Современные теории, методы и средства создания систем автоматизации

Кадыролдина Альбина Талапжановна

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Методы анализа и синтеза систем управления в условиях неполной определенности. Методы описания объектов управления в координатах пространства состояний. Понятия наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости в пространстве состояний. Методы теории абсолютной устойчивости. Методы теории оптимального управления. Основы построения адаптивных САУ.

贷款数: 5

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)* 30
*LaboratoryWork(zh-CN)*
*srop(zh-CN)* 30
*sro(zh-CN)* 75
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)* письменный экзамен

零件: Компонент по выбору

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель
  • Формирование знаний по современным тенденциям развития средств и систем автоматизации и управления, принципам построения и использования этих систем в различных отраслях деятельности человека, методам и средствам разработки математического, лингвистического, информационного и программного обеспечения систем управления, подготовка к самостоятельному решению теоретических и прикладных задач в области автоматизации.
Задача
  • ознакомить студентов с тенденциями развития науки и техники в области изучения динамических свойств и синтеза робастных и инвариантных систем;
Результат обучения: знание и понимание
  • Обучающиеся должны знать и понимать основные теории, методы и средства создания систем автоматизации и управления.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • -Способность применять современные направления теории автоматизации и управления при решении практических задач; -Способность использовать методы анализа и синтеза систем управления в условиях неполной определенности, методы описания объектов, построения робастных и адаптивных систем управления.
Результат обучения: формирование суждений
  • Способность самостоятельно применять методы и средства познания, обучения и самоконтроля, осознавать перспективность интеллектуального, культурного, нравственного, физического и профессионального саморазвития и самосовершенствования, уметь критически оценивать свои достоинства и недостатки.
Результат обучения: коммуникативные способности
  • Способность эффективно работать индивидуально и в качестве члена команды, демонстрируя навыки руководства отдельными группами исполнителей, в том числе над междисциплинарными проектами, уметь проявлять личную ответственность, приверженность профессиональной этике и нормам ведения профессиональной деятельности.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • Обучающиеся должны иметь навыки выполнения расчётов по анализу устойчивости, точности и качества систем автоматизации и управления
*TeachingMethods(zh-CN)*

Технология учебно-исследовательской деятельности

Коммуникативные технологии (дискуссии, пресс-конференция, мозговой штурм, учебные дебаты и пр.)

Информационно-коммуникационные (в том числе дистанционные) технологии

*AssessmentKnowledge(zh-CN)*

Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.

*Period2(zh-CN)* *TypeOfTask(zh-CN)* *Total(zh-CN)*
1  *Rating(zh-CN)* Практическая работа 1 0-100
Практическая работа 2
Практическая работа 3
Рубежный контроль 1
2  *Rating(zh-CN)* Практическая работа 4 0-100
Практическая работа 5
Рубежный контроль 2
*TotalControl(zh-CN)* экзамен 0-100
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
*TypeOfTask(zh-CN)* 90-100 70-89 50-69 0-49
Excellent *Grade4(zh-CN)* *Grade3(zh-CN)* *Grade2(zh-CN)*
*EvaluationForm(zh-CN)*

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

  • 40% результата, полученного на экзамене;
  • 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

И= 0,6 Р1+Р2 +0,4Э
2

 

где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Оценка по буквенной системе Цифровой эквивалент Баллы (%-ное содержание) Оценка по традиционной системе
A 4.0 95-100 Отлично
A- 3.67 90-94
B+ 3.33 85-89 Хорошо
B 3.0 80-84
B- 2.67 75-79
C+ 2.33 70-74
C 2.0 65-69 Удовлетворительно
C- 1.67 60-64
D+ 1.33 55-59
D 1.0 50-54
FX 0.5 25-49 Неудовлетворительно
F 0 0-24
Темы лекционных занятий
  • Введение
  • Методы анализа и синтеза систем управления
  • Наблюдаемость, идентифицируемость, устойчивость
  • Робастные и инвариантные системы
  • Критерии оптимизации управления
  • Системы экстремального регулирования
Основная литература
  • Методы классической и современной теории автоматического управления. Учебник в пяти томах/Под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. – М.: МГТУ им. Баумана. - 2004.
  • Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления. Учебник для вузов/ Под ред. Н.Д. Егупова. – М.: МГТУ им. Баумана. – 2002.
  • Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде МatLАВ и ТЕСН. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003.