Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi
Sylabus przedmiotu Identyfikacja i dynamika procesów:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Identyfikacja i dynamika procesów | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Stanisław Bańka <Stanislaw.Banka@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Matematyka: rachunek prawdopodobieństa, zmienne losowe i procesy stochastyczne, podstawy teorii estymacji, Teoria systemów, Metody optymalizacji. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie umiejętności identyfikacji i modelowania złożonych systemów technicznych. |
| C-2 | Poznanie metod i algorytmów identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania w obecności niemierzonych zakłóceń stochastycznych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wyprowadzenie równań stanu dla wybranego wielowymiarowego obiektu sterowania MIMO. | 2 |
| T-L-2 | Linearyzacja i dyskretyzacja nieliniowych równań stanu i wyjść obiektu. Wybór klasy modelu liniowego. | 4 |
| T-L-3 | Implementacja algorytmu identyfikacji metodą maksymalizacji funkcji wiarogodności w środowisku MATLAB. | 5 |
| T-L-4 | Przeprowadzenie eksperymentów i identyfikacja parametrów modelu obiektu. Opracowanie wyników identyfikacji i wybór najlepszego modelu obiektu. | 4 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe definicje i wiadomości z teorii estymacji; estymatory i ich pożądane właściwości statystyczne: nieobciążoność, zbieżność (zgodność) średniokwadratowa, wg prawdopodobieństwa i z prawdopodobieństwem 1. Metody konstruowania estymatorów: metoda momentów, maksymalizacji funkcji wiarogodności, minimalizacji ryzyka (podejście Bayesa). | 2 |
| T-W-2 | Parametryczne i nieparametryczne modele wielowymiarowych obiektów dynamicznych MIMO i MISO. Liniowe modele dyskretne ARMA (ARX, ARMAX). Związki modeli ARMA z opisami w przestrzeni stanów (kanoniczne postacie obserwowalne równań stanu). | 2 |
| T-W-3 | Sformułowanie zadania estymacji parametrów liniowego obiektu dyskretnego MIMO w obecności zakłóceń typu dyskretny biały szum. Wyprowadzenie funkcji wiarogodności. Rozwiązanie problemu estymacji parametrów obiektu z wykorzystaniem gradientowych metod optymalizacji statyczej (tryb off-line). | 4 |
| T-W-4 | Przegląd rekurencyjnych metod identyfikacji w trybie on-line. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych | 20 |
| A-L-3 | Praca własna z literaturą | 25 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 10 |
| A-W-2 | Praca własna z literaturą | 20 |
| 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 formująca: Zaliczenie na podstawie zaangażowania w wykonywaniu prac zespołowych. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na podstawie testu pisemnego i ustnego. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie laboratorium na podstawie średniej z ocen za sprawozdania z ćwiczeń. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C04_W01 Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych. | AR_2A_W10 | T2A_W04 | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C04_U01 Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych. | AR_2A_U14 | T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11 | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-3 | S-1, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C04_W01 Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna parametryczne i nieparametryczne formy opisów wielowymiarowych układów dynamicznych MIMO i MISO oraz podstawowe pojęcia i definicje z rachunku prawdopodobieństwa i teorii estymacji. Zna metody modelowania złożonych systemów technicznych i popularne algorytmy identyfikacji parametrów liniowych modeli obiektów sterowania, podlegających wpływom (niemierzonych) zakłóceń stochastycznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C04_U01 Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi sformułować i zamodelować opis danego układu dynamicznego w środowisku MATLAB/Simulink oraz wybrać i wykorzystać jeden ze znanych mu algorytmów identyfikacji parametrów liniowego modelu obiektu, podlegającego wpływom niemierzonych zakłóceń stochastycznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Deutsch R., Teoria estymacji, PWN, Warszawa, 1969
- Soderstrom P., Stoica P., Identyfikacja systemów, PWN, Warszawa, 1997
- Kasprzyk J. i współaut., Identyfikacja procesów, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002
- Bańka S., Sterowanie wielowymiarowymi układami dynamicznymi. Ujęcie wielomianowe, Wyd. Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007
Literatura dodatkowa
- Ljung L., System identification - Theory for the user, Prentice Hall, New York, 1999
- Bendat J.S., Piersol A.G., Metody analizy i pomiary sygnałów losowych, PWN, Warszawa, 1976