Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Control theory
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RIMA-1-612-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Mechatronic Engineering with English as instruction language
Semestr:
6
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż, prof. AGH Dao Phong (phongdao@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

This course is designed to provide students with the knowledge and understanding of: (1) Modelling of dynamic systems and linearization of nonlinear systems; (2) Analysis and design of classical feedback control systems; (3) State-space methods for control system design; (4) Robust control system design; (5) Fuzzy logic control and agent-based control.

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 knows how to model real-world dynamical systems in terms of differential equations, Laplace transform and state-space models such that they can be used for the design and simulation of control systems. - Student knows how to use flexibly system representations in the time domain (i.e. step response, state-space description), frequency domain (e.g. Bode, Nyquist and Nichols plots) and s-domain, and understands the transformations between these systems and their mutual relations. IMA1A_W08, IMA1A_W01, IMA1A_W09, IMA1A_W04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Sprawozdanie,
Kolokwium
M_W002 - Student knows and understands how to design PID controllers, lead-lag compensators and feed-forward controllers for improving dynamic performances of systems by using classical control techniques such as frequency domain design using Bode plots and s-plane design using root-locus; analyse the stability of feedback systems in Bode and Nyquist plots in the frequency domain and with root-loci in the s-domain. - Student has knowledge in modern control principles: state-space control (e.g. state variable feedback, state observers, Integral control), optimal control (Linear Quadratic Regulator), optimal estimation (Kalman filter), robust control (e.g. robust PID controllers, Internal Model Control), intelligent control (e.g. Fuzzy logic control) and adaptive control (Model Reference Adaptive Control); understand the basic concepts of agents, multi-agent systems and agent-based control. IMA1A_W08, IMA1A_W12, IMA1A_W09, IMA1A_W04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Sprawozdanie,
Kolokwium
M_W003 Student has knowledge in discrete-time systems (i.e. sampling, the z-transform, analysis of stability, observability) and knows how to design sampled-data control systems (e.g. lead-lag compensators, PID controllers) using three different approaches to discrete-time controller design: (1) indirect design by translating a continuous-time controller to a discrete-time controller using various approximations (or emulations); (2) direct design in z-plane using the root-locus method, or the Bode and Nyquist diagrams, and (3) direct design in discrete-time domain using state-space approach. IMA1A_W08, IMA1A_W10, IMA1A_W12, IMA1A_W09 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Sprawozdanie,
Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 - use the basic principles and techniques for designing, analysing, implementing and evaluating controllers for linear systems in both continuous-time and discrete-time frameworks; - use of the feedback and feed-forward control structures to improve the dynamic behaviour of a controlled system and to make it less sensitive for disturbances and parameter variations and simultaneously understand the limitations of these measures with respect to stability; explain the stability of the control systems and apply stability criteria to analyse stability of control systems; - integrate the knowledge from other courses, in particular knowledge on modelling and identification of physical systems and various representations of dynamical systems, to analyse and synthesise control systems. IMA1A_U16, IMA1A_U10, IMA1A_U05, IMA1A_U07, IMA1A_U11, IMA1A_U20 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Sprawozdanie,
Kolokwium
M_U002 use MATLAB, Simulink and the Control Systems Toolbox for computer-assisted design, analysis, simulation and implementation of control systems. IMA1A_U07, IMA1A_U08 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Sprawozdanie
M_U003 - perform a survey and literature search to find materials relevant to the subject being explored; - briefly summarize, present and defend the work in an oral presentation; - prepare clear and concise reports of the work that was done in the laboratory and project; - work effectively with other students in a collaborative group to be able to obtain the overall goal assigned to the team. IMA1A_U02, IMA1A_U05, IMA1A_U03, IMA1A_U04, IMA1A_U01 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaangażowanie w pracę zespołu,
Prezentacja,
Sprawozdanie
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Student has ability to carry out the work in a team. IMA1A_K02, IMA1A_K05, IMA1A_K07, IMA1A_K04, IMA1A_K06 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaangażowanie w pracę zespołu
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
104 42 28 34 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 knows how to model real-world dynamical systems in terms of differential equations, Laplace transform and state-space models such that they can be used for the design and simulation of control systems. - Student knows how to use flexibly system representations in the time domain (i.e. step response, state-space description), frequency domain (e.g. Bode, Nyquist and Nichols plots) and s-domain, and understands the transformations between these systems and their mutual relations. + + + - - - - - - - -
M_W002 - Student knows and understands how to design PID controllers, lead-lag compensators and feed-forward controllers for improving dynamic performances of systems by using classical control techniques such as frequency domain design using Bode plots and s-plane design using root-locus; analyse the stability of feedback systems in Bode and Nyquist plots in the frequency domain and with root-loci in the s-domain. - Student has knowledge in modern control principles: state-space control (e.g. state variable feedback, state observers, Integral control), optimal control (Linear Quadratic Regulator), optimal estimation (Kalman filter), robust control (e.g. robust PID controllers, Internal Model Control), intelligent control (e.g. Fuzzy logic control) and adaptive control (Model Reference Adaptive Control); understand the basic concepts of agents, multi-agent systems and agent-based control. + + + - - - - - - - -
M_W003 Student has knowledge in discrete-time systems (i.e. sampling, the z-transform, analysis of stability, observability) and knows how to design sampled-data control systems (e.g. lead-lag compensators, PID controllers) using three different approaches to discrete-time controller design: (1) indirect design by translating a continuous-time controller to a discrete-time controller using various approximations (or emulations); (2) direct design in z-plane using the root-locus method, or the Bode and Nyquist diagrams, and (3) direct design in discrete-time domain using state-space approach. + + + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 - use the basic principles and techniques for designing, analysing, implementing and evaluating controllers for linear systems in both continuous-time and discrete-time frameworks; - use of the feedback and feed-forward control structures to improve the dynamic behaviour of a controlled system and to make it less sensitive for disturbances and parameter variations and simultaneously understand the limitations of these measures with respect to stability; explain the stability of the control systems and apply stability criteria to analyse stability of control systems; - integrate the knowledge from other courses, in particular knowledge on modelling and identification of physical systems and various representations of dynamical systems, to analyse and synthesise control systems. + + + - - - - - - - -
M_U002 use MATLAB, Simulink and the Control Systems Toolbox for computer-assisted design, analysis, simulation and implementation of control systems. + - + - - - - - - - -
M_U003 - perform a survey and literature search to find materials relevant to the subject being explored; - briefly summarize, present and defend the work in an oral presentation; - prepare clear and concise reports of the work that was done in the laboratory and project; - work effectively with other students in a collaborative group to be able to obtain the overall goal assigned to the team. + - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student has ability to carry out the work in a team. + + + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 270 godz
Punkty ECTS za moduł 9 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 104 godz
Przygotowanie do zajęć 87 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 47 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (42h):
  1. Introduction to control systems (3 hrs.)

