Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Cyfrowe algorytmy sterowania:

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 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
wykładyW4 15 1,00,50zaliczenie
projektyP4 30 2,00,50zaliczenie

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-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-2Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
C-3Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.

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.4
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.6
T-P-3Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP).6
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).6
T-P-5Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.6
T-P-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń projektowych.2
30
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.5
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).6
T-W-3Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-P-2Przygotowanie się do ćwiczeń6
A-P-3Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.24
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury10
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu5
30

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 (projektowych) na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań

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_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-1, C-2, C-3T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5M-1, M-3, M-2, M-4S-1, S-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_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-1, C-2, C-3T-P-6, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5M-3, M-4S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
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

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
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

Literatura podstawowa

  1. Niederliński A., Mosciński J., Ogonowski Z., Regulacja adaptacyjna., WNT, Warszawa, 1995
  2. Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002, Monografie KAiR PAN, Tom 5
  3. Brzózka J., Regulatory cyfrowe w automatyce., MIKOM, Warszawa, 2002

Literatura dodatkowa

  1. Królikowski A., Sterowanie adaptacyjne z ograniczeniem sygnału sterującego., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2002
  2. Maciejowski J. M., Predictive Control with Constraints., Prentice Hall, New York, 2003
  3. Niederliński A., Kasprzyk J., Figwer J., PREDAL - Algorytmy cyfrowe., Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1992, Skrypt uczelniany

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.4
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.6
T-P-3Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP).6
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).6
T-P-5Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.6
T-P-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń projektowych.2
30

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.5
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).6
T-W-3Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.4
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-P-2Przygotowanie się do ćwiczeń6
A-P-3Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.24
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury10
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
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-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-2Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
C-3Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programoweT-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.
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.
T-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).
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).
T-P-5Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych (projektowych) na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena 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_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-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-2Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
C-3Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programoweT-P-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń projektowych.
T-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).
T-P-4Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).
T-P-5Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.
Metody nauczaniaM-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych (projektowych) na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena 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