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 nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie i identyfikacja procesów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 15 1,00,62egzamin
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-1Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink4
T-L-2Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.3
T-L-3Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu2
T-L-4Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera2
T-L-5Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów4
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do modelowania. Pojęcie modelu, modelu, systemu, procesu. Cele i metody modelowania. Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych (równania stanu, równania typu wejścia-wyjścia, modele transmitancyjne). Modele z czasem ciągłym i dyskretnym. Modele liniowe i nieliniowe. Dyskretyzacja modeli ciągłych. Linearyzacja nieliniowych równań stanu w otoczeniu punktu osobliwego (punktu pracy nieliniowego obiektu).6
T-W-2Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Kupfmullera, Strejca. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów w dziedzinie częstotliwości2
T-W-3Sformułowanie zadania identyfikacji jako problemu (optymalnej) aproksymacji obiektu przez (liniowy, dyskretny) model dynamiczny z minimalizacją kryterium najmniejszej sumy kwadratów. Zastosowanie do wyznaczenie parametrów modelu ARX.4
T-W-4Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji modelu i identyfikacji parametrów procesu2
14

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 zajęciach15
A-W-2Praca własna z literaturą5
A-W-3Przygotowanie do egzaminu10
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 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_W07C-5, C-3, C-1, C-2, C-4T-W-3, T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-4M-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_U18C-5, C-3, C-1, C-2, C-4T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-4M-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-1Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink4
T-L-2Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.3
T-L-3Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu2
T-L-4Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera2
T-L-5Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów4
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do modelowania. Pojęcie modelu, modelu, systemu, procesu. Cele i metody modelowania. Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych (równania stanu, równania typu wejścia-wyjścia, modele transmitancyjne). Modele z czasem ciągłym i dyskretnym. Modele liniowe i nieliniowe. Dyskretyzacja modeli ciągłych. Linearyzacja nieliniowych równań stanu w otoczeniu punktu osobliwego (punktu pracy nieliniowego obiektu).6
T-W-2Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Kupfmullera, Strejca. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów w dziedzinie częstotliwości2
T-W-3Sformułowanie zadania identyfikacji jako problemu (optymalnej) aproksymacji obiektu przez (liniowy, dyskretny) model dynamiczny z minimalizacją kryterium najmniejszej sumy kwadratów. Zastosowanie do wyznaczenie parametrów modelu ARX.4
T-W-4Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji modelu i identyfikacji parametrów procesu2
14

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 zajęciach15
A-W-2Praca własna z literaturą5
A-W-3Przygotowanie do egzaminu10
30
(*) 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.
Cel przedmiotuC-5Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.
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-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-4Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
Treści programoweT-W-3Sformułowanie zadania identyfikacji jako problemu (optymalnej) aproksymacji obiektu przez (liniowy, dyskretny) model dynamiczny z minimalizacją kryterium najmniejszej sumy kwadratów. Zastosowanie do wyznaczenie parametrów modelu ARX.
T-W-2Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Kupfmullera, Strejca. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów w dziedzinie częstotliwości
T-W-4Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji modelu i identyfikacji parametrów procesu
T-W-1Wprowadzenie do modelowania. Pojęcie modelu, modelu, systemu, procesu. Cele i metody modelowania. Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych (równania stanu, równania typu wejścia-wyjścia, modele transmitancyjne). Modele z czasem ciągłym i dyskretnym. Modele liniowe i nieliniowe. Dyskretyzacja modeli ciągłych. Linearyzacja nieliniowych równań stanu w otoczeniu punktu osobliwego (punktu pracy nieliniowego obiektu).
T-L-2Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.
T-L-1Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink
T-L-3Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu
T-L-5Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów
T-L-4Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera
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.
Cel przedmiotuC-5Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.
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-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-4Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
Treści programoweT-L-2Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.
T-L-1Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink
T-L-3Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu
T-L-5Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów
T-L-4Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera
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