Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Sterowanie dyskretne
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RAIR-1-505-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
5
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Nawrocka Agata (nawrocka@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

W ramach modułu prowadzone są zajęcia dotyczące algorytmów sterowania w dziedzinie dyskretnej. Zarówno klasycznych jak i zaawansowanych.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Student posiada podstawową wiedzę z rachunku rózniczkowego, transformaty Laplace'a oraz transformaty Z AIR1A_W01 Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W002 Student zna metody dyskretyzacji pozwalajace dokonać konwersji układów ciągłych na dyskretne AIR1A_W10, AIR1A_W09 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W003 Student zna podstawy teoretyczne syntezy regulatorów ciągłych i dyskretnych AIR1A_W10 Egzamin,
Projekt,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W004 Student zna zaawansowane algorytmy sterowania. AIR1A_W10, AIR1A_W07 Egzamin
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student potrafi zaprojektować i zrealizować dyskretny układ regulacji. Student potrafi przeprowadzić analizę i syntezę regulatorów dyskretnych. AIR1A_U12, AIR1A_U11 Egzamin,
Projekt,
Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Student potrafi realizować i opracowywać powierzone zadania, samodzielnie lub w zespołach. AIR1A_K01 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
52 26 0 26 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Student posiada podstawową wiedzę z rachunku rózniczkowego, transformaty Laplace'a oraz transformaty Z + - - - - - - - - - -
M_W002 Student zna metody dyskretyzacji pozwalajace dokonać konwersji układów ciągłych na dyskretne + - - - - - - - - - -
M_W003 Student zna podstawy teoretyczne syntezy regulatorów ciągłych i dyskretnych + - - - - - - - - - -
M_W004 Student zna zaawansowane algorytmy sterowania. - - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi zaprojektować i zrealizować dyskretny układ regulacji. Student potrafi przeprowadzić analizę i syntezę regulatorów dyskretnych. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi realizować i opracowywać powierzone zadania, samodzielnie lub w zespołach. - - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 127 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 52 godz
Przygotowanie do zajęć 15 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 25 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 5 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (26h):

• Podział układów cyfrowych. Informacja analogowa, jej próbkowanie i kwantowanie. Twierdzenie o próbkowaniu. Metody zamiany modelu ciągłego na dyskretny.
• Elementy układów cyfrowych. Kodowanie informacji cyfrowej.
• Etapy projektowania układów cyfrowych. Układy sterowania binarnego. Modele dyskretne obiektów ciągłych.
• Struktury układów regulacji cyfrowej. Podstawowe algorytmy regulacji cyfrowej: algorytm pozycyjny PID, algorytm prędkościowy PID.
• Niekonwencjonalne algorytmy regulacji cyfrowej. Dobór parametrów algorytmów regulacji cyfrowej.
• Układy kompensacji cyfrowej, algorytm kompensacji automatycznej, układy kompensacji z predykcją zakłóceń.
• Odporne układy regulacji cyfrowej.
• Regulatory optymalne LQG.
• Układy z regulatorami rozmytymi: podstawy matematyczne, struktura regulatora, procedury fuzyfikacji, baza wiedzy, maszyna wnioskująca, procedury defuzyfikacji.
• Adaptacyjne układy regulacji cyfrowej: bezpośrednia regulacja adaptacyjna z lokowaniem zer i biegunów, regulacja adaptacyjna minimalnowariancyjna, regulacja adaptacyjna predykcyjna.
• Układy cyfrowe dla celów wizualizacji i komputerowego nadzoru procesów przemysłowych.
• Omówienie operacji arytmetycznych w notacji stało- i zmiennoprzecinkowej oraz sposoby ich realizacji na sterownikach programowalnych.

Ćwiczenia laboratoryjne (26h):

