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 charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie i identyfikacja procesów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki i Robotyki
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 1,00,44egzamin
laboratoriaL3 15 1,00,30zaliczenie
projektyP3 15 1,00,26zaliczenie

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 inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
C-4Poznanie algorytmów i narzędzi do identyfikacji parametrów modeli transmitacyjnych obiektu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Modele matematyczne układu akumulacyjnego i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink2
T-L-2Modelowanie matematyczne układu zbiorników z odpływem grawitacyjnym na podstawie bilansu i praw fizyki, symulacja2
T-L-3Modele matematyczne układów wielu zbiorników na podstawie bilansu, linearyzacja metodą siecznycznych, przekształcanie modeli, symulacja2
T-L-4Graficzna identyfikacja parametrów modelu Küpfmüllera2
T-L-5Identyfikacja modeli parametrycznych układów dyskretnych i ciągłych5
T-L-6Zaliczenie formy zajęć2
15
projekty
T-P-1Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego obiektu cieplnego, symulacja2
T-P-2Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu mechanicznego, symulacja2
T-P-3Tworzenie modelu matematycznego układu elektrycznego RC i RL, symulacja2
T-P-4Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu głośnika elektrodynamicznego, symulacja2
T-P-5Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu silnika prądu stałego, symulacja3
T-P-6Przekształcanie modeli pomiędzy różnymi równoważnymi formami: równanie różniczkowe, funkcja przejścia, model w przestrzeni zmiennych stanu. Przekształcanie modeli ciągłych na dyskretne i dyskretnych na ciągłe.4
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do modelowania. Pojęcie modelu, systemu, procesu, przykłady. Cele i metody modelowania. Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych. Modele z czasem ciągłym i dyskretnym. Modele liniowe i nieliniowe. Dyskretyzacja modeli ciągłych. Przykłady modeli matematycznych: silnik prądu stałego, głośnik, zbiornik i układy n-zbiorników. Wprowadzenie do linearyzacji na przykładzie linearyzacji metodą siecznych układu zbiorników. Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji procesu.8
T-W-2Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Küpfmüllera, Strejca.2
T-W-3Sformułowanie zadania identyfikacji metodą najmniejszych kwadratów . Zastosowanie do wyznaczenie parametrów modelu ARX. Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do identyfikacji modelu dla danego procesu. Przykłady.5
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do ćwiczeń5
A-L-3Opracowanie sprawozdań z ćwiczeń5
25
projekty
A-P-1Udział w zajęciach15
A-P-2Opracowanie sprawozdań z projektów10
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Praca własna z literaturą5
A-W-3Przygotowanie do egzaminu5
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana po zakończeniu cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektowych na podstawie ocen cząstkowych uzyskanych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy podczas realizacji ćwiczeń i projektów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu praktycznego i ustnego.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C10_W01
Ma wiedzę odnośnie modelowania procesów przemysłowych oraz identyfikacji parametrów modeli transmitancyjnych
AR_1A_W07C-4, C-1, C-2, C-3T-W-2, T-W-3, T-W-1M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C10_U01
Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prostą identyfikację parametrów obiektu.
AR_1A_U18C-4, C-1, C-2, C-3T-L-1, T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2
AR_1A_C10_U02
Student potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink..
AR_1A_U18C-1, C-2T-P-5, T-P-4, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-6M-3, M-4S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C10_W01
Ma wiedzę odnośnie modelowania procesów przemysłowych oraz identyfikacji parametrów modeli transmitancyjnych
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C10_U01
Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prostą identyfikację parametrów obiektu.
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.
AR_1A_C10_U02
Student potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink..
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.

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-1Modele matematyczne układu akumulacyjnego i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink2
T-L-2Modelowanie matematyczne układu zbiorników z odpływem grawitacyjnym na podstawie bilansu i praw fizyki, symulacja2
T-L-3Modele matematyczne układów wielu zbiorników na podstawie bilansu, linearyzacja metodą siecznycznych, przekształcanie modeli, symulacja2
T-L-4Graficzna identyfikacja parametrów modelu Küpfmüllera2
T-L-5Identyfikacja modeli parametrycznych układów dyskretnych i ciągłych5
T-L-6Zaliczenie formy zajęć2
15

