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 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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP1 30 2,20,50zaliczenie
wykładyW1 15 0,80,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wcześniej należy uzyskać efekty wiedzy i umiejętności z zakresu: metody matematyczne w teorii sterowania, nowoczesna teoria sterowania, programowalne układy sterowania, metody optymalizacji.

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 metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
C-4Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej
C-5Ukształtowanie umiejętności studentów z zakresu implementacji algorytmów predykcyjnych w sterownikach programowalnych.

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.2
T-P-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej bez ograniczeń sygnałów.4
T-P-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z saturacją sygnałów.4
T-P-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.4
T-P-5Realizacja i badania symulacyjne algorytmu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sterowania i numeryczną optymalizacją w środowisku Matlab.8
T-P-6Implementacja zrealizowanego algorytmu predykcyjnego w sterowniku programowalnym; badania laboratoryjne z obiektem rzeczywistym.8
30
wykłady
T-W-1Algorytmy predykcyjne liniowe, projektowane analitycznie, bez ograniczeń sygnałów.4
T-W-2Algorytmy predykcyjne z ograniczeniami sygnałów projektowane dla obiektów liniowych – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami.2
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji.2
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).2
T-W-5Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL).2
T-W-6Algorytmy 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

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1udział w zajęciach30
A-P-2uzupełnienie wiedzy z literatury8
A-P-3przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń15
A-P-4Konsultacje2
55
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie się do egzaminu3
A-W-3Egzamin2
20

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, projekty, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena 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-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu projektów na podstawie sprawozdań

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_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_W03C-2, C-3, C-1, C-4T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6M-1, M-2S-2, S-1

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_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_U03C-2, C-4T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4M-4, M-2, M-3S-2, S-1
AR_2A_C07x_U02
Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym
AR_2A_U05C-2, C-5T-P-5, T-P-6M-4, M-2, M-3S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student 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.
4,0Student 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. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student 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.
5,0Student 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. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student 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.
4,0Student 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. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student 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.
5,0Student 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. 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
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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

  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
  5. Domek S., Odporna regulacja predykcyjna obiektów nieliniowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2006, Prace Naukowe Politechniki Szczecińskiej. Instytut Automatyki Przemysłowej

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.2
T-P-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej bez ograniczeń sygnałów.4
T-P-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z saturacją sygnałów.4
T-P-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.4
T-P-5Realizacja i badania symulacyjne algorytmu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sterowania i numeryczną optymalizacją w środowisku Matlab.8
T-P-6Implementacja zrealizowanego algorytmu predykcyjnego w sterowniku programowalnym; badania laboratoryjne z obiektem rzeczywistym.8
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytmy predykcyjne liniowe, projektowane analitycznie, bez ograniczeń sygnałów.4
T-W-2Algorytmy predykcyjne z ograniczeniami sygnałów projektowane dla obiektów liniowych – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami.2
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji.2
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).2
T-W-5Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL).2
T-W-6Algorytmy 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

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1udział w zajęciach30
A-P-2uzupełnienie wiedzy z literatury8
A-P-3przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń15
A-P-4Konsultacje2
55
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie się do egzaminu3
A-W-3Egzamin2
20
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_C07x_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-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-3Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
C-1Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi opisu, analizy i syntezy liniowych i nieliniowych układów sterowania predykcyjnego, jedno- i wielowymiarowych.
C-4Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej
Treści programoweT-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji.
T-W-1Algorytmy predykcyjne liniowe, projektowane analitycznie, bez ograniczeń sygnałów.
T-W-2Algorytmy predykcyjne z ograniczeniami sygnałów projektowane dla obiektów liniowych – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami.
T-W-5Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL).
T-W-6Algorytmy z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); algorytmy z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu projektów na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student 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.
4,0Student 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. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student 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.
5,0Student 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. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_C07x_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-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-4Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej
Treści programoweT-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 bez ograniczeń sygnałów.
T-P-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z saturacją sygnałów.
T-P-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.
Metody nauczaniaM-4Metody programowane z użyciem komputera.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, projekty, symulacje.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu projektów na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student 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.
4,0Student 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. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student 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.
5,0Student 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. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_C07x_U02Potrafi zaimplementować algorytm predykcyjny z numeryczną optymalizacją w sterowniku programowalnym
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U05Potrafi wybrać, skonfigurować i uruchomić system sterowania złożonym procesem technologicznym wykorzystujący programowalne urządzenia automatyki, umie ocenić przydatność nowych rozwiązań w tej dziedzinie.
Cel przedmiotuC-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-5Ukształtowanie umiejętności studentów z zakresu implementacji algorytmów predykcyjnych w sterownikach programowalnych.
Treści programoweT-P-5Realizacja i badania symulacyjne algorytmu regulacji predykcyjnej z ograniczeniem sterowania i numeryczną optymalizacją w środowisku Matlab.
T-P-6Implementacja zrealizowanego algorytmu predykcyjnego w sterowniku programowalnym; badania laboratoryjne z obiektem rzeczywistym.
Metody nauczaniaM-4Metody programowane z użyciem komputera.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, projekty, symulacje.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu projektów na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.