Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: przekazanie podstawowych kompetencji dotyczących: 1) sieci przemysłowych i ich bezpieczeństwa, 2) koncepcji, narzędzi i technologii informatycznych, w tym związanych z automatyczną generacją kodu do konstruowania oprogramowania dla systemów automatyki, 3) systemu DCS 800xA ABB oraz środowiska CPDev PRz, 4) wybranych struktur sterowania oraz zasad automatycznego strojenia regulatorów.

Ogólne informacje o zajęciach: moduł jest prowadzony na drugim semestrze studiów magisterskich na kierunku automatyka i robotyka; dostarcza wiedzy dotyczącej sieci przemysłowych i ich bezpieczeństwa, narzędzi inżynierskich do konstruowania systemów sterowania, przykładowego zaawansowanego systemu DCS (800xA ABB) oraz zasad tworzenia oprogramowania do automatycznego strojenia pętli regulacyjnych.

Materiały dydaktyczne: M. Bednarek, A. Stec, L. Trybus: Instrukcje do wybranych ćwiczeń laboratoryjnych

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	R. Kwiecień	Komputerowe systemy automatyki przemysłowej	Helion, Gliwice.	2012
2	D. Kominek	Standard komunikacyjny OPC. Wprowadzenie	MatrikonOPC, Alberta (www.intex.com.pl/wp-content/uploads/2016/05/Wprowadzenie_do_OPC.pdf).	2015
3	D. Stinson	Kryptografia. W teorii i praktyce	WNT.	2005
4		infosys.beckhoff.com	Beckhoff Automation.	2018
5		Pomoc i dokumentacja systemu Matlab	MathWorks.	2018
6		Dokumentacje techniczne Systemu 800xA	ABB (www.abb.pl).	2018
7		Dokumentacje techniczne środowiska CPDev	KiIA PRz.	2018
8	L. Trybus	Rozproszone systemy automatyki	www.kia.prz.edu.pl.	2017

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1		infosys.beckhoff.com	Beckhoff Automation.	2018
2		Pomoc systemu Matlab	MathWorks.	2018
3		Dokumentacje techniczne Systemu 800xA	ABB (www.abb.pl).	2018
4		Dokumentacje techniczne środowiska CPDev	KiIA PRz.	2018
5	L. Trybus	Rozproszone systemy automatyki	www.kia.prz.edu.pl.	2017

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Jaworowska M.	OPC - nowoczesny standard komunikacji przemysłowej	portal Automatyka B2B (https://automatykab2b.pl/temat-miesiaca/39947-opc-nowoczesny-standard-komunikacji-przemyslowej?show=1).	2009
2		infosys.beckhoff.com	Beckhoff Automation.	2018
3		Pomoc i dokumentacja systemu Matlab	MathWorks.	2018
4	K. Schwab	The Fourth Industrial Revolution	Crown Business.	2017
5	L. Casagrande, V. Gruber, R. Marcelino	IoT and the Industry 4.0: Principles and Educational Applications	Scholars’ Press.	2016
6	R. Agnihotri, S. New	Industry 4.0 Data Analytics	CreateSpace Independent Publishing Platform.	2016
7	A. Gilchrist	Industry 4.0: The Industrial Internet of Things	Apress.	2016
8	L. Trybus	Systemy sterowania w energetyce	www.kia.prz.edu.pl.	2016
9	P. Gaj	Wbrane zagadnienia projektowania systemów informatyki przemysłowej	PŚl.	2016

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: rejestracja na drugi semestr studiów

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: zaliczone moduły: Automatyka i sterowanie oraz Rozproszone systemy automatyki lub równoważne

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: korzystanie z pakietu Matlab/Simulink i TwinCAT oraz zasad stosowania środowisk projektowania inżynierskiego

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: zdolność do współpracy w niewielkim zespole (laboratorium)

