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 | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Cyfrowe algorytmy sterowania | ||
| 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>, Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>, Michał Kubicki <michal.kubicki@zut.edu.pl>, Paweł Waszczuk <Pawel.Waszczuk@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z zakresu: 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. | 5 |
| T-P-2 | Realizacja i badania symulacyjne właściwości cyfrowego algorytmu sterowania PID z układem anti-wind-up dla obiektów o jednym wejściu i jednym wyjściu w środowisku Matlab/Simulink. | 4 |
| T-P-3 | Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP) oraz algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB) w środowisku Matlab/Simulink. | 6 |
| T-P-4 | Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania minimalnowariacyjnego (MV) w środowisku Matlab/Simulink. | 4 |
| T-P-5 | Poznanie narzędzi do projektowania liniowych i nieliniowych algorytmów predykcyjnych (MPC) | 4 |
| T-P-6 | Realizacja algorytmu sterowania PID z układem anti-wind up w sterowniku programowalnym. | 6 |
| T-P-7 | Badania właściwości zrealizowanego regulatora PID. | 4 |
| T-P-8 | Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PID. | 4 |
| T-P-9 | Realizacja wybranego algorytmu cyfrowego (PP, DB lub MV) w sterowniku programowalnym. | 5 |
| T-P-10 | Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PP, DB lub MV. | 3 |
| 45 | ||
| 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. | 3 |
| T-W-2 | Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych. | 2 |
| T-W-3 | Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP). | 4 |
| T-W-4 | Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC). | 2 |
| T-W-5 | 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 | 45 |
| A-P-2 | Przygotowanie się do ćwiczeń | 10 |
| A-P-3 | Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań. | 20 |
| 75 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Uzupełnianie wiedzy z literatury | 5 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do egzaminu | 5 |
| 25 | ||
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 poprawności działania zrealizowanych algorytmów oraz po wykonaniu zadań 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_1A_C14_W01 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 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1, M-3, M-2, M-4 | S-1, S-2 |
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_1A_C14_U01 Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi dokonać syntezy cyfrowego algorytmu PID, algorytmów z lokowaniem biegunów oraz algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. | AR_1A_U19 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-P-1, T-P-3, T-P-5, T-P-2, T-P-6, T-P-4 | M-3, M-4 | S-1, S-2 |
| AR_1A_C14_U02 Student potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego w sterowniku programowalnym i przeprowadzić badania laboratoryjne. | AR_1A_U19 | — | — | C-1 | T-P-6, T-P-7, T-P-8 | M-1, M-3, M-4 | S-1, S-2 |
| AR_1A_C14_U03 Student potrafi zaimplementować algorytmy z lokowaniem biegunów i zer PP, PZP, DB i minimalnowariancyjny MV w sterowniku programowalnym oraz przeprowadzić badania laboratoryjne. | AR_1A_U19 | — | — | C-1 | T-P-9, T-P-10 | M-3, M-2, M-4 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C14_W01 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 | Student nie ma podstawowej wiedzę na temat sposobów syntezy cyfrowych algorytmów sterowania, w aspekcie teoretycznym i praktycznym. Nie zna uogólnionego modelu dyskretnego ARIMAX obiektu regulacji SISO. Nie zna aspektów praktycznych realizacji algorytmu PID oraz przykładów rozwiązań firmowych. Nie zna metody syntezy algorytmów z lokowaniem biegunów (PP, DB, PZP) i minimalnowariancyjnych (MV). Nie zna idei regulacji predykcyjnej. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 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 z lokowaniem biegunów (PP, DB, PZP) i minimalnowariancyjnych (MV). Zna ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | 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 z lokowaniem biegunów (PP, DB, PZP) i minimalnowariancyjnych (MV). Zna ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | 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 z lokowaniem biegunów (PP, DB, PZP) i minimalnowariancyjnych (MV). Zna ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | 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 z lokowaniem biegunów (PP, DB, PZP) i minimalnowariancyjnych (MV). Zna ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | 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 z lokowaniem biegunów (PP, DB, PZP) i minimalnowariancyjnych (MV). Zna ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z z form ocen tego efektu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C14_U01 Potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi dokonać syntezy cyfrowego algorytmu PID, algorytmów z lokowaniem biegunów oraz algorytmu minimalnowariancyjnego i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takim regulatorem. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. | 2,0 | Student nie potrafi wytłumaczyć różnic w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Nie potrafi przeprowadzić syntezy cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnego MV i przeprowadzić badań symulacyjnych układów z takimi alorytmami sterowania. Nie potrafi wyjaśnić idei regulacji predykcyjnej. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnego MV i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takimi alorytmami sterowania. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnego MV i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takimi alorytmami sterowania. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnego MV i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takimi alorytmami sterowania. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnego MV i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takimi alorytmami sterowania. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi wytłumaczyć różnice w sposobach syntezy cyfrowych algorytmów sterowania. Potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnego MV i przeprowadzić badania symulacyjne układów z takimi alorytmami sterowania. Potrafi wyjaśnić ideę regulacji predykcyjnej. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| AR_1A_C14_U02 Student potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego w sterowniku programowalnym i przeprowadzić badania laboratoryjne. | 2,0 | Student nie potrafi przeprowadzić syntezy cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego ani zaimplementować ich w sterowniku programowalnym. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi przeprowadzić syntezę cyfrowych algorytmów PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| AR_1A_C14_U03 Student potrafi zaimplementować algorytmy z lokowaniem biegunów i zer PP, PZP, DB i minimalnowariancyjny MV w sterowniku programowalnym oraz przeprowadzić badania laboratoryjne. | 2,0 | Student nie potrafi przeprowadzić syntezy algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnych MV ani zaimplementować ich w sterowniku programowalnym. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. |
| 3,0 | Student potrafi przeprowadzić syntezę algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnych MV oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 3,5 | Student potrafi przeprowadzić syntezę algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnych MV oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,0 | Student potrafi przeprowadzić syntezę algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnych MV oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 4,5 | Student potrafi przeprowadzić syntezę algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnych MV oraz zaimplementować je w sterowniku programowalnym. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu. | |
| 5,0 | Student potrafi przeprowadzić syntezę algorytmów z lokowaniem biegunów PP, PZP, DB i minimalnowariancyjnych MV oraz zaimplementować je 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
- 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