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego obiektu cieplnego, symulacja2
T-P-2Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu mechanicznego, symulacja2
T-P-3Tworzenie modelu matematycznego układu elektrycznego RC i RL, symulacja2
T-P-4Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu głośnika elektrodynamicznego, symulacja2
T-P-5Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu silnika prądu stałego, symulacja3
T-P-6Przekształcanie modeli pomiędzy różnymi równoważnymi formami: równanie różniczkowe, funkcja przejścia, model w przestrzeni zmiennych stanu. Przekształcanie modeli ciągłych na dyskretne i dyskretnych na ciągłe.4
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do modelowania. Pojęcie modelu, systemu, procesu, przykłady. Cele i metody modelowania. Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych. Modele z czasem ciągłym i dyskretnym. Modele liniowe i nieliniowe. Dyskretyzacja modeli ciągłych. Przykłady modeli matematycznych: silnik prądu stałego, głośnik, zbiornik i układy n-zbiorników. Wprowadzenie do linearyzacji na przykładzie linearyzacji metodą siecznych układu zbiorników. Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji procesu.8
T-W-2Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Küpfmüllera, Strejca.2
T-W-3Sformułowanie zadania identyfikacji metodą najmniejszych kwadratów . Zastosowanie do wyznaczenie parametrów modelu ARX. Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do identyfikacji modelu dla danego procesu. Przykłady.5
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do ćwiczeń5
A-L-3Opracowanie sprawozdań z ćwiczeń5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Udział w zajęciach15
A-P-2Opracowanie sprawozdań z projektów10
25
(*) 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 egzaminu5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C10_W01Ma wiedzę odnośnie modelowania procesów przemysłowych oraz identyfikacji parametrów modeli transmitancyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W07Ma podstawową wiedzę o modelowaniu i identyfikacji procesów dynamicznych.
Cel przedmiotuC-4Poznanie algorytmów i narzędzi do identyfikacji parametrów modeli transmitacyjnych obiektu.
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 inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
Treści programoweT-W-2Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Küpfmüllera, Strejca.
T-W-3Sformułowanie zadania identyfikacji metodą najmniejszych kwadratów . Zastosowanie do wyznaczenie parametrów modelu ARX. Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do identyfikacji modelu dla danego procesu. Przykłady.
T-W-1Wprowadzenie do modelowania. Pojęcie modelu, systemu, procesu, przykłady. Cele i metody modelowania. Zasady tworzenia matematycznych modeli obiektów sterowania. Formy i rodzaje opisów modeli obiektów dynamicznych. Modele z czasem ciągłym i dyskretnym. Modele liniowe i nieliniowe. Dyskretyzacja modeli ciągłych. Przykłady modeli matematycznych: silnik prądu stałego, głośnik, zbiornik i układy n-zbiorników. Wprowadzenie do linearyzacji na przykładzie linearyzacji metodą siecznych układu zbiorników. Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji procesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana po zakończeniu cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektowych na podstawie ocen cząstkowych uzyskanych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy podczas realizacji ćwiczeń i projektów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu praktycznego i ustnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C10_U01Student potrafi określić zadania identyfikacji przemysłowych obiektów dynamicznych. Potrafi zaplanować i przeprowadzić prostą identyfikację parametrów obiektu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U18Potrafi wyznaczać typowe modele obiektów sterowania oraz analizować ich właściwości.
Cel przedmiotuC-4Poznanie algorytmów i narzędzi do identyfikacji parametrów modeli transmitacyjnych obiektu.
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 inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
Treści programoweT-L-1Modele matematyczne układu akumulacyjnego i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink
T-L-4Graficzna identyfikacja parametrów modelu Küpfmüllera
T-L-2Modelowanie matematyczne układu zbiorników z odpływem grawitacyjnym na podstawie bilansu i praw fizyki, symulacja
T-L-3Modele matematyczne układów wielu zbiorników na podstawie bilansu, linearyzacja metodą siecznycznych, przekształcanie modeli, symulacja
T-L-5Identyfikacja modeli parametrycznych układów dyskretnych i ciągłych
T-L-6Zaliczenie formy zajęć
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana po zakończeniu cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektowych na podstawie ocen cząstkowych uzyskanych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy podczas realizacji ćwiczeń i projektów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu praktycznego i ustnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C10_U02Student potrafi wybrać odpowiednią klasę liniowych modeli dynamicznych dla typowych modeli matematycznych obiektów sterowania i dokonać ich zamodelowania w środowisku MATLAB/Simulink..
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U18Potrafi wyznaczać typowe modele obiektów sterowania oraz analizować ich właściwości.
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.
Treści programoweT-P-5Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu silnika prądu stałego, symulacja
T-P-4Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu głośnika elektrodynamicznego, symulacja
T-P-1Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego obiektu cieplnego, symulacja
T-P-2Tworzenie dynamicznego modelu matematycznego układu mechanicznego, symulacja
T-P-3Tworzenie modelu matematycznego układu elektrycznego RC i RL, symulacja
T-P-6Przekształcanie modeli pomiędzy różnymi równoważnymi formami: równanie różniczkowe, funkcja przejścia, model w przestrzeni zmiennych stanu. Przekształcanie modeli ciągłych na dyskretne i dyskretnych na ciągłe.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana po zakończeniu cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektowych na podstawie ocen cząstkowych uzyskanych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy podczas realizacji ćwiczeń i projektów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.