Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Optymalizacja w systemach sterowania
Tok studiów:
2013/2014
Kod:
EAR-2-103-KS-s
Wydział:
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Komputerowe systemy sterowania
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
1
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
dr hab. inż, prof. AGH Korytowski Adam (akor@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
dr inż. Bania Piotr (pba@agh.edu.pl)
dr hab. inż, prof. AGH Korytowski Adam (akor@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 wie, jak formułuje się problemy optymalizacji w systemach sterowania AR2A_W01, AR2A_W11 Egzamin
M_W002 zna metody obliczeniowe rozwiązania problemu AR2A_W01, AR2A_W11 Egzamin
M_W003 zna podstawy teorii sterowania optymalnego AR2A_W01, AR2A_W11 Egzamin
Umiejętności
M_U001 potrafi postawić problem optymalizacji w systemie sterowania AR2A_U01, AR2A_U17 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 potrafi rozwiązać problem na drodze numerycznej AR2A_U17 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U003 umie posłużyć się środowiskiem obliczeniowym Matlab w celu znalezienia i analizy rozwiązania AR2A_U06, AR2A_U17 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne
M_K001 dostrzega potrzebę i rolę optymalizacji systemów dynamicznych w społecznościach na poziomie lokalnym i globalnym AR2A_K01 Egzamin
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Inne
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
E-learning
Wiedza
M_W001 wie, jak formułuje się problemy optymalizacji w systemach sterowania + - + - - - - - - - -
M_W002 zna metody obliczeniowe rozwiązania problemu + - + - - - - - - - -
M_W003 zna podstawy teorii sterowania optymalnego + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 potrafi postawić problem optymalizacji w systemie sterowania + - + - - - - - - - -
M_U002 potrafi rozwiązać problem na drodze numerycznej + - + - - - - - - - -
M_U003 umie posłużyć się środowiskiem obliczeniowym Matlab w celu znalezienia i analizy rozwiązania + - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 dostrzega potrzebę i rolę optymalizacji systemów dynamicznych w społecznościach na poziomie lokalnym i globalnym + - + - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

1. Wprowadzenie (2 godziny). Przykłady problemów sterowania optymalnego. Modele matematyczne i podstawowe pojęcia.
2. Zasada maksimum Pontriagina (4 godziny). Twierdzenie. Szkic dowodu. Przykłady.
3. Sterowanie minimalnoczasowe (4 godziny). Podstawowe twierdzenia. Konstrukcja sterowania w pętli otwartej i zamkniętej. Przykłady.
4. Problem liniowo-kwadratowy (4 godziny). Optymalny regulator i optymalny kompensator dynamiczny. Przykłady.
5. Problem liniowo-kwadratowy z czasem dyskretnym (2 godziny).
6. Optymalizacja parametryczna systemów sterowania (2 godziny). Przykłady.
7. Bezpośrednie metody obliczeniowe optymalizacji dynamicznej (4 godziny). Metody sekwencyjne. Metody kolokacyjne. Metody strzałów wielokrotnych. Przykłady.
8. Metody pośrednie (2 godziny). Metoda strzałów wielokrotnych. Przykłady.
9. Sterowanie predykcyjne w oparciu o model (2 godziny). Metoda przesuwanego horyzontu. Metoda NMPC.
10. Sterowanie optymalne w systemach dyskretnych i programowanie dynamiczne (4 godziny). Zasada optymalności. Przykłady.

Ćwiczenia laboratoryjne:

Studenci indywidualnie opracowują wybrane problemy optymalizacji systemów sterowania, z rozmaitych dziedzin zastosowań (automatyka, robotyka, inżynieria procesowa, lotnictwo, technika rakietowa, nawigacja kosmiczna, medycyna, ekonomia itd.). Problemy dobierane są na podstawie literatury, z uwzględnieniem zainteresowań studentów. Typowe opracowanie problemu zawiera następujące zasadnicze elementy:
• modelowanie matematyczne systemu i symulacje komputerowe w Matlabie
• sformułowanie problemu optymalizacji dynamicznej
• konstrukcja pomocniczych problemów optymalizacji (funkcja kary, parametryzacja)
• analiza za pomocą zasady maksimum
• konstrukcja równań sprzężonych
• konstrukcja indukowanego problemu optymalizacji skończenie wymiarowej
• konstrukcja gradientowego algorytmu optymalizacji skończenie wymiarowej
• wyznaczenie rozwiązania optymalnego dla wybranych zestawów parametrów
• analiza wyników i wnioski.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 168 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 3 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe z nauczycielem 40 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 25 godz
Przygotowanie do zajęć 50 godz
Przygotowanie sprawozdania, pracy pisemnej, prezentacji, itp. 20 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 30 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Średnia z ocen z laboratorium i egzaminu, przy czym obie oceny muszą być pozytywne (co
najmniej 3.0)

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Podstawy teorii sterowania i optymalizacji, znajomość środowiska obliczeniowego Matlab

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. M. Athans, P.L. Falb: Sterowanie optymalne, WNT, Warszawa 1969
2. W.G. Bołtianski: Matematyczne metody sterowania optymalnego, WNT, Warszawa 1971
3. A.E. Bryson: Dynamic Optimization, Addison Wesley Longman, 1999
4. J.T. Betts: Practical Methods for Optimal Control Using Nonlinear Programming, SIAM 2001
5. A. Korytowski: Sterowanie optymalne. Tekst wykładów w postaci elektronicznej

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak