ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S1) / Sylabus przedmiotu

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	1,0	0,62	egzamin
laboratoria	L	3	15	2,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Wcześniej należy uzyskać wiedzę i umiejętności związane z przedmiotami: Metody matematyczne automatyki i robotyki, Teoria sterowania, Podstawy automatyki i robotyki, Metody optymalizacji.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Poznanie sposobów tworzenia matematycznych modeli procesów dynamicznych na podstawie praw fizyko-chemicznych rządzących procesem.
C-2	Poznanie metod modelowania złożonych procesów dynamicznych z użyciem nowoczesnej techniki cyfrowej.
C-3	Poznanie sposobów upraszczania złożonych modeli matematycznych obiektu: linearyzacja równań stanu w dziedzinie czasowej i wyznaczanie modeli transmitancyjnych, upraszczanie i redukcja rzędu modeli transmitancyjnych.
C-4	Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
C-5	Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink	4
T-L-2	Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.	3
T-L-3	Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu	2
T-L-4	Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera	2
T-L-5	Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów	4
		15
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie 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-2	Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Kupfmullera, Strejca. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów w dziedzinie częstotliwości	2
T-W-3	Sformułowanie 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-4	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji modelu i identyfikacji parametrów procesu	2
		14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	Przygotowanie się do ćwiczeń	20
A-L-3	Opracowanie sprawozdań z ćwiczeń	25
		60
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Praca własna z literaturą	5
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu	10
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena 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-2	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_W07	—	—	C-5, C-3, C-1, C-2, C-4	T-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-4	M-1, M-2	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_U18	—	—	C-5, C-3, C-1, C-2, C-4	T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-4	M-1, M-3	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium 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
	3,0	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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium 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
	3,0	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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Żuchowski A., Modele dynamiki i identyfikacja, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2003, Skrypt serii TEMPUS
Kasprzyk J. (Ed.), Identyfikacja procesów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002, Praca zbiorowa`
Findeisen W., Technika regulacji automatycznej, PWN, Warszawa, 1969
Bańka S., Sterowanie wielowymiarowymi układami dynamicznymi. Ujęcie wielomianowe., Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007, Monografie KAiR PAN, Tom 11

Literatura dodatkowa

Mańczak K., Metody identyfikacji wielowymiarowych obiektów sterowania., WNT, Warszawa, 1970
Ljung L., System Identification. Theory for the user., Prentice Hall, New Jersey, 1987

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink	4
T-L-2	Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.	3
T-L-3	Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu	2
T-L-4	Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera	2
T-L-5	Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów	4
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie 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-2	Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Kupfmullera, Strejca. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów w dziedzinie częstotliwości	2
T-W-3	Sformułowanie 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-4	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji modelu i identyfikacji parametrów procesu	2
		14

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	Przygotowanie się do ćwiczeń	20
A-L-3	Opracowanie sprawozdań z ćwiczeń	25
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Praca własna z literaturą	5
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu	10
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_1A_W07	Ma podstawową wiedzę o modelowaniu i identyfikacji procesów dynamicznych.
Cel przedmiotu	C-5	Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.
	C-3	Poznanie sposobów upraszczania złożonych modeli matematycznych obiektu: linearyzacja równań stanu w dziedzinie czasowej i wyznaczanie modeli transmitancyjnych, upraszczanie i redukcja rzędu modeli transmitancyjnych.
	C-1	Poznanie sposobów tworzenia matematycznych modeli procesów dynamicznych na podstawie praw fizyko-chemicznych rządzących procesem.
	C-2	Poznanie metod modelowania złożonych procesów dynamicznych z użyciem nowoczesnej techniki cyfrowej.
	C-4	Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
Treści programowe	T-W-3	Sformułowanie 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-2	Cele, sposoby i rodzaje identyfikacji parametrów procesu. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów typowych modeli procesowych Kupfmullera, Strejca. Inżynierskie metody identyfikacji parametrów w dziedzinie częstotliwości
	T-W-4	Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do modelowania, symulacji modelu i identyfikacji parametrów procesu
	T-W-1	Wprowadzenie 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-2	Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.
	T-L-1	Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink
	T-L-3	Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu
	T-L-5	Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów
	T-L-4	Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Metody nauczania	M-2	Wykład problemowy
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_1A_U18	Potrafi wyznaczać typowe modele obiektów sterowania oraz analizować ich właściwości.
Cel przedmiotu	C-5	Poznanie algorytmów identyfikacji parametrów dyskretnych modeli obiektu z użyciem metod optymalizacji statycznej.
	C-3	Poznanie sposobów upraszczania złożonych modeli matematycznych obiektu: linearyzacja równań stanu w dziedzinie czasowej i wyznaczanie modeli transmitancyjnych, upraszczanie i redukcja rzędu modeli transmitancyjnych.
	C-1	Poznanie sposobów tworzenia matematycznych modeli procesów dynamicznych na podstawie praw fizyko-chemicznych rządzących procesem.
	C-2	Poznanie metod modelowania złożonych procesów dynamicznych z użyciem nowoczesnej techniki cyfrowej.
	C-4	Poznanie inżynierskich metod identyfikacji parametrów typowych modeli liniowych na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych obiektu pomierzonych w eksperymencie czynnym.
Treści programowe	T-L-2	Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego (rzeczywistego) obiektu sterowania.
	T-L-1	Wyznaczenie modelu matematycznego obiektu na podstawie praw fizyki modelu i implementacja w środowisku MATLAB/Simulink
	T-L-3	Dobór kroku próbkowania i dyskretyzacja modelu
	T-L-5	Identyfikacja parametrów modelu metodą najmniejszych kwadratów
	T-L-4	Identyfikacja parametrów modelu Kupfmullera
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Metody nauczania	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób oceny	S-1	Ocena 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.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	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.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0