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 | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Sterowanie predykcyjne | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Michał Brasel <Michal.Brasel@zut.edu.pl>, Paweł Dworak <Pawel.Dworak@zut.edu.pl>, Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wcześniej należy uzyskać efekty wiedzy i umiejętności z zakresu: metody matematyczne w teorii sterowania, nowoczesna teoria sterowania, programowalne układy sterowania, metody optymalizacji. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi opisu, analizy i syntezy liniowych i nieliniowych układów sterowania predykcyjnego, jedno- i wielowymiarowych. |
| C-2 | Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych. |
| C-3 | Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS. |
| C-4 | Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej |
| C-5 | Ukształtowanie umiejętności studentów z zakresu implementacji algorytmów predykcyjnych w sterownikach programowalnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników. | 2 |
| T-P-2 | Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej bez ograniczeń sygnałów. | 4 |
| T-P-3 | Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z saturacją sygnałów. | 4 |
| T-P-4 | Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją. | 4 |
| T-P-5 | Realizacja i badania symulacyjne algorytmu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sterowania i numeryczną optymalizacją w środowisku Matlab. | 8 |
| T-P-6 | Implementacja zrealizowanego algorytmu predykcyjnego w sterowniku programowalnym; badania laboratoryjne z obiektem rzeczywistym. | 8 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Algorytmy predykcyjne liniowe, projektowane analitycznie, bez ograniczeń sygnałów. | 4 |
| T-W-2 | Algorytmy predykcyjne z ograniczeniami sygnałów projektowane dla obiektów liniowych – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. | 2 |
| T-W-3 | Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. | 2 |
| T-W-4 | Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC). | 2 |
| T-W-5 | Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL). | 2 |
| T-W-6 | Algorytmy z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); algorytmy z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+). | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | udział w zajęciach | 30 |
| A-P-2 | uzupełnienie wiedzy z literatury | 10 |
| A-P-3 | przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń | 15 |
| 55 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | przygotowanie się do egzaminu | 5 |
| 20 | ||
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, projekty, symulacje. |
| M-4 | Metody programowane z użyciem komputera. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu projektów 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 projektów na podstawie sprawozdań |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C07x_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_W03 | — | — | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C07x_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_U03 | — | — | C-2, C-4 | T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4 | M-4, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
| AR_2A_C07x_U02 Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym | AR_2A_U05 | — | — | C-2, C-5 | T-P-5, T-P-6 | M-4, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C07x_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 | Student nie zna algorytmów predykcyjnych projektowanych dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Nie zna sposobów ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Nie zna przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Nie zna podstawowych sposobów realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student 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. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student 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. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student 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. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student 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. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student 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. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C07x_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 | Student nie potrafi opisać algorytmów predykcyjnych dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Nie potrafi wyjaśnić sposobów ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Nie umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Nie potrafi wytłumaczyć podstawowych sposobów realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student 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. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student 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. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student 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. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student 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. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student 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. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| AR_2A_C07x_U02 Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym | 2,0 | Student nie potrafi opisać algorytmów predykcyjnych projektowanych z numerycznym ograniczeniem sygnałów dla obiektów liniowych. Nie umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Nie potrafi zaimplementować algorytmu predykcyjnego z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym. Uzyskał mniej niż 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane z numerycznym ograniczeniem sygnałów dla obiektów liniowych. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane z numerycznym ograniczeniem sygnałów dla obiektów liniowych. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane z numerycznym ograniczeniem sygnałów dla obiektów liniowych. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane z numerycznym ograniczeniem sygnałów dla obiektów liniowych. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane z numerycznym ograniczeniem sygnałów dla obiektów liniowych. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
Literatura podstawowa
- Niederliński A., Mosciński J., Ogonowski Z., Regulacja adaptacyjna., WNT, Warszawa, 1995
- Camacho E. F., Bordons C., Model predictive control in the process industry. Advances in industrial control, Springer-Verlag, Berlin, 1995
- Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002, Monografie KAiR PAN, Tom 5
- Maciejowski J. M., Predictive Control with Constraints., Prentice Hall, New York, 2003
- Domek S., Odporna regulacja predykcyjna obiektów nieliniowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2006, Prace Naukowe Politechniki Szczecińskiej. Instytut Automatyki Przemysłowej
Literatura dodatkowa
- Camacho E. F., Bordons C., Model predictive control, Springer-Verlag, London, 1998
- Korbicz J., Kościelny J. M. (red.), Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami, WNT, Warszawa, 2009
- Rossiter J. A., Model based predictive control. A practical approach, CRC Press, 2003