Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Głównym celem kształcenia jest uzyskanie wiedzy i umiejętności w zakresie podstaw diagnostyki układów mechatronicznych.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł kształcenia "Diagnostyka układów mechatronicznych" obejmuje zagadnienia modeli i metodologi procesów diagnostycznych oraz zastosowania logiki rozmytej i sieci neuronowych w projektowaniu układów diagnostycznych.

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewa W.	Diagnostyka procesów.	Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa.	2002
2	J. Korbicz, J.M. Koscielny (red.)	Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami. Implementacja w systemie DiaSter.	Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa .	2009
3	Koscielny J.M.	Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych.	Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT. Warszawa.	2001
4	Łęski J.	Systemy neuronowo-rozmyte.	Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa.	2008
5	Giergiel M.J., Hendzel Z., Żylski W.	Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych.	PWN, Warszawa.	2002

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewa W.	Diagnostyka procesów.	Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa .	2002
2	Giergiel M.J., Hendzel Z., Żylski W.	Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych.	PWN, Warszawa .	2002

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student zarejestrowany na semestr pierwszy

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Teoria sterowania. Podstawy logiki rozmytej oraz sieci neuronowych. Modelowanie i sterowanie rozmyte.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność pozyskiwania wiedzy z literatury, umiejętność samokształcenia się, umiejętność stosowania modeli matematycznych obiektów.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Rozumienie potrzeb ciągłego dokształcania się.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z OEK
01	posiada wiedzę z zakresu diagnostyki	wykład, projekt	prezentacja projektu	K_W003+ K_W004+ K_U005+ K_U008+	W04+ W05+ W07+ U09+ U12+
02	potrafi pozyskiwać informację z literatury, posiada umiejętność samokształcenia się i rozumie potrzebę dokształcania się w zakresie diagnostyki układów mechatronicznych	wykład, projekt	prezentacja projektu	K_U006+ K_U011+	U10+ U18+

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
1	TK01	Wprowadzenie do diagnostyki układów mechatronicznych Pojęcia podstawowe. Cele diagnostyki. Ogólny opis matematyczny obiektu diagnozowania z uwzględnieniem uszkodzeń.	W01,W02	MEK01 MEK02
1	TK02	Modele w diagnostyce. Modele do wykrywania uszkodzeń (modele analityczne, neuronowe i rozmyte ) oraz modele do lokalizacji uszkodzeń lub rozpoznawania stanów obiektu.	W03,W04	MEK01 MEK02
1	TK03	Metodologia diagnostyki procesów. Ogólna metodologia diagnostyki procesów, detekcja, lokalizacja i identyfikacja uszkodzeń oraz monitorowanie stanów obiektów. Metody doboru zbioru algorytmów detekcyjnych.	W05,W06	MEK01 MEK02
1	TK04	Metody teorii sterowania w projektowaniu układów diagnostycznych. Techniki polegające na modelowaniu zgodnościowym (opisujące bezpośrednie relacje zgodności lub parzystości danych pomiarowych), diagnostyczne obserwatory.	W07,W08	MEK01 MEK02
1	TK05	Zastosowanie logiki rozmytej w diagnostyce.Techniki modelowania rozmytego wykorzystywane do detekcji uszkodzeń.	W09,W10	MEK01 MEK02
1	TK06	Zastosowanie logiki rozmytej w diagnostyce cd.Lokalizacja uszkodzeń z zastosowaniem logiki rozmytej. Lokalizacja uszkodzeń przez rozmytą sieć neuronową.	W11,W12	MEK01 MEK02
1	TK07	Sztuczne sieci neuronowe w układach diagnostyki. Struktura neuronowego układu diagnostyki. Modele neuronowe w układach detekcji uszkodzeń.	W13,W14	MEK01 MEK02
1	TK08	Zastosowania przemysłowe. Wybrane metody diagnozowania zastosowane w układach mechatronicznych. Metody oparte na modelach rozmytych i rozmytych sieciach neuronowych wykorzystywanych w procesach detekcji jak i lokalizacji uszkodzeń.	W15	MEK01 MEK02
1	TK09	Wprowadzenie do diagnostyki układów mechatronicznych. Pojęcia podstawowe. Omówienie założeń projektowych.	P01,P02	MEK01 MEK02
1	TK10	Modele w diagnostyce.Przyjęcie ogólnego opisu matematycznego obiektu diagnozowanego.	P03,P04	MEK01 MEK02
1	TK11	Metodologia diagnostyki procesów. Przeprowadzenie symulacji pracy obiektu diagnozowanego podczas pracy bez zakłóceń oraz z wprowadzonymi uszkodzeniami.	P05,P06	MEK01 MEK02
1	TK12	Metody doboru zbioru algorytmów detekcyjnych. Sygnały diagnostyczne.	P07,P08	MEK01 MEK02
1	TK13	Zastosowanie logiki rozmytej w diagnostyce. Techniki modelowania rozmytego wykorzystywane do detekcji uszkodzeń.	P09,P10	MEK01 MEK02
1	TK14	Sztuczne sieci neuronowe w układach diagnostyki. Struktura neuronowego układu diagnostyki.	P11,P12	MEK01 MEK02
1	TK15	Weryfikacja układu diagnostycznego.	P13,P14	MEK01 MEK02
1	TK16	Prezentacja projektów	P15	MEK01 MEK02

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 1)	Przygotowanie do kolokwium: 2.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Studiowanie zalecanej literatury: 5.00 godz./sem.
Projekt/Seminarium (sem. 1)	Przygotowanie do zajęć projektowych/seminaryjnych: 10.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem..	Wykonanie projektu/dokumentacji/raportu: 15.00 godz./sem. Przygotowanie do prezentacji: 3.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 1)	Przygotowanie do konsultacji: 2.00 godz./sem.	Udział w konsultacjach: 2.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 1)	Przygotowanie do zaliczenia: 4.00 godz./sem.	Zaliczenie ustne: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład
Projekt/Seminarium	Prezentacja zrealizowanego projektu
Ocena końcowa	Pozytywna ocena końcowa jest wystawiana na podstawie pozytywnych ocen ze wszystkich form zajęć prowadzonych w ramach przedmiotu.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	A. Burghardt; K. Ciechanowicz; R. Cygan; K. Kurc; M. Muszyńska; P. Obal; D. Szybicki; J. Tutak	Urządzenie magazynujące dla form odlewniczych	2024
2	A. Burghardt; K. Kurc; M. Muszyńska; P. Pietruś; D. Szybicki	Application of Digital Twins in Designing Safety Systems for Robotic Stations	2024
3	A. Burghardt; K. Kurc; M. Muszyńska; P. Pietruś; D. Szybicki	Measurements of Geometrical Quantities and Selection of Parameters in the Robotic Grinding Process of an Aircraft Engine	2024
4	A. Burghardt; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki; J. Tutak	Uchwyt na formy odlewnicze	2023
5	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	A Hybrid System Containing a 3D Scanner and a Laser Tracker Dedicated to Robot Programming	2023
6	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	Iterative Laser Measurement of an Aircraft Engine Blade in Robotic Grinding Process	2023
7	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	The Use of a Fuzzy Controller in the Machining of Aircraft Engine Components	2023
8	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; T. Muszyński; D. Szybicki; M. Uliasz	Implementation of SSN in the Evaluation of the Robotic Welding Process of Aircraft Engine Casing Components	2023
9	B. Bomba; A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	Estimation of Selected Geometric Dimensions during Manufacturing of Aircraft Accessory Gearboxes on a CNC Machine Using ANFIS	2023
10	M. Muszyńska	Zastosowanie algorytmów neuronowo-rozmytych w automatyzacji wybranych procesów przemysłowych	2023
11	A. Burghardt; K. Kurc; M. Muszyńska; A. Ornat; D. Szybicki; M. Uliasz	Automatic Evaluation of the Robotic Production Process for an Aircraft Jet Engine Casing	2022
12	A. Burghardt; K. Kurc; M. Muszyńska; P. Obal; P. Penar; D. Szybicki	Development of a Dedicated Application for Robots to Communicate with a Laser Tracker	2022
13	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; A. Ornat; D. Szybicki; M. Uliasz	Application of a 3D Scanner in Robotic Measurement of Aviation Components	2022
14	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; A. Ornat; D. Szybicki; M. Uliasz	Selection of Robotic Machining Parameters with Pneumatic Feed Force Progression	2022
15	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; A. Ornat; D. Szybicki; M. Uliasz	TCP Parameters Monitoring of Robotic Stations	2022
16	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	Robotic Grinding Process of Turboprop Engine Compressor Blades with Active Selection of Contact Force	2022
17	G. Bomba; P. Gierlak; M. Muszyńska; A. Ornat	On-Machine Measurements for Aircraft Gearbox Machining Process Assisted by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System	2022
18	M. Muszyńska; P. Pietruś	Projekt oraz oprogramowanie stanowiska z robotem kolaboracyjnym z wykorzystaniem wirtualnej rzeczywistości	2021
19	M. Muszyńska; P. Pietruś	Projekt oraz oprogramowanie zrobotyzowanego stanowiska do gratowania felg samochodowych	2021
20	M. Muszyńska; P. Pietruś; D. Szybicki	Projekt i oprogramowanie zrobotyzowanej stacji spawalniczej z wykorzystaniem technologii wirtualnej rzeczywistości	2021
21	A. Burghardt; J. Giergiel; P. Gierlak; K. Kurc; W. Łabuński; M. Muszyńska; D. Szybicki	Robotic machining in correlation with a 3D scanner	2020
22	A. Burghardt; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	Mechatronic designing and prototyping of a mobile wheeled robot driven by a microcontroller	2020
23	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki	The Use of VR to Analyze the Profitability of the Construction of a Robotized Station	2020
24	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki; M. Uliasz	Application of Virtual Reality in Designing and Programming of Robotic Stations	2019
25	A. Burghardt; P. Gierlak; K. Kurc; M. Muszyńska; D. Szybicki; M. Uliasz	Application of Virtual Reality in the Training of Operators and Servicing of Robotic Stations	2019
26	M. Muszyńska; P. Pietruś; D. Szybicki	Budowa struktury komunikacji: programowanie robotów off-line - MATLAB	2019