Сучасні системи керування

Мета вивчення дисципліни: Метою вивчення навчальної дисципліни «Cучасні системи керування» є формування професійних умінь та компетентностей на підставі поглиблення теоретичних знань та формування прикладних вмінь і навичок у галузі сучасної теорії управління, розкриття сутності наукових концепцій і принципів формалізації і методів управління в інформаційних системах.

Практичне значення та використання отриманих знань: 
– формування у здобувача теоретико-практичного базису щодо сучасних теорій управління, підготовка фахівців, що володіють професійними компетентностями у галузі автоматизації технологічних процесів та робототехніки із широким доступом до працевлаштування;
– поглиблене вивчення методології загальних принципів сучасної теорії управління, та передових засобів управління інформаційними системами, оволодіння навичками та технологіями керування технологічними процесами, знаннями щодо основних положень сучасної теорії управління та вміннями самостійно застосовувати їх до вирішення конкретних задач; основні підходи, принципи і методи керування різними інформаційними системами, процесами і об'єктами.

Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція 1. Планування та проведення активного експерименту
Лекція 2. Планування та проведення пасивного експерименту
Лекція 3. Планування експерименту щодо визначення динамічних характеристик об'єкта
Лекція 4. Адаптивні системи автоматичного керування
Лекція 5. Екстремальні системи керування
Лекція 6. Динаміка екстремальних систем
Лекція 7. Багатоканальні екстремальні системи керування
Лекція 8. Самоналагоджуванні (адаптивні) системи керування
Лекція 9. Адаптивні системи із моделями
Лекція 10. Математика нечітких множин
Лекція 11. Нечітка логіка
Лекція 12. Нечіткі висновки
Лекція 13. Нечітка логіка в теорії керування
Лекція 14. Нейронні мережі. Базові поняття
Лекція 15. Штучні нейронні мережі як засіб керування

Лабораторні роботи
Лабораторна робота №1. Математична обробка експериментальних даних..
Мета заняття: Вивчення математичних методів оцінки точності та надійності вимірювання експериментальних даних..

Лабораторна робота № 2. Складання однофакторних математичних залежностей.
Мета заняття: підібрати емпіричні формули та скласти однофакторні математичні залежності для параметрів, пов'язаних стохастично.

Лабораторна робота № 3. Ідентифікація лінійних динамічних процесів у просторі станів.
Мета заняття: побудувати лінійну модель одновимірної динамічної системи методом найменших квадратів.

Лабораторна робота № 4. Багатофакторні математичні описи.
Мета заняття: побудувати нелінійну модель методом повного факторного експерименту

Лабораторна робота № 5. Системи екстремального керування з безпосереднім вимірюванням похідної
Мета заняття: розробити імітаційну модель системи екстремального керування температурного режиму зброджування субстрату у метантенку працездатна і забезпечує підвищення надійності дотримання технологічного процесу.

Лабораторна робота № 6. Дослідження системи екстремального керування, яка працює за принципом синхронного детектування.
Мета заняття: вивчити характер та основні закономірності процесів керування об'єктами з екстремальними характеристиками, ознайомлення з принципом побудови екстремального регулятора за принципом синхронного детектування.

Лабораторна робота № 7. Моделювання динаміки роботи системи екстремального регулювання із запам'ятовуванням екстремуму
Мета заняття: вивчити характер та основні закономірності процесів керування об'єктами з екстремальними характеристиками, ознайомлення з принципом побудови екстремального регулятора із запам'ятовуванням екстремуму.

Лабораторна робота № 8. Багатоканальні екстремальні системи керування
Мета заняття: вивчення та порівняння алгоритмів пошуку мінімуму функції двох змінних для екстремального об’єкта керування.

Лабораторна робота № 9. Самоналагоджувальні системи керування з еталонною моделлю
Мета заняття: синтезувати та дослідити автоматизовану систему керування нелінійним об'єктом, у якого коефіцієнт передачі є змінним параметром.

