Идентификация и диагностика систем
реклама
УТВЕРЖДАЮ Проректор-директор ИК _________Сонькин М.А. «___»_____________2011 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ИДЕНТИФИКАЦИЯ И ДИАГНОСТИКА СИСТЕМ НАПРАВЛЕНИЕ ООП: 220400 – Управление в технических системах ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ(СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ): Теория систем управления КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ): магистр БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА 2011 г. КУРС 1; СЕМЕСТР 2; КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ: 4 ПРЕРЕКВИЗИТЫ: «Математические основы теории систем», «Теория автоматического управления», «Моделирование систем управления» КОРЕКВИЗИТЫ: «Автоматизированное управление в технических системах», «Методы оптимизации», «Научно-исследовательская работа», «Современные проблемы автоматизации и управления». ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС: ЛЕКЦИИ 9 часов (ауд.) ЛАБОРАТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА ИТОГО 36 27 72 90 162 ФОРМА ОБУЧЕНИЯ часов (ауд.) часа часов часа очная ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ: ЭКЗАМЕН ВО 2 СЕМЕСТРЕ ОБЕСПЕЧИВАЮЩАЯ КАФЕДРА: «Автоматики и компьютерных систем» ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ: д.т.н., профессор Г.П. Цапко РУКОВОДИТЕЛЬ ООП: к.т.н., доцент В.И. Коновалов ПРЕПОДАВАТЕЛЬ: к.т.н., доцент В.И. Коновалов 2011 г. 1. Цели освоения дисциплины В результате освоения данной дисциплины магистрант приобретает знания, умения и навыки, обеспечивающие достижение целей Ц1, Ц2 и Ц3 основной образовательной программы «Управление в технических системах». Дисциплина нацелена на подготовку магистрантов к: - междисциплинарным научным исследованиям в области автоматического и автоматизированного управления техническими объектами и технологическими процессами; - к инженерной деятельности в области проектирования и настройки систем автоматического и автоматизированного управления; - к проведению теоретического и практического обучения в области анализа и синтеза автоматических и автоматизированных систем управления; - поиску и анализу профильной научно-технической информации, необходимой для решения конкретных инженерных задач, в том числе при выполнении междисциплинарных проектов. 2. Место дисциплины в структуре ООП Дисциплина относится к специальным дисциплинам профессионального цикла магистерской подготовки (раздел М.2 ФГОС, и М2.В.1.2 действующего учебного плана). Она непосредственно связана с дисциплинами естественнонаучного и математического цикла (математика, математические основы теории систем) и базовой части профессионального цикла (теория автоматического управления, моделирование систем управления) и опирается на освоенные при изучении данных дисциплин знания и умения. Кореквизитами для дисциплины «Идентификация и диагностика систем» являются специальные дисциплины магистерской подготовки : «Автоматизированное управление в технических системах», «Адаптивные системы управления», «Методы оптимизации», «Научно-исследовательская работа», «Современные проблемы автоматизации и управления». 3. Результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины магистранты должны обладать компетенциями, непосредственно указанными в ФГОС по направлению 220400, а именно: способностью применять современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20); способностью к организации и проведению экспериментальных исследований и компьютерного моделирования с применением современных средств и методов (ПК-22). После изучения данной дисциплины магистранты приобретают знания, умения и опыт, соответствующие результатам основной образовательной программы: Р1, Р2, Р3, Р4, Р5, Р7*. Соответствие результатов освоения дисциплины «Идентификация и диагностика систем» формируемым компетенциям ООП представлено в таблице. Формируемые компетенции в соответствии с ООП* Результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины магистрант должен знать: основные методы идентификации в статике и динамике; методы обработки экспериментальной информации; основные подходы к решению задачи диагностики технических систем; направления развития современной теории идентификации В результате освоения дисциплины магистрант должен уметь: выбирать методы получения динамических моделей технических объектов; получать математические модели объектов управления на основе материального и энергетического балансов; оценивать параметры статических и динамических моделей по результатам эксперимента; планировать и проводить экспериментальные исследования по изучению технических объектов управления; оценивать точность полученных математических моделей; разрабатывать алгоритмы диагностики в АСУ ТП; находить и использовать научно-техническую информацию в исследуемой области из различных ресурсов, включая информацию на английском языке. В результате освоения дисциплины магистрант должен владеть: Опытом построения математических моделей по экспериментальным данным; опытом компьютерной обработки статистических данных; опытом получения математических моделей на основе аналитического подхода; опытом использования в ходе проведения исследований научно-технической информации, Internetресурсов, баз данных и каталогов, электронных журналов и поисковых ресурсов. Структура и содержание дисциплины 4. 4.1. № Структура дисциплины по разделам, формам организации и контроля обучения Название раздеТемы (модули) Аудиторная работа (час) Лек Практ./ Лаб. СРС (час) Итого Формы текущего контроля и аттестации ции 1 2 3 4 5 6 Модели объектов управления Экспериментальная оценка параметров статических моделей Статистическая идентификация динамических объектов Фильтр КалманаБьюси. Адаптивные алгоритмы идентификации Диагностика технических систем семинар 8 зан. 6 8 22 ИДЗ №1 2 8 12 36 58 2 6 4 20 32 ИДЗ №2 Отчет по лабораторной работе №1, п.1 – 5 . Отчет по лабораторной работе №2 Выполнение курсовой работы ИДЗ №3 Выполнение курсовой работы 4 2 12 14 32 2 2 8 12 2 4 6 36 90 162 Промежуточная аттестация Итого 10 26 Отчеты по лабораторной работе №3, №4 Выполнение курсовой работы ИДЗ №2 Отчет по лабораторной работе №1, п.1 – 5 . Экзамен Диф.