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	Zna cechy charakterystyczne sieci przemysłowych oraz potrafi opisać podstawowe aspekty bezpieczeństwa transmisji danych.	wykład, laboratorium	egzamin cz. pisemna	K_W02++ K_W03++ K_U15+ K_K01+	P7S_KK P7S_UU P7S_WG
02	Zna i potrafi w podstawowym wymiarze stosować narzędzia inżynierskie (MATLAB, TwinCAT) do konstruowania systemów sterowania przy wykorzystania technologii automatycznego generowania kodu.	wykład, laboratorium	egzamin cz. pisemna, obserwacja wykonawstwa, sprawozdanie z projektu	K_W02+ K_U12++ K_K01+++ K_K04+	P7S_KK P7S_KO P7S_UW P7S_WG
03	Potrafi ogólnie scharakteryzować architekturę, elementy składowe i podstawowe funkcjonalności systemów sterowania 800xA Industrial IT oraz CPDev.	wykład, laboratorium	egzamin cz. pisemna, obserwacja wykonawstwa, sprawozdanie z projektu	K_W02++ K_W03++ K_K01+	P7S_KK P7S_WG
04	Zna zasady zaawansowanej automatyzacji procesów, potrafi opisać komponenty oprogramowania do automatycznego strojenia regulatorów i scharakteryzować ich kod.	wykład, laboratorium	egzamin cz. pisemna, obserwacja wykonawstwa, sprawozdanie z projektu	K_W02+ K_W03++ K_U02++ K_U11+	P7S_UW P7S_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
2	TK01	Sieci przemysłowe. Cechy charakterystyczne sieci przemysłowych. Bezpieczeństwo w ujęciu safety i security, szyfrowanie. Praktyczne aspekty komunikacji w sieci przemysłowej – OPC.	W01-W02	MEK01
2	TK02	Wykorzystanie pakietu MATLAB (Simulink, Stateflow, MATLAB Coder) i TwinCAT 3 (ADS, TE1400) do konstruowania systemów sterowania.	W03-W04	MEK02
2	TK03	System 800xA Industrial IT: ogólna charakterystyka, architektura, komponenty systemu, topologie, konfiguracja i tworzenie projektu, wizualizacja. Środowisko inżynierskie CPDev: ogólna charakterystyka, elementy składowe pakietu (moduły CPSim, CPVis, WinController), przykładowy projekt.	W05-W06	MEK03
2	TK04	Zaawansowane struktury sterowania: kompensacja zakłóceń, układ kaskadowy, regulacja stosunku. Struktura oprogramowania i realizacja automatycznego strojenia regulatorów PID metodami odpowiedzi skokowej i oscylacji przekaźnikowych.	W07	MEK04

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 2)		Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 5.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 8.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2)	Przygotowanie do laboratorium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 10.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)		Udział w konsultacjach: 10.00 godz./sem.
Egzamin (sem. 2)	Przygotowanie do egzaminu: 10.00 godz./sem.	Egzamin pisemny: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Egzamin pisemny
Laboratorium	Obserwacja wykonawstwa, prezentacja i raport z wykonanego zadania/projektu
Ocena końcowa	0.5 egzamin pisemny + 0.5 laboratorium

