Detail předmětu

Simulace a řízení v reálném čase

FSI-RPOAk. rok: 2021/2022

Studenti se na přednáškách seznámí s pokročilými technikami simulací v reálném čase, identifikací systémů, návrhem pokročilých řídicích algoritmů (lineární i nelineárních) a s odhadem stavů a parametrů v reálném čase. Teoretické poznatky budou použity při řešení týmového projektu, jehož cílem je kompletní návrh řízení reálného laboratorního modelu.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Výsledky učení předmětu

Studenti získají znalosti a dovednosti v těchto oblastech:
• rychlé prototypování řídicích systémů a HIL (principy, SW nástroje a HW)
• identifikace systémů
• stavové řízení
• Kalmanův filtr
• nelineární řízení
• zpracování komplexního týmového projektu.

Prerekvizity

Požadují se znalosti odpovídající předchozímu studiu - matematika, kinematika, dynamika a programování v prostředí Matlab/Simulink.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Přednášky, počitačové cvičení, laboratoře.

Způsob a kritéria hodnocení

Předmět je hodnocen na základě standardní bodové škály 0-100b. Za zpracování semestrálních projektů a obhajobu zle získat až 60b za zápočtový test až 40b. Očekává se aktivní účast na cvičeních.

Učební cíle

Studenti se seznámí s pokročilými technikami simulací v reálném čase a souvisejícím SW a HW. Teoretické poznatky budou v laboratorním cvičení demonstrovány na procesu identifikace a návrhu pokročilého řízení pro reálný laboratorní model.

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

Účast na cvičení je povinná. Kontrola výuky se provádí na cvičení dle kritérií hodnocení.

Základní literatura

Valášek, M.: Mechatronika, skriptum ČVUT, 1995
Grepl, R.: Modelování mechatronických systémů v Matlab/SimMechanics, BEN - technická literatura, ISBN 978-80-7300-226-8
BOLTON, W. Mechatronics: Electronic Control Systems in Mechanical Engineering. Pearson Education, 1999. 372 p. ISBN: 9780582357051.
NELLES, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer, 2000-12-12. 814 p. ISBN: 9783540673699.

Doporučená literatura

Valášek, M.: Mechatronika, skriptum ČVUT, 1995
NELLES, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer, 2000-12-12. 814 p. ISBN: 9783540673699.

eLearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-MET-P magisterský navazující, 1. ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1) Úvod do real-time simulací v mechatronice. Rychlé prototypování řídicích systémů, Hardware-In-the-Loop simulace.
2) Úvod do identifikace systémů
3) Úvod do lineárního, nelineárního a kvadratického programování
4) Identifikace systémů – metoda nejmenších čtverců, aplikační příklady, nelineární metoda nejmenších čtverců.
5) Identifikace systémů – odhadování parametrů simulačních modelů
6) Identifikace systémů – black box modely.
7) Stavové řízení (opakování). Příklady vztahující se k reálným laboratorním modelům.
8) Stavový pozorovatel – deterministický, Kalmanův filtr, EKF. Definice zadání týmových studentských projektů.
9) Vybrané metody nelineárního řízení (přímovazební řízení, kompenzace tření, zpětnovazební linearizace).
10) HW a SW nástroje pro real-time simulace. Simulátory dSPACE.
11) Automatické generování kódu ze Simulinku. Aplikace pro simulátory i embedded zařízení.
12) Vybrané poznámky z projektového řízení a osobního time managementu.
13) Konzultace týmových projektů

Laboratorní cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1 - 6) Identifikace systémů - řešení úloh.
7) Stavové řízení - řešení úloh.
8) Kalmanův filtr - řešení úloh.
9 - 11) Řešení zadání týmového projektu – identifikace systému, návrh a testování řízení.
12-13) Konzultace k řešení týmového projektu.

eLearning