Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Komputerowa identyfikacja systemów dynamicznych
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RMBM-2-104-II-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Informatyka w inżynierii mechanicznej
Kierunek:
Mechanika i Budowa Maszyn
Semestr:
1
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Ciesielka Wojciech (ghciesie@cyf-kr.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Moduł pozwala na opanowanie podstawowych kompetencji pomiarowych, obliczeniowych i projektowych z komputerowej identyfikacji systemów dynamicznych.

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 zasady formułowanie równań modelowych i metody ich rozwiązywania, identyfikacji i weryfikacji parametrów systemu MBM2A_W05 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W002 podstawy teoretyczne z zakresu komputerowej identyfikacji systemów dynamicznych MBM2A_W01, MBM2A_W04 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Umiejętności: potrafi
M_U001 modelować i wykonywać obliczenia złożonych układów dynamicznych z wykorzystaniem komputerowych metod identyfikacji MBM2A_U03 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski w celu identyfikacji systemu dynamicznego MBM2A_U10 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 ciągłego dokształcania się oraz podnoszenia kompetencji zawodowych i osobistych MBM2A_K02 Aktywność na zajęciach,
Udział w dyskusji
M_K002 myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy wykorzystując wiedzę i umiejętności z komputerowej identyfikacji systemów dynamicznych MBM2A_K01 Aktywność na zajęciach,
Udział w dyskusji
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 zasady formułowanie równań modelowych i metody ich rozwiązywania, identyfikacji i weryfikacji parametrów systemu + - + - - - - - - - -
M_W002 podstawy teoretyczne z zakresu komputerowej identyfikacji systemów dynamicznych + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 modelować i wykonywać obliczenia złożonych układów dynamicznych z wykorzystaniem komputerowych metod identyfikacji - - + - - - - - - - -
M_U002 planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski w celu identyfikacji systemu dynamicznego - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 ciągłego dokształcania się oraz podnoszenia kompetencji zawodowych i osobistych - - + - - - - - - - -
M_K002 myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy wykorzystując wiedzę i umiejętności z komputerowej identyfikacji systemów dynamicznych - - - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 110 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 52 godz
Przygotowanie do zajęć 21 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 10 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 25 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (26h):
  1. Identyfikacja

    Wprowadzenie do identyfikacji.Podstawowe pojęcia. Problem identyfikacji. Realizacja procesu identyfikacji: informacje a piori i a posteriori.

  2. Analiza systemów

    System.Składowe systemu. Atrybuty, elementy, relacje.System i podsystemy.Klasyfikacja systemów. Cykl życia systemu. Planowanie i projektowanie koncepcyjne systemu.Koncepcja utrzymania systemu.

  3. Analiza sygnałów

    Analiza sygnałów. Sygnał a informacja. Klasyfikacja sygnałów. Parametry sygnałów. Analiza w dziedzinie amplitud, czasu i częstotliwości.

  4. Modelowanie

    Proces modelowania. Model nominalny, fizyczny i matematyczny.
    Podział modeli: strukturalne, funkcjonalne,ciągłe, dyskretne, liniowe, nieliniowe, stacjonarne, niestacjonarne, statyczne, dynamiczne,losowe,zdeterminowane,z czasem ciągłym i czasem dyskretnym, proste, odwrotne, uogólnione, jednowymiarowe i wielowymiarowe, jednowejściowe i wielowejściowe.
    Sterowalność, obserwowalność i identyfikowalność modeli.

  5. Eksperyment w identyfikacji

    Eksperyment w identyfikacji. Eksperyment bierny i czynny. Planowanie eksperymentu. Wykorzystanie sygnałów harmonicznych, impulsowych i losowych w eksperymencie. Program badań. Tor pomiarowy i jego elementy.

  6. Estymacja parametrów

    Teoria estymacji. Cechy estymatorów. Rodzaje estymatorów.
    Analiza regresyjna. Estymatory Bayesa i największej wiarygodności. Estymacja najmniejszych kwadratów, estymacja Markowa.

  7. Weryfikacja modeli i metod identyfikacji

    Realizowalność fizyczna systemu. Badania stabilności. Obserwacja parametrów wyestymowanych. Badania reakcji obiektu i modelu. Jakość zbudowanego modelu.

  8. Identyfikacja systemów liniowych

    Detekcja liniowości. Zasada superpozycji.Metoda zaburzenia postaci drgań.metoda detekcji harmonicznych.Metoda funcji koherencji.Metoda przekształcenia Hilberta. Metoda przestrzeni fazowej. Charakterystyki częstościowe i czasowe. Odpowiedź impulsowa systemu.

  9. Identyfikacja parametryczna

    Modele parametryczne.Modele :AR,MA,ARMA,ARX,ARMAX,Box-Jenkins, OE.

  10. Identyfikacja systemów nieliniowych

    Metody identyfikacji w dziedzinie czasu i częstotliwości. Metoda bezpośrednia identyfikacji parametrów modelu. Metoda NARMAX. Metoda funkcji przejścia wyższych rzędów.

  11. Metody identyfikacji z dostarajaniem modelu

    Funkcje jakości modelu. Teoria filtru Wienera.Powierzchnia błędu średniokwadratowego. Równanie normalne.Filtry adaptacyjne o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej. Algorytmy LMS i RLS. Zastosowania układów adaptacyjnych do identyfiakcji systemów dynamicznych.

  12. Wykorzystanie metod wizyjnych w identyfikacji systemów dynamicznych

    Obraz. Struktura obrazów cyfrowych.Metody pozyskiwania obrazów. Metody komputerowego przetwarzania obrazów. Przekształcenia geometryczne, punktowe. Filtracja obrazów. Transformacja Fouriera. Przekształcenia morfologiczne: erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie, detekcja ekstremów, ścienianie. Analiza obrazów.Zastosowanie systemów wizyjnych.