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	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. Bednarek	Diagnozowanie komunikacji między stacjami procesowymi rozproszonego systemu sterowania	2024
3	A. Stec; Z. Świder; L. Trybus	Consistent design of PID controllers for an autopilot	2023
4	A. Stec; Z. Świder; L. Trybus	Jednolite projektowanie regulatorów kursu i ścieżki dla autopilota statku	2023
5	M. Bednarek; T. Dąbrowski; W. Olchowik; A. Rosiński	Application of the Energy Efficiency Mathematical Model to Diagnose Photovoltaic Micro-Systems	2023
6	M. Bednarek; T. Dąbrowski; W. Olchowik; A. Rosiński	Engineering Application of a Product Quality Testing Method within the SCADA System Operator Education Quality Assessment Process	2023
7	M. Bolanowski; A. Paszkiewicz; G. Piecuch; D. Rączka; M. Salach; T. Żabiński	Estimation of Tool Life in the Milling Process—Testing Regression Models	2023
8	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
9	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification	2022
10	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life	2022
11	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool	2022
12	K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński	The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing	2022
13	M. Bednarek	Diagnozowanie komunikacji między elementami rozproszonego systemu sterowania	2022
14	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Analiza niezawodności efektu procesu kształcenia operatorów systemów SCADA	2022
15	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Diagnozowanie statystyczne pary antropotechnicznej	2022
16	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Odporność obiektu w kontekście trójwarstwowego modelu procesu eksploatacji	2022
17	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
18	J. Kluska; T. Mączka; T. Żabiński	Applications of Computational Intelligence Methods for Control and Diagnostics	2021
19	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making	2021
20	L. Gniewek; Z. Hajduk; J. Kluska; T. Żabiński	FPGA-Embedded Anomaly Detection System for Milling Process	2021
21	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Bezpieczeństwo i niezawodność zdalnego diagnozowania operatora	2021
22	D. Rzońca; J. Sadolewski; A. Stec; Z. Świder; B. Trybus; L. Trybus	Implementacja środowiska inżynierskiego na przykładzie pakietu CPDev	2020
23	D. Rzońca; J. Sadolewski; A. Stec; Z. Świder; B. Trybus; L. Trybus	Ship Autopilot Software – A Case Study	2020
24	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Machining sensor data management for operation-level predictive model	2020
25	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
26	J. Kluska; M. Kusy; R. Zajdel; T. Żabiński	Weighted Feature Selection Method for Improving Decisions in Milling Process Diagnosis	2020
27	J. Kluska; T. Mączka; T. Żabiński	Zastosowania metod inteligencji obliczeniowej do sterowania i diagnostyki	2020
28	J. Kluska; T. Żabiński	PID-Like Adaptive Fuzzy Controller Design Based on Absolute Stability Criterion	2020
29	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Alternative Method of Diagnosing CAN Communication	2020
30	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Selected tools increasing human reliability in the antropotechnical system	2020
31	M. Hadław; T. Żabiński	A new perspective for the application of the activity based costing method in manufacturing companies using MES class systems	2020
32	D. Rzońca; J. Sadolewski; A. Stec; Z. Świder; B. Trybus; L. Trybus	Aneks 5 z dnia 25.04.2019 do Umowy nr NE/01/2012 o współpracy nad rozwojem oprogramowania zawartej w dniu 28.02.2012 ( do umowy licencyjnej na CPDev z Praxis)	2019
33	D. Rzońca; J. Sadolewski; A. Stec; Z. Świder; B. Trybus; L. Trybus	Agreement no. NR-644-5/2019 on cooperation in software development, concluded on December 3, 2019	2019
34	D. Rzońca; J. Sadolewski; A. Stec; Z. Świder; B. Trybus; L. Trybus	Developing a Multiplatform Control Environment	2019
35	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system	2019
36	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; T. Żabiński	Identyfikacja stopnia zużycia frezu na podstawie analizy sygnału akustycznego	2019
37	G. Piecuch; S. Prucnal; T. Żabiński; R. Żyła	Milling process diagnosis using computational intelligence methods	2019
38	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
39	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Układ dozorująco-terapeutyczny systemu transmisji danych w sieci przemysłowej	2019
40	M. Bednarek; T. Dąbrowski	Wybrane aspekty diagnozowania komunikacji w sieciach przemysłowych	2019
41	M. Bednarek; T. Dąbrowski; W. Olchowik	Selected practical aspect of communication diagnosis in the industrial network	2019
42	M. Madera ; G. Piecuch; T. Żabiński	Diagnostics of welding process based on thermovision images using convolutional neural network	2019