Лабораторна робота № 10. Самоналагоджувальні системи керування з еталонною моделлю
Мета заняття: синтезувати та дослідити автоматизовану систему керування нелінійним об'єктом, у якого постійна часу є змінним параметром.

Лабораторна робота № 11. Моделювання нечіткої системи (Fuzzy Logic Sysytem)
Мета заняття: отримати навички роботи з пакетом Fuzzy Logic Toolbox і створення нечіткої моделі управління

Лабораторна робота № 12. Синтез нечіткого регулятора (Fuzzy Logic Control)
Мета заняття: синтезувати нечіткий регулятор у пакеті Fuzzy Logic Toolbox і перевірити його працездатність на моделі реального об'єкта керування. Визначити вплив параметрів моделі та регулятора на результати моделювання.

Лабораторна робота № 13. Налаштування коефіцієнтів PID-регулятора за допомогою FUZZY блоку автоналаштування
Мета заняття: синтезувати PID-регулятор параметри якого корегуються за допомогою нечіткої логіки та перевірити його працездатність на моделі реального об'єкта керування.

Лабораторна робота № 14. Розв'язання задачі прогнозування за допомогою нейронних мереж і нечітких нейронних мереж 
Мета заняття: побудувати нейронну мережу та гібридну нейронну мережу в пакеті Neuron Network, яка за даними про курс валюти за певний період передбачає курс на наступний період.

Лабораторна робота № 15. Вивчення принципів динамічного навчання нейронних мереж на прикладі розв'язання задачі керування
Мета заняття: створити нейронну мережу (НМ), реалізувати її та алгоритм її навчання у вигляді s-функції та інтегрувати отриману систему в схему керування нагрівальною піччю.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.

Індивідуальна робота

Курсова робота

Метою виконання курсової роботи є закріплення знань із теорії адаптивних систем автоматичного керування та здобути практичні навики з аналізу та синтезу багатоконтурних систем автоматичного керування. При цьому вважається, що студент вже знайомий з основними принципами побудови систем автоматичного керування, математичним апаратом теорії автоматичного керування, вміє аналізувати лінійні системи керування на предмет стійкості та якості. Окрім цього здобувач повинен володіти навиками роботи в системі Scilab (MATLAB) і, зокрема, у пакеті Xcos (Simulink). 
Задачами курсової роботи є розвиток здібностей самостійно опрацьовувати технічну літературу та виконувати розрахунки регуляторів для систем автоматичного керування. 
Курсова робота виконується відповідно до індивідуального завдання й оформлюється у вигляді розрахунково-пояснювальної записки і графічного матеріалу, виконаних за допомогою ПЕОМ у пакеті Xcos (Simulink) системи Scilab (MATLAB) будь-якої версії. За індивідуальним завданням здобувач повинен провести дослідження автоматизованої системи керування, яка виконує пошук такого розподілу навантаження між елементами теплофікаційної установки, яке забезпечує найменші експлуатаційні витрати на генерацію теплової енергії. Дослідити зміну експлуатаційних витрат теплофікаційної установки при роботі на частковій потужності кожного з джерел.
Розрахунково-пояснювальна записка повинна містити титульний аркуш, завдання, зміст, вступ, теоретичну частину, розрахунково-експериментальну частину, висновки і список використаної літератури.
Обсяг пояснювальної записки КР – 30 – 50 сторінок формату А4.
Витрати часу на виконання КР – 30 годин. Форма звіту – захист.
Передбачено дві контрольні перевірки виконання етапів КР.

 Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Для денної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні двох модульних контрольних робіт. Кожна модульна контрольна робота складається з теоретичної частини та проводиться у формі письмового опитування (у формі тестових запитань). Кількість тестових запитань – 10. Кожна правильна відповідь оцінюється в 2 бали. Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи оцінюється по 20 балів (разом за семестр 40 балів).
15 лабораторних робіт, які оцінюються у 4 бали кожна. Разом - 60 балів.
Курсова робота (КР) – бездоганне виконання згідно графіку оцінюється у 60 балів та захист оцінюється у 40 балів. Разом – 100 балів.
Підсумковий контроль – екзамен. Екзамен усний. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів.