SylabUZ
Course name | Advanced Control Systems and Computer Networks |
Course ID | 06.2-WE-ED-ZSSSK-EiE |
Faculty | Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics |
Field of study | Electrical Engineering |
Education profile | academic |
Level of studies | Second-cycle studies leading to MSc degree |
Beginning semester | winter term 2017/2018 |
Semester | 2 |
ECTS credits to win | 6 |
Course type | obligatory |
Teaching language | polish |
Author of syllabus |
|
The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
Laboratory | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
Lecture | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
- zapoznanie studentów z technikami regulacji i sterowania podstawowych przekształtników energoelektronicznych
- zapoznanie studentów z podstawami sterowania za pomocą sieci przemysłowych
- ukształtowanie podstawowych umiejętności doboru i nastaw parametrów przy stosowaniu typowych strategii sterowania przekształtników energoelektronicznych
- ukształtowanie wśród studentów zrozumienia zagadnień sterowania, monitorowania oraz diagnostyki systemów rozproszonych
Wybrane zagadnienia teorii obwodów I I II
Techniki regulacji napięcia. Metoda identyfikacji harmonicznej podstawowej. Metody całkowe. Teoria mocy chwilowej - podstawy. Teoria mocy chwilowej we współrzędnych ortogonalnych. Techniki sterowania przepływem mocy. Sterowanie o zmiennej strukturze. Metoda płaszczyzny fazowej. Sposoby budowy układów o zmiennej strukturze. Idea sformowania sztucznych ruchów. Warunki istnienia pracy ślizgowej.
Sieci neuronowe. Sieci jednokierunkowe. Sieci rekurencyjne. Metody uczenia sieci neuronowych. Algorytm propagacji wstecznej. Sieć neuronowa w systemie adaptacyjnym. Układy sterowania neuronowego.
Sterowanie rozmyte. Modele systemu rozmytego Sterowanie rozmyte w przemyśle. Systemy oparte na wiedzy do sterowania procesami. Regulatory oparte na wiedzy (KBC). Reprezentacja wiedzy w regulatorach KBC. Adaptacyjne systemy sterowania. Mechanizm adaptacyjny. Ocena działania.
Adaptacyjne systemy sterowania dla obiektu statycznego. Regulator samoorganizujący się. Regulator oparty na modelu.
Sterowanie optymalne. Pojęcie optymalizacji dynamicznej. Zasada maksimum. Sterowanie na minimum wydatku. Realizacja techniczna układu sterowania optymalnego.
wykład: wykład konwencjonalny
laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne
Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie pisemnej lub ustnej.
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium.
Składowe oceny końcowej = wykład: 60% + laboratorium: 40%
Modified by dr hab. inż. Radosław Kłosiński, prof. UZ (last modification: 30-04-2017 10:46)