    • Course organisation
    • History of automatic control
    • Control system fundamentals
    • Examples of control systems
    • Steps in the design of a control system

  2. System modelling and descriptions (3 hrs.)

    • Physical modelling, black-box and grey-box modelling
    • Modelling of dynamic systems
    • Modelling of mechatronic systems
    • Multiple views in modelling of a mechatronic system
    • Example: Multiple views in modelling of a DC motor
    • Nonlinearities
    • Linearization of nonlinear systems

  3. Time domain analysis (3 hrs.)

    • Laplace transforms
    • Transfer functions and block diagrams
    • Time domain response of first-order systems
    • Time domain response of second-order systems
    • Response of higher-order systems

  4. Closed-loop control systems (3 hrs.)

    • Closed-loop transfer function
    • System types and steady-state errors
    • PID controllers
    • How to implement a real-time controller in practice?

  5. Classical design in the s-plane and frequency domain (3 hrs.)

    • Stability of dynamic systems
    • The Routh-Hurwitz stability criterion
    • Root-locus analysis
    • Design in the s-plane
    • The complex frequency approach
    • The Bode diagram
    • Stability in the frequency domain
    • Compensator design in the frequency domain
    • Relationship between frequency response and time response for closed-loop systems

  6. Digital control system design (3 hrs.)

    • Shannon’s sampling theorem
    • Ideal sampling
    • The z-transform
    • Digital control systems
    • Stability in the z-plane
    • Discrete-time controller design approaches

  7. State-space methods for control system design (12 hrs.)

    • State-space models
    • Controllability
    • Controllable canonical form
    • State feedback and pole assignment
    • Observability
    • Observable canonical form
    • Observer design (pole assignment)
    • Observer-based control (separation theorem)
    • Integral state-space control

  8. Advanced controllers (3 hrs.)

    • Classical feedback control
    • Introduction to advanced controllers
    • Linear Quadratic Gaussian (LQG)
    • Model Reference Adaptive Control (MRAC)
    • Learning Feedforward Control (LFFC)
    • LQG combined with MRAC-based LFFC