  13. Identyfikacja systemów z wykorzystanie sieci neuronowych

    Sieć neuronowa. Neuron i jego modele. Liniowe sieci neuronowe. Uczenie pojedynczego neuronu i sieci liniowej.Nieliniowe sieci neuronowe. Właściwości i uczenie neuronu i sieci nieliniowej. Algorytmy uczenia sieci neuronowych. Różne struktury i topologie sieci neuronowych. Zastosowanie sieci neuronowych w identyfikacji.

Ćwiczenia laboratoryjne (26h):
  1. Analiza systemów
  2. Modelowanie systemów
  3. Eksperyment w identyfikacji
  4. Analiza sygnałów w dziedzinie amplitud
  5. Analiza sygnałów w dziedzinie czasu
  6. Analiza sygnałów w dziedzinie częstości
  7. Estymacja parametrów
  8. Identyfikacja systemów liniowych
  9. Identyfikacja systemów nieliniowych
  10. Identyfikacja parametryczna
  11. Metody identyfikacji z dostarajaniem modelu
  12. Wykorzystanie metod wizyjnych w identyfikacji
  13. Identyfikacja systemów z wykorzystanie sieci neuronowych
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:

W celu zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych wymagane jest zaliczenie wszystkich tematów ćwiczeń, wymaganych sprawozdań i pisemnych kolokwiów. Zakres wymaganych sprawozdań i kolokwiów zaliczeniowych określony jest w trybie ustalonym przez prowadzącego. Dopuszcza się jeden termin poprawkowy zaliczenia każdego kolokwium. Możliwe jest także jednokrotne poprawianie oceny pozytywnej jednego z wymaganych kolokwiów. Do zajęć należy się rzetelnie przygotowywać. Stopień przygotowania jest sprawdzany i oceniany w drodze dyskusji lub kolokwium. Nie dopuszcza się nieobecności nieusprawiedliwionych na tych zajęciach. W uzasadnionych przypadkach dopuszcza się odrabianie danych zajęć na innej grupie (pod warunkiem występowania wolnych miejsc na sali).

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:

Ocenę końcową (OK) modułu oblicza się według wzoru:

OK = 0,6*E + 0,4*L
gdzie
E – ocena uzyskana z egzaminu
L – ocena uzyskana z laboratoriów

W przypadku uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu dopiero w drugim terminie (E1 = 2,0; E2 – pozytywna), ocena E = 0,25*2,0 + 0,75*E2.
W przypadku uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu dopiero w trzecim terminie (E1 = 2,0; E2 = 2,0; E3 – pozytywna), ocena E = 0,4*2,0 + 0,6*E3.
W przypadku uzyskania oceny pozytywnej z ćwiczeń laboratoryjnych dopiero w terminie poprawkowym, jako ocenę L przyjmowana jest ocena ostateczna (z terminu poprawkowego).
W przypadku zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych oraz uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu, ocena końcowa wynosi co najmniej 3,0.
W przypadku braku pozytywnej oceny z ćwiczeń laboratoryjnych lub z egzaminu ocena końcowa nie jest wystawiana.

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

Ewentualne zaległości wyrównywane są poprzez samodzielne nadrabianie tych zaległości przez studenta oraz w przypadku ćwiczeń laboratoryjnych poprzez indywidualnie zaliczenie zajęć, na których student był nieobecny, zgodnie z poniżej opisanymi zasadami.
Osoby nieobecne z przyczyn losowych na ćwiczeniach laboratoryjnych z danego tematu zobowiązane są do ich indywidualnego ustnego zaliczenia (niezależnie od kolokwiów zaliczeniowych) w trybie ustalonym przez prowadzącego ćwiczenia (w ten sposób możliwe jest zaliczenie co najwyżej trzech zajęć). Zakres zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych w trybie indywidualnym obejmuje znajomość tematyki i celów zajęć, zakresu i sposobu wykonania czynności z części praktycznej ćwiczeń, stosowanej aparatury, zasady jej działania i obsługi, ewentualnych wyników uzyskiwanych na ćwiczeniach oraz wniosków wynikających z tych ćwiczeń (wymaganych w ewentualnym sprawozdaniu).

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Znajomość i umiejętność posługiwania się środowiskiem inżynierskim MATLAB

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Giergiel J., Uhl T.: Identyfikacja układów mechanicznych. PWN. Warszawa 1990
2. Eykhoff P.: Identyfikacja w układach dynamicznych. PWN. Warszawa 1980.
3. Mańczak K., Nahorski Z.:Komputerowa identyfikacja obiektów dynamicznych.
PWN.Warszawa 1983
4. Mańczak K.: Metody identyfikacji wielowymiarowych obiektów sterowania.
WNT, Warszawa 1970 r
5. Rutkowski L. Filtry adaptacyjne i adaptacyjne przetwarzanie sygnałów.
WNT, Warszawa 1994.
6. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L. Sieci neuronowe, algorytmy
genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa 1997.
7. Soderstrom T., Stoica P.: Identyfikacja systemów. Wydawnictwa Naukowe PWN.
Warszawa 1997
8. Szabatin J.: Podstawy teorii sygnałów. WKŁ Warszawa 1990.
9. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM Warszawa 1993
10. Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów.
Wydawnictwo Fundacji postępu technicznego. Kraków 1997
11.Uhl T.: Komputerowo wspomagana identyfikacja modeli konstrukcji mechanicznych.
WNT. Warszawa 1997
12.Wykłady z przedmiotu Komputerowa Identyfikacja Systemów Dynamicznych

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak