logo
Karta przedmiotu
logo

Automatyka i regulacja automatyczna II

Podstawowe informacje o zajęciach

Cykl kształcenia: 2024/2025

Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Elektrotechniki i Informatyki

Nazwa kierunku studiów: Elektrotechnika

Obszar kształcenia: nauki techniczne

Profil studiów: ogólnoakademicki

Poziom studiów: pierwszego stopnia

Forma studiów: stacjonarne

Specjalności na kierunku: Elektroenergetyka, Napędy elektryczne w energetyce, motoryzacji i lotnictwie, Przetwarzanie i użytkowanie energii elektrycznej

Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: inżynier

Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Katedra Informatyki i Automatyki

Kod zajęć: 3676

Status zajęć: obowiązkowy dla programu Elektroenergetyka

Układ zajęć w planie studiów: sem: 4 / W30 C15 L15 / 5 ECTS / E

Język wykładowy: polski

Imię i nazwisko koordynatora: dr inż. Tomasz Żabiński

Terminy konsultacji koordynatora: informacja na stronie KIiA: https://office.kia.prz.edu.pl

semestr 4: mgr inż. Marcin Hubacz

semestr 4: mgr inż. Marcin Goral

Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: przekazanie studentom podstawowej wiedzy dotyczącej metod i narzędzi stosowanych do projektowania i realizacji typowych układów regulacji automatycznej z regulatorami typu PID

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł jest prowadzony na 4 semestrze studiów inżynierskich na kierunku Elektrotechnika

Materiały dydaktyczne: Treść wykładów w postaci plików pdf, wprowadzenia do ćwiczeń laboratoryjnych

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć
Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych
1 L. Trybus Teoria sterowania Oficyna Wyd. PRz. 2005
Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych
1 jak wyżej .
2 T. Żabiński, A. Bożek Wprowadzenia do ćwiczeń laboratoryjnych Materiały pomocnicze.
3 L. Trybus, T. Żabiński Teoria sterowania - zbiór zadań Oficyna Wyd. PRz. 2009
Literatura do samodzielnego studiowania
1 R. Dorf, R. Bishop Modern control systems Prentice Hall. 2001
2 G. F. Franklin, J.D. Powell, A. Emami-Naeini Feedback Control of Dynamic Systems, 6 edycja Prentice-Hall. 2010

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Rejestracja na czwarty semestr studiów

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Podstawowa wiedza z matematyki i fizyki, w tym podstawowa znajomość równań różniczkowych zwyczajnych, znajomość przekształcenia Laplace'a, pojęcie transmitancji operatorowej, znajomość typowych urządz

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność konfigurowania i programowania programowalnych sterowników automatyki zgodnie z wytycznymi normy IEC 61131-3; podstawowa umiejętność obsługi pakietu Matlab

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Podstawowa umiejętność współpracy w zespole

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 PRK
01 Wyjaśnia podstawowe pojęcia, metody, narzędzia oraz omawia typowe urządzenia stosowane w automatyce i układach regulacji automatycznej wykład interaktywny, ćwiczenia problemowe, laboratorium problemowe egzamin cz. praktyczna, zaliczenie część pisemna K_W15++
K_K10++
P6S_KK
P6S_KO
P6S_WG
02 Omawia aktualne trendy rozwojowe w automatyce i regulacji automatycznej wykład interaktywny, laboratorium problemowe zaliczenie cz. pisemna K_W03++
K_U05+
P6S_UU
P6S_WG
03 Planuje i przeprowadza eksperymenty identyfikacyjne oraz dobiera modele w postaci transmitancji Laplace'a dla typowych obiektów regulacji wykład problemowy,ćwiczenia problemowe,laboratorium problemowe egzamin cz. praktyczna, obserwacja wykonawstwa, sprawdzian pisemny K_W10+++
K_W15+
K_U01++
K_U05+
K_K10+++
P6S_KK
P6S_KO
P6S_UU
P6S_UW
P6S_WG
04 Dobiera typ regulatora PID oraz wyznacza jego nastawy dla typowych zadań sterowania i za pomocą dostępnych wzorów wykład problemowy, ćwiczenia problemowe, laboratorium problemowe egzamin cz. praktyczna, zaliczenie cz. pisemna, obserwacja wykonawstwa K_W10+++
K_W15++
K_U01++
K_U05+
K_U23+++
K_K10+++
P6S_KK
P6S_KO
P6S_UU
P6S_UW
P6S_WG
05 Realizuje prosty układ regulacji i analizuje poprawność jego działania dla typowych obiektów i zadań regulacji wykład problemowy, ćwiczenia problemowe, laboratorium problemowe egzamin cz. praktyczna, zaliczenie cz. pisemna, obserwacja wykonawstwa K_W03++
K_W10+++
K_W15++
K_U01+++
K_U05++
K_U23+++
K_K10+++
P6S_KK
P6S_KO
P6S_UU
P6S_UW
P6S_WG

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
4 TK01 Układ automatycznej regulacji - pojęcia podstawowe, regulator typu PID, urządzenia automatyki, aktualne trendy rozwojowe W01, L01, L04, CW1 MEK01 MEK02
4 TK02 Modelowanie typowych obiektów regulacji za pomocą metodologii Maxwella, wprowadzenie do modelowania w pakiecie Simulink W02-W03, CW1-CW2, L02 MEK01
4 TK03 Praktyczna identyfikacja typowych obiektów regulacji W04-W05, CW3, L02, L05 MEK01 MEK03
4 TK04 Dynamika, stabilność i dokładność układów automatycznej regulacji W06-W07, CW4, L04-L06 MEK01
4 TK05 Dynamika liniowego układu II-go rzędu, elementarne przykłady doboru parametrów liniowych układów II-go rzędu W08, CW4 MEK01 MEK05
4 TK06 Dobór "bezpiecznych nastaw" regulatorów PID dla typowych obiektów regulacji, przykłady wyprowadzenia wzorów, metoda "tabelaryczna", studium przypadku W09-W10, CW4, L04, L06 MEK01 MEK04 MEK05
4 TK07 Dobór nastaw elementarnych regulatorów typu PID dla typowych obiektów metodą "linii pierwiastkowych" W11-W13, CW5, L06 MEK01 MEK04 MEK05
4 TK08 Dobór nastaw elementarnych regulatorów typu PID dla typowych obiektów metodą "częstotliwościową" W14-W15, CW6, L06 MEK01 MEK04 MEK05

Nakład pracy studenta

Forma zajęć Praca przed zajęciami Udział w zajęciach Praca po zajęciach
Wykład (sem. 4) Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.
Uzupełnienie/studiowanie notatek: 10.00 godz./sem.
Studiowanie zalecanej literatury: 5.00 godz./sem.
Ćwiczenia/Lektorat (sem. 4) Przygotowanie do ćwiczeń: 10.00 godz./sem.
Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 4) Przygotowanie do laboratorium: 12.00 godz./sem.
Przygotowanie do kolokwium: 4.00 godz./sem.
Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 3.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 4) Przygotowanie do konsultacji: 2.50 godz./sem.
Udział w konsultacjach: 0.50 godz./sem.
Egzamin (sem. 4) Przygotowanie do egzaminu: 12.00 godz./sem.
Egzamin pisemny: 1.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład Egzamin praktyczny
Ćwiczenia/Lektorat Zaliczenie pisemne
Laboratorium Zaliczenie pisemne, obserwacja realizacji
Ocena końcowa Ocena końcowa = 0,7 oceny z egzaminu + 0,2 oceny z ćwiczeń + 0,1 oceny z laboratorium

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
Zad12017.pdf

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
Lista pytań do zadań na ocenę 3.0.pdf

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

Dostępne materiały : Tabele z podstawowymi wzorami

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1 D. Mazurkiewicz; G. Piecuch; P. Sobecki; T. Żabiński Virtual tomography as a novel method for segmenting machining process phases with the use of machine learning-supported measurement 2024
2 M. Bolanowski; A. Paszkiewicz; G. Piecuch; D. Rączka; M. Salach; T. Żabiński Estimation of Tool Life in the Milling Process—Testing Regression Models 2023
3 M. Bolanowski; A. Paszkiewicz; G. Piecuch; M. Salach; K. Tomecki; T. Żabiński System Architecture for Diagnostics and Supervision of Industrial Equipment and Processes in an IoE Device Environment 2023
4 E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification 2022
5 K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life 2022
6 K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool 2022
7 K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing 2022
8 R. Amadio; A. Carreras-Coch; D. Mazzei; J. Merino; J. Navarro; J. Sęp; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas; T. Żabiński Industrial Needs in the Fields of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing 2022
9 J. Kluska; T. Mączka; T. Żabiński Applications of Computational Intelligence Methods for Control and Diagnostics 2021
10 K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making 2021
11 L. Gniewek; Z. Hajduk; J. Kluska; T. Żabiński FPGA-Embedded Anomaly Detection System for Milling Process 2021
12 E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński Machining sensor data management for operation-level predictive model 2020
13 J. Kluska; M. Kusy; R. Zajdel; T. Żabiński Fusion of Feature Selection Methods for Improving Model Accuracy in the Milling Process Data Classification Problem 2020
14 J. Kluska; M. Kusy; R. Zajdel; T. Żabiński Weighted Feature Selection Method for Improving Decisions in Milling Process Diagnosis 2020
15 J. Kluska; T. Mączka; T. Żabiński Zastosowania metod inteligencji obliczeniowej do sterowania i diagnostyki 2020
16 J. Kluska; T. Żabiński PID-Like Adaptive Fuzzy Controller Design Based on Absolute Stability Criterion 2020
17 M. Hadław; T. Żabiński A new perspective for the application of the activity based costing method in manufacturing companies using MES class systems 2020
18 E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system 2019
19 E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; T. Żabiński Identyfikacja stopnia zużycia frezu na podstawie analizy sygnału akustycznego 2019
20 G. Piecuch; S. Prucnal; T. Żabiński; R. Żyła Milling process diagnosis using computational intelligence methods 2019
21 J. Kluska; M. Madera ; T. Mączka; J. Sęp; T. Żabiński Condition monitoring in Industry 4.0 production systems - the idea of computational intelligence methods application 2019
22 M. Madera ; G. Piecuch; T. Żabiński Diagnostics of welding process based on thermovision images using convolutional neural network 2019