  9. Robust control system design (3 hrs.)

    • Introduction to robust control
    • Robust control systems and system sensitivity
    • Analysis of robustness
    • Systems with uncertain parameters
    • The design of robust control systems
    • Control systems with a prefilter
    • The design of robust PID controlled systems
    • The robust internal model control (IMC) system
    • Case studies

  10. Fuzzy logic control (3 hrs.)

    • Intelligent control systems
    • Foundations of fuzzy logic
    • Fuzzy logic control
    • Case study: Fuzzy logic controller for position control system using asynchronous motor

  11. Agent-based control (3 hrs.)

    • Agents and Multi-Agent Systems (MAS)
    • Applicability of Agent and MAS Technology
    • Applications of MAS in Control Engineering
    • Multi-Agent Control Systems (MACS)

Ćwiczenia audytoryjne (28h):

During these classes, students are required to solve exercises through applying knowledge learned from the lectures without using MATLAB/Simulink. These exercises cover the following topics:
1. Construct mathematical models for mechatronic systems;
2. Design control systems in the s-plane using the root-locus method and in the frequency domain using the Bode diagram;
3. Design sampled-data control systems using three different approaches to discrete-time controller design: (1) indirect design by translating a continuous-time controller to a discrete-time controller using various approximations (or emulations); (2) direct design in z-plane using the root-locus method, or the Bode and Nyquist diagrams, and (3) direct design in discrete-time domain using state-space approach;
4. Design state variable feedback controllers and state observers;
5. Design robust PID controllers using the ITAE method.

Ćwiczenia laboratoryjne (34h):

There are five laboratory assignments assigned periodically during the course. Students will need to use MATLAB including Simulink and the Control Systems Toolbox to aid in solving these assignments.
Laboratory no. 1 – Classical Feedback Control
Laboratory no. 2 – Discrete-Time Control
Laboratory no. 3 – State-Space and Optimal Control
Laboratory no. 4 – Robust Control
Laboratory no. 5 – Adaptive Control

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 audytoryjne: Podczas zajęć audytoryjnych studenci na tablicy rozwiązują zadane wcześniej problemy. Prowadzący na bieżąco dokonuje stosowanych wyjaśnień i moderuje dyskusję z grupą nad danym problemem.
  • 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:

Students can only attend the final exam if they pass laboratory assignments and exercises (i.e. having the average grade higher than or equal 3.0).

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – 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 audytoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci przystępując do ćwiczeń są zobowiązani do przygotowania się w zakresie wskazanym każdorazowo przez prowadzącego (np. w formie zestawów zadań). Ocena pracy studenta może bazować na wypowiedziach ustnych lub pisemnych w formie kolokwium, co zgodnie z regulaminem studiów AGH przekłada się na ocenę końcową z tej formy zajęć.
  • 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:

The final grade will be based on exercises, laboratory assignments and a final exam.
- Exercises: 30%
- Laboratory: 40%
- Final exam: 30%

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

- Students are provided with slides and notes from the lectures. The materials should be enough to recover the lack of knowledge due to the absence.
- In the case of (justified) absence to laboratory classes, the student will be supported to repeat the missed work in another date.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

A good background on basic automatic control theory – obtained form the Control Theory Fundamentals course (RMS-1-302-s) – is a definite prerequisite for this module.
Knowledge of basic linear algebra and complex number arithmetic is desirable.
Prior experience with MATLAB/Simulink is required.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  1. Roland S. Burns, Advanced Control Engineering, Butterworth-Heinemann, 2001, ISBN 978-0-7506-5100-4.
  2. Richard C. Dorf and Robert H. Bishop, Modern Control Systems, 8th ed., Addison-Welley, Boston, MA, 1997, ISBN: 978-0-2013-0864-8.
  3. Norman S. Nise, Control Systems Engineering, 4th ed., John Wiley and Sons Inc., 2004.
  4. MATLAB/Simulink, Control Systems Toolbox, and Fuzzy Logic Toolbox, http://www.mathworks.com/.
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Class attendance policy
Students are required to attend at least 70% of the lectures, auditorium and laboratory classes.

Exercise and laboratory policy
Homework exercises and laboratory assignments are performed in groups of two students.
Exercises and laboratory assignments will be handed out every two or three weeks. Students should solve all exercises and assignments and submit reports within the prescribed time (due two or three weeks after they are assigned). No late report will be accepted except for exceptional circumstances. Exercise and laboratory reports must be typed on a word-processor and submitted in person as printed documents or via email as PDF attachments.

Final exam
The final exam will test the student’s comprehension and ability to apply knowledge learned in classes and through assignments. This is an OPEN NOTE/BOOK examination.

Lecture schedule is subject to change as we move through the semester.