahadło, automatyczna skrzynia biegów, układ wielu zbiorników, serwer, system nadzoru). Modele formalne systemów hybrydowych.	8
T-W-2	Modele hybrydowe z czasem dyskretnym – modele MLD, PWA, LC, ELC, MMPS. Przykładowe narzędzia do symulacji modeli hybrydowych (Simulink, Stateflow, Modelica, Shift, HSolver, Hysdel). Identyfikacja modeli PWA.	8
T-W-3	Przełączane systemy sterowania jako rodzaj systemów hybrydowych. Stabilność systemów przełączanych.	8
T-W-4	Hybrydowa regulacja predykcyjna obiektów nieliniowych. Przykłady zastosowań hybrydowych regulatorów predykcyjnych.	6
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	uzupełnianie wiedzy z literatury	4
A-L-3	przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń	7
A-L-4	przygotowanie się do egzaminu	4
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	30
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C15_W01	Potrafi wyjaśnić ideę systemów hybrydowych oraz podać przykłady. Potrafi opisać najbardziej popularne modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym. Potrafi omówić przykładowe narzędzie programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W03	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z teorii sterowania i systemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W04	Ma poszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę o sterowaniu procesami w ujęciu dyskretnym oraz hybrydowym.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi systemów hybrydowych.
	C-2	Poznanie zależności analitycznych opisujących systemy hybrydowe.
	C-5	Poznanie sposobu wykorzystania hybrydowych modeli dynamicznych w nieliniowej regulacji predykcyjnej.
Treści programowe	T-W-2	Modele hybrydowe z czasem dyskretnym – modele MLD, PWA, LC, ELC, MMPS. Przykładowe narzędzia do symulacji modeli hybrydowych (Simulink, Stateflow, Modelica, Shift, HSolver, Hysdel). Identyfikacja modeli PWA.
	T-W-3	Przełączane systemy sterowania jako rodzaj systemów hybrydowych. Stabilność systemów przełączanych.
	T-W-4	Hybrydowa regulacja predykcyjna obiektów nieliniowych. Przykłady zastosowań hybrydowych regulatorów predykcyjnych.
	T-W-1	Pojęcie systemów hybrydowych. Formalna definicja systemu hybrydowego. Przykłady (termostat, spadająca piłka, odwrócone wahadło, automatyczna skrzynia biegów, układ wielu zbiorników, serwer, system nadzoru). Modele formalne systemów hybrydowych.
Metody nauczania	M-2	Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
Metody nauczania	M-1	Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi wyjaśnić ideę systemów hybrydowych oraz podać przykłady. Potrafi opisać najbardziej popularne modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym. Potrafi omówić przykładowe narzędzie programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C15_U01	Umie zaprezentować przykłady praktyczne systemów hybrydowych. Umie zastosować wybrane modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym do symulacji. Umie wykorzystać najpopularniejsze narzędzia programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U03	Potrafi dokonać analizy i syntezy algorytmów sterowania złożonymi procesami technologicznymi wykorzystując w tym celu odpowiednie metody i narzędzia informatyczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U04	Potrafi zaprojektować hybrydowy układ sterowania złożonym procesem technologicznym.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności z zakresu tworzenia i zastosowania wybranych modeli hybrydowych.
Cel przedmiotu	C-4	Ukształtowanie umiejętności posługiwania się najpopularniejszymi narzędziami programistycznymi do symulacji i badań systemów hybrydowych.
Treści programowe	T-L-2	Badania symulacyjne w środowisku Stateflow przykładowych systemów hybrydowych
	T-L-3	Przybornik Multi Parametric Toolbox: Hysdel, sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.
	T-L-1	Badania symulacyjne w środowisku Simulink przykładowych systemów hybrydowych
	T-L-4	Badania symulacyjne w środowisku MPT układu hybrydowej regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów
	T-L-5	Badania symulacyjne w środowisku MPT układu hybrydowej regulacji predykcyjnej obiektów nieliniowych
	T-L-6	Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych
Metody nauczania	M-3	Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
	M-4	Metody programowane z użyciem komputera.
	M-2	Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
Sposób oceny	S-1	Ocena 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.
Sposób oceny	S-3	Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych na podstawie sprawozdań
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student umie zaprezentować przykłady praktyczne systemów hybrydowych. Umie zastosować wybrane modele systemów hybrydowych z czasem dyskretnym do symulacji. Umie wykorzystać najpopularniejsze narzędzia programistyczne do symulacji systemów hybrydowych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0