Detail předmětu

Optimalizace regulátorů

FEKT-MPC-OPRAk. rok: 2020/2021

Předmět je zaměřen na:
- Formulace optimalizačního problému a sestavení funkcionálu jako hodnotícího kritéria.
- Sestavení algoritmu řízení, odhadování, stavové filtrace a detekce poruchy jako výsledek řešení optimalizačního problému.
- Implementace navrženého algoritmu v programovém prostředí MATLABu a PLC.

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu je schopen navrhnout komplexní řídicí systém a provést transfer návrhu do reálného technologického procesu.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Doporučená nebo povinná literatura

Pivoňka, P.: Optimalizace regulátorů. Skriptum, VUT FEKT, Brno, 2005. (CS)
Havlena, V.-Štecha, J.: Moderní teorie řízení, ČVUT Praha, 2000 (CS)
Camacho, E. at all: Advanced control, Springer, 1997 (EN)
Astrom, K.,J.,-WittenmarkB.:Adaptive Control, Addison Wesley, 1995 (EN)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT. Podklady k přednáškám a ke cvičení jsou pro studenty dostupné z webových stránek předmětu. Student odevzdává jeden projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

Vypracování projektu: Max. 40 bodů.
Kombinovaná zkouška skládající se z písemné části a ústního pohovoru: Max. 60 bodů.

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Diskrétní varianty PID regulátoru. Modifikace regulátorů pro účely implementace v reálném počítači a metodika jejich nastavování.
2. Základní principy optimalizace: nutné a postačující podmínky minima (maxima), konvexní analýza, řešení optimalizační úlohy s omezením typu rovnost a nerovnost (Karushovy–Kuhnovy–Tuckerovy podmínky), řešení nelineárního problému globálně konvergentními algoritmy, úvod do teorie pravděpodobnosti.
3. Formulace úlohy optimálního řízení. Implementace optimálního stavového regulátoru.
4. Formulace úlohy optimálního řízení. Implementace optimálního stavového regulátoru – pokračování.
5. Formulace úlohy prediktivního řízení. Implementace prediktivního regulátoru.
6. Odhadování parametrů regresního modelu dynamického systému. Řešení problémů, které souvisejí s implementací algoritmů odhadování v reálných úlohách (volba struktury modelu, numerické filtry, odhadování v uzavřené smyčce).
7. Sledování časového vývoje parametrů nestacionárních systémů adaptivními algoritmy odhadování.
8. Filtrace stavu dynamického systému Kalmanovým filtrem. Implementace filtru v úloze rekonstrukce stavu elektrického pohonu.
9. Detekce a izolace poruch v řízených soustavách na základě informace nesené v měřených datech
10. Odhadování parametrů a stavů nelineárních modelů dynamických systémů. Regulace Hammersteinova nelineárního modelu.
11. Datově řízené slučování modelů za účelem zpřesnění predikce chování systému. Regulace s využitím banky modelů.
12. Optimální rozhodování v systémech diskrétních událostí.
13. Zopakování poznatků.

Cíl

Seznámit posluchače s moderními algoritmy z oblasti automatického řízení, zpracování signálu a rozhodování. Osvojit si metodologii návrhu optimálního regulátoru, adaptivního regulátoru, sestavovat matematické modely dynamických soustav na základě informace nesené v datech a detekovat poruchy v pozorovaných soustavách.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-KAM magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení odborného základu

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning