SylabUZ
| Course name | Modelling of Measurement Transducers |
| Course ID | 06.0-WE-ED-MPP |
| 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 | 3 |
| ECTS credits to win | 4 |
| Course type | optional |
| 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 |
| Lecture | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
| Laboratory | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
- zapoznanie studentów z podstawowymi zasadami budowy modeli matematycznych przetworników pomiarowych,
- ukształtowanie podstawowych umiejętności w zakresie analizowania źródeł błędów podstawowych bloków funkcyjnych przetworników pomiarowych,
- ukształtowanie podstawowych umiejętności w zakresie prowadzenia badań symulacyjnych i doświadczalnych przetworników pomiarowych.
Komputerowe wspomaganie projektowania, Pomiary wielkości nieelektrycznych.
Ogólna charakterystyka inteligentnych przetworników pomiarowych. Charakterystyka podstawowych bloków funkcyjnych inteligentnych przetworników pomiarowych. Cechy odróżniające inteligentne przetworniki pomiarowe od przetworników poprzednich generacji.
Uwagi ogólne o projektowaniu i roli modelu matematycznego. Cel i etapy projektowania. Sekwencyjno-iteracyjny algorytm projektowania. Ograniczenia w procesie projektowania. Istota i zakres modelowania matematycznego.
Podstawy budowania modeli. Etapy modelowania matematycznego. Analogie między zjawiskami fizycznymi. Sposoby tworzenia modelu matematycznego. Przykłady budowania modeli czujników i sprzętu analogowo-cyfrowego.
Podstawowe elementy przetworników i ich modele matematyczne. Modele matematyczne obwodów wejściowych, analogowych bloków funkcyjnych, przetworników próbkująco - pamiętających i analogowo - cyfrowych. Zastosowanie sztucznej inteligencji w modelowaniu przetworników pomiarowych.
Zasady projektowania przetworników pomiarowych. Przetwornik mocy czynnej i wartości skutecznej napięcia o analogowych operatorach funkcyjnych. Przetwornik mocy czynnej z przetwornikami próbkująco - pamiętającymi.
Wybrane metody korekcji błędów przetworników pomiarowych. Ogólne uwagi o metodach korekcji błędów. Wybrane procedury korekcyjne. Metoda iteracyjna. Metoda źródeł wzorcowych. Metody testowe. Adaptacja parametrów toru pomiarowego do parametrów przetwarzanych sygnałów i warunków pracy. Wybrane przykłady czujników i przetworników inteligentnych.
wykład: wykład konwencjonalny, konsultacje,
laboratorium: praca w grupach, ćwiczenia laboratoryjne.
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z kolokwiów pisemnych, przeprowadzonych co najmniej raz w semestrze,
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen cząstkowych z zadań, wykonywanych w ramach laboratorium.
Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + laboratorium: 50%.
Modified by dr hab. inż. Radosław Kłosiński, prof. UZ (last modification: 02-05-2017 20:18)
