Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 15 1,00,50zaliczenie
projektyP4 45 3,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z zakresu: matematyka, metody matematyczne automatyki i robotyki, podstawy automatyki i robotyki, sygnały i systemy dynamiczne, teoria sterowania

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.5
T-P-2Realizacja 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-3Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP) oraz algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB) w środowisku Matlab/Simulink.6
T-P-4Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania minimalnowariacyjnego (MV) w środowisku Matlab/Simulink.4
T-P-5Poznanie narzędzi do projektowania liniowych i nieliniowych algorytmów predykcyjnych (MPC)4
T-P-6Realizacja algorytmu sterowania PID z układem anti-wind up w sterowniku programowalnym.6
T-P-7Badania właściwości zrealizowanego regulatora PID.4
T-P-8Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PID.4
T-P-9Realizacja wybranego algorytmu cyfrowego (PP, DB lub MV) w sterowniku programowalnym.5
T-P-10Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PP, DB lub MV.3
45
wykłady
T-W-1Podział 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-2Cyfrowy 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-3Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP).4
T-W-4Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC).2
T-W-5Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej. Zaliczenie wykładów.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach45
A-P-2Przygotowanie się do ćwiczeń10
A-P-3Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.20
75
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury5
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu5
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena 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-2Ocena 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 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_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_W06C-1, C-2, C-3T-W-5, T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-3M-1, M-3, M-2, M-4S-1, S-2

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_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_U19C-1, C-2, C-3T-P-1, T-P-3, T-P-5, T-P-2, T-P-6, T-P-4M-3, M-4S-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_U19C-1T-P-6, T-P-7, T-P-8M-1, M-3, M-4S-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_U19C-1T-P-10, T-P-9M-3, M-2, M-4S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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 sięOcenaKryterium 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.5
T-P-2Realizacja 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-3Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP) oraz algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB) w środowisku Matlab/Simulink.6
T-P-4Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania minimalnowariacyjnego (MV) w środowisku Matlab/Simulink.4
T-P-5Poznanie narzędzi do projektowania liniowych i nieliniowych algorytmów predykcyjnych (MPC)4
T-P-6Realizacja algorytmu sterowania PID z układem anti-wind up w sterowniku programowalnym.6
T-P-7Badania właściwości zrealizowanego regulatora PID.4
T-P-8Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PID.4
T-P-9Realizacja wybranego algorytmu cyfrowego (PP, DB lub MV) w sterowniku programowalnym.5
T-P-10Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PP, DB lub MV.3
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podział 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-2Cyfrowy 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-3Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP).4
T-W-4Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC).2
T-W-5Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej. Zaliczenie wykładów.4
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach45
A-P-2Przygotowanie się do ćwiczeń10
A-P-3Zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.20
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury5
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C14_W01Ma 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 studiówAR_1A_W06Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-2Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
C-3Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programoweT-W-5Adaptacyjne układy regulacji - adaptacja z wielkością pomocniczą, pośrednia, bezpośrednia. Podstawy regulacji odpornej. Zaliczenie wykładów.
T-W-1Podział 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.
T-W-4Algorytmy minimalnowariancyjne (MVC).
T-W-2Cyfrowy algorytm PID i jego modyfikacje. Dobór nastaw oraz metody samonastrajania cyfrowych regulatorów PID. Aspekty praktyczne realizacji algorytmu PID oraz przykłady rozwiązań firmowych.
T-W-3Algorytmy z lokowaniem biegunów (PP). Algorytm ze skończonym czasem regulacji (DB). Algorytmy z lokowaniem biegunów i zer (PZP).
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena 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-2Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie poprawności działania zrealizowanych algorytmów oraz po wykonaniu zadań na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C14_U01Potrafi 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
C-2Zapoznanie studentów z właściwościami najważniejszych algorytmówi sterowania cyfrowego.
C-3Zapoznanie studentów z ideą i właściwościami adaptacyjnych i odpornych układów regulacji.
Treści programoweT-P-1Wyznaczanie modeli dyskretnych ARIMAX ciągłego obiektu regulacji o jednym wejściu i jednym wyjściu oraz badania ich właściwości w środowisku Matlab/Simulink.
T-P-3Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania z lokowaniem biegunów (PP) oraz algorytmu ze skończonym czasem regulacji (DB) w środowisku Matlab/Simulink.
T-P-5Poznanie narzędzi do projektowania liniowych i nieliniowych algorytmów predykcyjnych (MPC)
T-P-2Realizacja 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.
T-P-6Realizacja algorytmu sterowania PID z układem anti-wind up w sterowniku programowalnym.
T-P-4Realizacja i badania symulacyjne właściwości algorytmu sterowania minimalnowariacyjnego (MV) w środowisku Matlab/Simulink.
Metody nauczaniaM-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena 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-2Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie poprawności działania zrealizowanych algorytmów oraz po wykonaniu zadań na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C14_U02Student potrafi zaimplementować cyfrowy algorytm PID z różnymi sposobami ograniczeń sygnału sterującego w sterowniku programowalnym i przeprowadzić badania laboratoryjne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
Treści programoweT-P-6Realizacja algorytmu sterowania PID z układem anti-wind up w sterowniku programowalnym.
T-P-7Badania właściwości zrealizowanego regulatora PID.
T-P-8Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PID.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena 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-2Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie poprawności działania zrealizowanych algorytmów oraz po wykonaniu zadań na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C14_U03Student potrafi zaimplementować algorytmy z lokowaniem biegunów i zer PP, PZP, DB i minimalnowariancyjny MV w sterowniku programowalnym oraz przeprowadzić badania laboratoryjne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podziałem cyfrowych algorytmów sterowania i aspektami praktycznymi ich syntezy.
Treści programoweT-P-10Badania układu regulacji obiektu laboratoryjnego ze zrealizowanym regulatorem PP, DB lub MV.
T-P-9Realizacja wybranego algorytmu cyfrowego (PP, DB lub MV) w sterowniku programowalnym.
Metody nauczaniaM-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena 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-2Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych (projektowych) na podstawie poprawności działania zrealizowanych algorytmów oraz po wykonaniu zadań na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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.
3,0Student 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.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.