|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KKY / AŘ
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KKY
/
AŘ
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Automatické řízení
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
17 / -
|
1 / -
|
2 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
KKY/LS1 a KKY/LS2 a KKY/SM
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
KKY/ŘISZ, KKY/SZTŘ, KKY/TŘSZ
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Hlavním cílem předmětu je prezentovat stručný avšak ne příliš zjednodušený výklad současných znalosti v oblasti automatického řízení, který integruje klasické přístupy s moderní teorií a klade důraz na základní principy.
|
Požadavky na studenta
|
Pro získání zápočtu se vyžaduje složení kontrolního testu a vypracování semestrální práce.
Pro složení závěrečné zkoušky se vyžaduje porozumění a aktivní zvládnutí témat kurzu.
|
Obsah
|
1. Metody modelování přírodních a umělých systémů.
2. Dynamické systémy; popis; stabilita; kvalitativní vlastnosti; diferenciální rovnice.
3. Lineární systémy; lineární algebra pro automatické řízení; redukce složitosti modelu.
4. Zpětná vazba; stavová, výstupní a dynamická zpětná vazba.
5. Přiřazení Jordanovy formy matici dynamiky uzavřeného systému stavovou a výstupní zpětnou vazbou.
6. Přenosová funkce; citlivostní funkce zpštnovazební smyčky; fundamentální omezení lineární zpětné vazby.
7. Frekvenční analýza a syntéza zpětnovazebních systémů.
8. Modelování neurčitosti; parametrická, strukturální a nestrukturální neurčitost.
9. Robustnost a křehkost zpětnovazebních systémů
10. Frekvenční syntéza regulátorů s omezenou složitostí; PID regulátor; automatické nastavování parametrů.
11. Návrh robustních regulátorů pro systémy s více vstupy a výstupy.
12. Softwarové nástroje pro návrh řídicích systémů metodou "Model Based Design - MBD"
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
26
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
50
|
Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
|
40
|
Kontaktní výuka
|
39
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
10
|
Celkem
|
165
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
disponovat základními znalostmi z matematické analýzy, lineární algebry, lineárních obyčejných diferenciálních rovnic, Laplaceovy a Fourierovy transformace
|
disponovat základními znalostmi z teorie linearních systémů
|
disponovat základními znalostmi z matematického modelování a simulace |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
aktivně používat software MATLAB / Simulink
|
tvořit modely zpětnovazebních řídicích systémů |
samostatně analyzovat vlastnosti lineárních časově invariantních systémů |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
mgr. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru., |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
formulovat problém robustní stability zpětnovazebního systému s nestrukturální neurčitostí |
formulovat problém robustní kvality řízení pro řízený systém s nestrukturální neurčitostí |
formulovat úlohu navrhu algoritmu řízení pro řízený systém s nestrukturální neurčitostí |
posoudit fundamentální omezení zpětnovazebního regulátoru pro různé typy řízených systémů |
popsat způsoby řešení úlohy návrhu robustního regulátoru |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
vytvořit model řízeného systému s nestruktirální neurčitostí |
ověřit podmínku robustní stability pro množinový model řízeného systému |
navrhnout robustní regulátor metodou tvarování frekvenční charakteristiky otevřeného systému |
navrhnout robustní regulátor řešením úlohy smíšené citlivostní funkce |
ověřit podmínku robustní kvality řízení pro množinový model řízeného systému |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: plánují, podporují a řídí s využitím teoretických poznatků oboru získávání dalších odborných znalostí, dovedností a způsobilostí ostatních členů týmu, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Test, |
Seminární práce, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Individuální prezentace, |
Kombinovaná zkouška, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Seminární práce, |
Kombinovaná zkouška, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Laboratorní praktika, |
Řešení problémů, |
Individuální konzultace, |
Samostudium, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Řešení problémů, |
Laboratorní praktika, |
Cvičení (praktické činnosti), |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Individuální konzultace, |
Laboratorní praktika, |
Prezentace práce studentů, |
|
|
|
|