ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Cyfrowe algorytmy sterowania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Automatyka i robotyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Cyfrowe algorytmy sterowania
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny	Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Paweł Waszczuk <Pawel.Waszczuk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	4	15	1,0	0,50	zaliczenie
projekty	P	4	30	2,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Zaliczone moduły: Matematyka, Metody matematyczne automatyki i robotyki, Podstawy automatyki i robotyki, Sygnały i systemy dynamiczne, Teoria sterowania

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-2	Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
C-3	Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
projekty
T-P-1	Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.	4
T-P-2	Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.	6
T-P-3	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP).	6
T-P-4	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).	6
T-P-5	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.	6
T-P-6	Zaliczenie cyklu ćwiczeń projektowych.	2
		30
wykłady
T-W-1	Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.	5
T-W-2	Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).	6
T-W-3	Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.	4
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
projekty
A-P-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-P-2	Przygotowanie się do ćwiczeń	6
A-P-3	Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.	24
		60
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Uzupełnianie wiedzy z literatury	10
A-W-3	Przygotowanie się do egzaminu	5
		30

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, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4	Metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych (projektowych) na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2	Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań

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_C14_W02 Ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.	AR_1A_W06	T1A_W03, T1A_W04	—	C-1, C-2, C-3	T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1, 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_C14_U02 Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.	AR_1A_U19	T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10	—	C-1, C-2, C-3	T-P-6, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5	M-3, M-4	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_1A_C14_W02 Ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.	2,0
	3,0	Student ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_1A_C14_U02 Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.	2,0
	3,0	Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Niederliński A., Mosciński J., Ogonowski Z., Regulacja adaptacyjna., WNT, Warszawa, 1995
Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002, Monografie KAiR PAN, Tom 5
Brzózka J., Regulatory cyfrowe w automatyce., MIKOM, Warszawa, 2002

Literatura dodatkowa

Królikowski A., Sterowanie adaptacyjne z ograniczeniem sygnału sterującego., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2002
Maciejowski J. M., Predictive Control with Constraints., Prentice Hall, New York, 2003
Niederliński A., Kasprzyk J., Figwer J., PREDAL - Algorytmy cyfrowe., Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1992, Skrypt uczelniany

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-1	Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.	4
T-P-2	Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.	6
T-P-3	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP).	6
T-P-4	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).	6
T-P-5	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.	6
T-P-6	Zaliczenie cyklu ćwiczeń projektowych.	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.	5
T-W-2	Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).	6
T-W-3	Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.	4
		15

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-P-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-P-2	Przygotowanie się do ćwiczeń	6
A-P-3	Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.	24
		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	Uzupełnianie wiedzy z literatury	10
A-W-3	Przygotowanie się do egzaminu	5
		30

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_1A_C14_W02	Ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_1A_W06	Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
	C-2	Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
	C-3	Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programowe	T-W-2	Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). Idea regulacji predykcyjnej (MPC). Liniowe algorytmy sterowania predykcyjnego DMC, GPC, CRHPC. Strojenie regulatorów predykcyjnych. Ograniczenia sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zasada sterowania predykcyjnego obiektami nieliniowymi (NMPC).
	T-W-3	Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej.
	T-W-1	Podział cyfrowych algorytmów sterowania. Sposoby syntezy cyfrowych algorytmów sterowania – aspekty teoretyczne i praktyczne. Funkcje wrażliwości układu sterowania. Wymagania stawiane układom regulacji. Uogólniony model dyskretny ARIMAX ciągłego obiektu regulacji SISO. Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.
	T-P-1	Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.
	T-P-2	Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.
	T-P-3	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP).
	T-P-4	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).
	T-P-5	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.
Metody nauczania	M-1	Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
	M-3	Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
	M-2	Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
	M-4	Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych (projektowych) na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student ma podstawową wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Zna uogólniony model dyskretny ARIMAX obiektu regulacji SISO. Zna aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. Zna metodę syntezy algorytmów minimalnowariancyjnych. Zna ideę regulacji predykcyjnej.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_1A_C14_U02	Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_1A_U19	Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
	C-2	Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
	C-3	Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programowe	T-P-6	Zaliczenie cyklu ćwiczeń projektowych.
	T-P-1	Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.
	T-P-2	Realizacja i badania właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink.
	T-P-3	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP).
	T-P-4	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania ze skończonym czasem regulacji (DB).
	T-P-5	Realizacja i badania właściwości algorytmu sterowania predykcyjnego DMC.
Metody nauczania	M-3	Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
Metody nauczania	M-4	Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych (projektowych) na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie sprawozdań
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID w sterowniku programowalnym. Potrafi dokonać syntezy algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0