• Porównanie metod zamiany modelu ciągłego na dyskretny dostępnych w programie Matlab oraz metod analitycznych, ocena wpływu czasu próbkowania na proces dyskretyzacji obiektu inercyjnego I-go rzędu oraz oscylacyjnego.
• Elementy układów cyfrowych. Kodowanie informacji cyfrowej.
• Etapy projektowania układów cyfrowych. Układy sterowania binarnego. Modele dyskretne obiektów ciągłych.
• Struktury układów regulacji cyfrowej. Podstawowe algorytmy regulacji cyfrowej: algorytm pozycyjny PID, algorytm prędkościowy PID.
• Niekonwencjonalne algorytmy regulacji cyfrowej. Dobór parametrów algorytmów regulacji cyfrowej.
• Układy kompensacji cyfrowej, algorytm kompensacji automatycznej, układy kompensacji z predykcją zakłóceń.
• Realizacja odpornego układy regulacji cyfrowej w Matlab/Simulink, porównanie jakości regulacji z wcześniej poznanymi układami.
• Projekt regulatora optymalnego LQD z wykorzystaniem funkcji Matlaba. Ocena jakości regulacji zaprojektowanego układu.
• Układy z regulatorami rozmytymi: realizacja podstawowych operacji arytmetycznych z wykorzystaniem logiki rozmytej, projekt rozmytego regulatora PID. Praca w Toolbox Fuzzy Logic.
• Adaptacyjne układy regulacji cyfrowej: bezpośrednia regulacja adaptacyjna z lokowaniem zer i biegunów, regulacja adaptacyjna minimalnowariancyjna, regulacja adaptacyjna predykcyjna.
• Omówienie operacji arytmetycznych w notacji stało- i zmiennoprzecinkowej oraz ich realizacji na sterownikach programowalnych. Praca na stanowiskach laboratoryjnych wyposażonych w sterowniki Mitsubishi FX2N i FX3U – tworzenie i testowanie własnych programów obejmujących stało- i zmiennoprzecinkowe operacje arytmetyczne.
• Obsługa modułów przetwarzania analogowo-dyskretnego (AD) i dyskretno-analogowego (DA) sterowników programowalnych. Tworzenie i testowanie własnego programu sterowania silnikiem prądu stałego przy użyciu sterownika Mitsubishi i modułu DA. Realizacja pomiarów położenia kątowego oraz prędkości obrotowej wału silnika w sterowniku programowalnym przy użyciu enkodera.
• Badania laboratoryjne zamkniętego układu regulacji na przykładzie układu pozycjonowania wału silnika prądu stałego przy zastosowaniu regulatora P. Realizacja pomiarów sygnału sterującego oraz sygnału położenia kątowego wału silnika przy użyciu funkcji „Trace” sterownika Mitsubishi. Analiza zarejestrowanych na zajęciach odpowiedzi skokowych.
• Zapoznanie się z praktycznymi aspektami realizacji regulatora PID. Implementacja i testowanie własnego programu regulacji PID na sterowniku programowalnym. Zapoznanie się z efektem „windup” występującym w warunkach ograniczeń sygnału sterującego oraz implementacja metod „anti-windup”.
• Badania laboratoryjne układu pozycjonowania wału silnika prądu stałego przy zastosowaniu utworzonego na zajęciach programu regulacji PID. Analiza i dyskusja zarejestrowanych odpowiedzi skokowych układu zamkniętego. Zaliczenie na podstawie kolokwium oraz sprawozdania laboratoryjnego.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia (algorytmy) bazując na wiedzy zdobytej w trakcie wykładu oraz instrukcjach udostępnionych przez prowadzącego. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

W trakcie ćwiczeń laboratoryjnych studenci wykonują dwa projekty. Pierwszy z części teoretycznej (z 8 ćw. laboratoryjnych) a drugi z praktycznej (z 5 ćw. laboratoryjnych). Warunkiem uzyskania zaliczenia z części laboratoryjnej jest zaliczenie obu projektów oraz kolokwium z drugiej części. Ocena wyliczana jest proporcjonalnie do liczby zajęć (8*x+5*x)/13. Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest uzyskanie zaliczenia z części laboratoryjnej.
Zaliczenie poprawkowe projektu odbywa się na zasadach i w terminie ustalonym z prowadzącym ćwiczenia laboratoryjne.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa jest wyliczana na podstawie oceny z ćwiczeń laboratoryjnych (40%) oraz oceny uzyskanej z egzaminu (60%)

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Nieobecność na zajęciach może być odrobiona poprzez uczestnictwo studenta w zajęciach z inną grupą.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Podstawowe informacje z automatyki, teorii sterowania, znajomość programu Matlab/Simulink

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Niederliński A.: Systemy komputerowe automatyki przemysłowej. Warszawa, WNT 1985.
2. Niederliński A. Mościński J.,Ogonowski Z.: Regulacja adaptacyjna. Warszawa, PWN 1995.
3. Goodwin G.: Control system design. Prentice Hall.
4. Control Design Toolkit User Manual, LabView, Wydawnictwo National Instruments, 2004.
5. Control System Toolbox. MATLAB 7.2. Wydawnictwo MathWorks, Inc., 2006.
6. Fuzzy Logic Toolbox. MATLAB 7.2. Wydawnictwo MathWorks Inc., 2006.
7. Brzózka J.: Regulatory i układy automatyki. Wydawnictwo MIKON, Warszawa 2004.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Wybrane zagadnienia z automatyki i robotyki / Stanisław FLAGA, Dariusz GRZYBEK, Andrzej JURKIEWICZ, Janusz KOWAL, Krzysztof LALIK, Filip Lejman, Dorota MARSZALIK, Piotr MICEK, Agata NAWROCKA, Kamil ZAJĄC. — Kraków : Katedra Automatyzacji Procesów. Akademia Górniczo-Hutnicza, 2016. — 106 s.. — (Monografie Katedry Automatyzacji Procesów AGH w Krakowie ; 19). — Bibliogr. s. 98–102. — ISBN: 978-83-64755-21-7

Neuro – fuzzy control for mobile object / Agata NAWROCKA // W: KraSyNT 2016 : Krakow Symposium on Science and Technology : Kraków Wieliczka, Poland September 26, 2016 / ed. Agata Nawrocka, Stanisław Flaga ; AGH University of Science and Technology. Faculty of Mechanical Engineering and Robotics. Department of Process Control. — Kraków : AGH University of Science and Technology. Department of Process Control, 2016. ISBN: 978-83-64755-25-5. — S. 16

Advanced control algorithms for mobile robot / Agata NAWROCKA, Marcin NAWROCKI, Andrzej KOT 18\{th} International Carpathian Control Conference : Sinaia, Romania, May 28–31, 2017 W bazie Web of Science zakres stron: 412-415

Maślanka M., Podsiadło A. The implementation of minimum-variance direct adaptive control on the PLC controller, Proc. 4th International Carpathian Control Conference (ICCC), High Tatras, Slovak Republic, May 26–29, 2003, 520–527

Informacje dodatkowe:

Brak