Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi

Sylabus przedmiotu Sterowanie predykcyjne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sterowanie predykcyjne
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Dworak <Pawel.Dworak@zut.edu.pl>, Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 1,00,50egzamin
projektyP2 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wcześniej należy uzyskać efekty wiedzy i umiejętności związane z przedmiotami: Metody matematyczne teorii sterowania i systemów, Nowoczesna teoria sterowania i systemów, Programowalne układy sterowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi opisu, analizy i syntezy liniowych i nieliniowych układów sterowania predykcyjnego, jedno- i wielowymiarowych.
C-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-3Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów ułamkowego rzędu.
C-4Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
C-5Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.1
T-P-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC bez ograniczeń sygnałów.3
T-P-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z saturacją sygnałów.2
T-P-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.4
T-P-5Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox układu regulacji predykcyjnej bazującej na teorii układów hybrydowych (HPC).4
T-P-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych1
15
wykłady
T-W-1Algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych: algorytmy analityczne bez ograniczeń sygnałów, algorytmy nieliniowe z ograniczeniami sygnałów – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. Przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox.5
T-W-2Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. Algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL), z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).4
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).2
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: bazujące na teorii układów hybrydowych (HPC). Przybornik Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox.2
T-W-5Regulacja predykcyjna ułamkowego rzędu.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1udział w zajęciach15
A-P-2uzupełnienie wiedzy z literatury5
A-P-3przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń10
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie się do egzaminu15
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 na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych 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_2A_C11_W01
Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
AR_2A_W03C-1, C-2, C-3, C-4, C-5T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-4M-1, M-2S-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_2A_C11_U01
Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
AR_2A_U03C-3, C-4T-P-3, T-P-1, T-P-2, T-P-5, T-P-4M-3, M-4, M-2S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C11_W01
Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
2,0
3,0Student zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C11_U01
Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
2,0
3,0Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Niederliński A., Mosciński J., Ogonowski Z., Regulacja adaptacyjna., WNT, Warszawa, 1995
  2. Camacho E. F., Bordons C., Model predictive control in the process industry. Advances in industrial control, Springer-Verlag, Berlin, 1995
  3. Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002, Monografie KAiR PAN, Tom 5
  4. Maciejowski J. M., Predictive Control with Constraints., Prentice Hall, New York, 2003

Literatura dodatkowa

  1. Camacho E. F., Bordons C., Model predictive control, Springer-Verlag, London, 1998
  2. Korbicz J., Kościelny J. M. (red.), Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami, WNT, Warszawa, 2009
  3. Rossiter J. A., Model based predictive control. A practical approach, CRC Press, 2003

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.1
T-P-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC bez ograniczeń sygnałów.3
T-P-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z saturacją sygnałów.2
T-P-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.4
T-P-5Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox układu regulacji predykcyjnej bazującej na teorii układów hybrydowych (HPC).4
T-P-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych: algorytmy analityczne bez ograniczeń sygnałów, algorytmy nieliniowe z ograniczeniami sygnałów – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. Przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox.5
T-W-2Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. Algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL), z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).4
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).2
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: bazujące na teorii układów hybrydowych (HPC). Przybornik Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox.2
T-W-5Regulacja predykcyjna ułamkowego rzędu.2
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1udział w zajęciach15
A-P-2uzupełnienie wiedzy z literatury5
A-P-3przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie się do egzaminu15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C11_W01Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W03Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z teorii sterowania i systemów.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi opisu, analizy i syntezy liniowych i nieliniowych układów sterowania predykcyjnego, jedno- i wielowymiarowych.
C-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-3Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów ułamkowego rzędu.
C-4Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
C-5Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej
Treści programoweT-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).
T-W-1Algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych: algorytmy analityczne bez ograniczeń sygnałów, algorytmy nieliniowe z ograniczeniami sygnałów – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. Przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox.
T-W-2Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. Algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL), z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).
T-W-5Regulacja predykcyjna ułamkowego rzędu.
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: bazujące na teorii układów hybrydowych (HPC). Przybornik Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
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: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C11_U01Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U03Potrafi dokonać analizy i syntezy algorytmów sterowania złożonymi procesami technologicznymi wykorzystując w tym celu odpowiednie metody i narzędzia informatyczne.
Cel przedmiotuC-3Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów ułamkowego rzędu.
C-4Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
Treści programoweT-P-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z saturacją sygnałów.
T-P-1Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.
T-P-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC bez ograniczeń sygnałów.
T-P-5Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox układu regulacji predykcyjnej bazującej na teorii układów hybrydowych (HPC).
T-P-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.
Metody nauczaniaM-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
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 na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0