Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Modelowanie i identyfikacja
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RAIR-2-101-RT-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Robotyka
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
1
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
prof. dr hab. inż. Stepinski Tadeusz (tstepin@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

W ramach modułu student powinien uzyskać podstawową wiedzę teoretyczną w dziedzinie metod opisu matematycznego systemów liniowych, ciągłych i dyskretnych w czasie w dziedzinie częstotliwości przy zastosowaniu transformat Laplace’a oraz Z. Ponadto powinien się zapoznać z podstawowymi metodami identyfikacji liniowych systemów dynamicznych opartymi o opis nieparametryczny i modele parametryczne. Powinien uzyskać praktyczną umiejętność programowania wybranych algorytmów identyfikacji w Matlabie.

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 Podstawowa wiedza z zakresu modelowania układow automatyki AIR2A_W04 Egzamin
M_W002 Podstawowa wiedza z zakresu eksperymentu identyfikacyjnego AIR2A_W02 Egzamin
Umiejętności: potrafi
M_U001 Potrafi przeprowadzic estymacje paramtrów modelu AIR2A_U05 Egzamin,
Sprawozdanie
M_U002 potrafi zweryfikowac i przeprowadzić walidacje modelu AIR2A_U05 Egzamin,
Sprawozdanie
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
40 26 0 14 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 Podstawowa wiedza z zakresu modelowania układow automatyki + - - - - - - - - - -
M_W002 Podstawowa wiedza z zakresu eksperymentu identyfikacyjnego + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi przeprowadzic estymacje paramtrów modelu - - + - - - - - - - -
M_U002 potrafi zweryfikowac i przeprowadzić walidacje modelu - - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 92 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 40 godz
Przygotowanie do zajęć 10 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 16 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 24 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (26h):
Podstawowe pojęcia z zakresu identyfiakcji

Podstawowe określenia i definicje sygnałów i systemów. Reprezentacja liniowych układów dynamicznych ciągłych w dziedzinie czasu i częstotliwości. Modelowanie liniowych układów dyskretnych w dziedzinie czasu i częstotliwości. Projektowanie filtrów analogowych i cyfrowych. Analiza sygnałów losowych w dziedzinie czasu i częstotliwości. Metody analizy sygnałów niestacjonarnych. Eksperyment w procesie identyfikacji, eksperyment czynny i bierny. Nieparametryczna identyfikacja systemów. Opis parametryczny systemów i estymacja parametrów modeli.

Ćwiczenia laboratoryjne (14h):
Prezprowadzenie eksperymentu identyfikacyjnego

Tworzenie modeli zadanych obiektów w środowisku Matlab, związki między modelami, przechodzenie z jednego typu modelu na inny. Przeprowadzenie eksperymentu czynnego i biernego na stanowisku laboratoryjnym – stalowa rama wymuszana wzbudnikiem elektrodynamicznym, wielokanałowa rejestracja przebiegów czasowych przyspieszeń drgań. Analiza zarejestrowanych sygnałów w środowisku Matlab Signal Processing Toolbox, wyznaczanie funkcji gęstości widmowej mocy własnej i wzajemnej, funkcji autokorelacji i korelacji, funkcji koherencji zwyczajnej i widmowej funkcji przejścia, stosowanie okien czasowych, uśrednianie, nakładkowanie.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. 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:

Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych poprzez udział we wszystkich ćwiczeniach oraz zaliczeni przez osoby prowadzące sprawozdań wykonanych w zespołach dwuosobowych.
Kollokwium zaliczające na końcu serii ćwiczeń.
Pisemny egzamin zaliczający wiedzę teoretyczną przedstawioną w czasie wykładów.

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 z egzaminu

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

Obowiązkowe odrabianie ćwiczeń laboratoryjnych (z inną grupą).
Kollokwium poprawkowe i egzamin poprawkowy teoretyczny pisemny lub ustny.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Wymagana wiedza z zakresu matematyki, fizyki oraz układów automatyki i robotyki

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

O. Alkin, Signals and systems, CRC Press, 2014
D. J. Ewins, Modal Testing: Theory and Practice, Research Studies Press, Hertfordshire, UK 2000
Giergiel J., Uhl T., Identyfikacja układów mechanicznych, PWN Warszawa 1990
Uhl. T.: Komputerowo wspomagana identyfikacja modeli konstrukcji mechanicznych. WNT, Warszawa 1997
Bendat J., Piersol A.: Metody analizy i pomiaru sygnałów losowych. PWN, Warszawa 1976.
Soderstrom T., Stoica P.: Identyfikacja systemów. PWN, Warszawa 1997.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Advanced Structural Damage Detection: From Theory to Engineering Applications, T. Stepinski, T. Uhl and W. Staszewski, editors, John Wiley & Sons, Ltd, June, 2013.
T. Stepinski, M. Mańka, A. Martowicz, Interdigital Lamb wave transducers for applications in structural health
monitoring, NDT & E International, Vol. 86, March 2017

Informacje dodatkowe:

Brak