зачет по курсовой работе При сдаче отчетов по лабораторным работам проводится защита результатов и сделанных выводов. По итогам выполненных ИДЗ проводится собеседование. 4.2. Содержание разделов дисциплины Раздел 1. Модели объектов управления Терминология. Идентификация в узком и широком смысле. Классификация методов. Методика получения модели объекта управления. Формы моделей динамических объектов. Связь между различными формами математического описания. Оценка параметров моделей известной структуры по реакции на ступенчатое воздействие. Частотный метод идентификации. Аналитический подход к получению динамических моделей объектов управления. Применение материального и энергетического балансов для получения моделей. Раздел 2. Экспериментальная оценка параметров статических моделей Предварительная обработка экспериментальных данных. Задача сбора экспериментальных данных. Помехи и их характеристики. Сглаживание результатов измерений. Алгоритмы фильтрации. Отбрасывание аномальных значений. Определение частоты съема информации. Вычисление корреляционных функций и спектральных плотностей. Корреляционный анализ. Оценка параметров методом наименьших квадратов. Предпосылки применения метода. Взвешенный метод наименьших квадратов. Рекуррентный метод наименьших квадратов. Оценка параметров методом наименьших произведений. Оценка параметров модели по методу максимального правдоподобия. Регрессионный анализ. Постановка задачи; предпосылки и идея метода. Оценка коэффициентов регрессии. Статистический анализ уравнения регрессии. Вычисление остаточной дисперсии, дисперсии и ковариаций коэффициентов регрессии. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии. Проверка гипотезы об адекватности представления результатов эксперимента полученным уравнением регрессии. Исследование остатков. Получение регрессионной модели по методу Брандона. Трансцендентная регрессия. Задача планирования эксперимента. Основные положения современного подхода к эксперименту. Экспериментальные планы типа 2 n . Полный факторный эксперимент (ПФЭ). Кодирование значения факторов. Свойства матрицы планирования ПФЭ типа 2n . Вычислительный алгоритм математической обработки результатов эксперимента. Статистический анализ результатов. Лабораторная работа №1. Элементы математической статистики Лабораторная работа №2. Построение линейной регрессионной модели с помощью полного факторного эксперимента. Раздел 3. Статистическая идентификация динамических объектов Уравнение Винера-Хопфа. Методы решения интегрального уравнения Винера-Хопфа. Понятие о корректно и некорректно поставленных задачах. Методы регуляризации А.Н.Тихонова, М.М.Лаврентьева. Получение уравнения Винера-Хопфа в частотной области. Проблема физической реализуемости. Получение передаточной функции физически реализуемого фильтра по спектральным плотностям полезного сигнала и помехи. Оценка коэффициентов дифференциальных уравнений методом наименьших квадратов. Идентификация с помощью разностных уравнений. Применение теории чувствительности к задаче идентификации динамических систем. Идентификация на основе спектральной теории нестационарных систем. Раздел 4. Фильтр Калмана-Бьюси. Адаптивные алгоритмы идентификации Постановка задачи оптимальной фильтрации. Получение модели оптимального фильтра в классе физически реализуемых. Фильтр КалманаБьюси. Связь фильтра Калмана с рекуррентным оцениванием по методу наименьших квадратов на примере скалярного случая. Распространение результатов на многомерный случай. Область применения адаптивных алгоритмов. Алгоритмы стохастической аппроксимации. Условия сходимости. Методы улучшения сходимости. Одношаговые и многошаговые алгоритмы. Идентификация нестационарных объектов. Текущий метод наименьших квадратов. Лабораторная работа №3. Исследование релаксационных алгоритмов идентификации. Лабораторная работа №4. Исследование адаптивных алгоритмов идентификации. Раздел 5. Задачи технической диагностики. Виды неисправностей технических систем. Отказы: постепенные, внезапные, скачкообразные, постоянные. Причины дефектов. Диагностические модели. Связь параметров технического состояния и диагностических признаков. Структура типовой системы диагностики. Требования к первичной диагностической информации. Выделение информационных признаков. Спектральные методы диагностики технических систем. Применение ортогональных преобразований в задачах технической диагностики. Классификация состояний технических систем. Основы теории распознавания образов и ее применение в диагностике. Применение нечетких множеств в задачах технической диагностики. Основные понятия теории нечетких множеств. Построение системы диагностики на основе нечетких множеств. Диагностика нефтепромыслового оборудования. Лабораторная работа №1. Элементы математической статистики 4.3. Распределение компетенций по разделам дисциплины Распределение по разделам дисциплины планируемых результатов обучения по основной образовательной программе, формируемых в рамках данной дисциплины и указанных в пункте 3. № 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Формируемые компетенции З.1.1 З.2.1. З.4.1. У.1.1. У.2.1. У.3.1. У.4.1. У.7.1. В.1.1. В.2.1. В.2.2. В.3.1. Темы занятий 1 + 2 + + + 3 + + + + + + + + + + + + + 5 + + + + + + + + 4 + + + + + + + + + 13. 5. В.5.1. + + Образовательные технологии При освоении дисциплины используются следующие сочетания видов учебной работы с методами и формами активизации познавательной деятельности магистрантов для достижения запланированных результатов обучения и формирования компетенций. Методы и формы активизации деятельности Дискуссия IT-методы Командная работа Опережающая СРС Индивидуальное обучение Проблемное обучение Обучение на основе опыта ЛК х Виды учебной деятельности ЛБ ПР СРС х х х х х х х х х х х х х х х х Для достижения поставленных целей преподавания дисциплины реализуются следующие средства, способы и организационные мероприятия: самостоятельное изучение теоретического материала дисциплины при выполнении курсовой работы с использованием Internet-ресурсов, информационных баз, методических разработок, специальной учебной и научной литературы; поиск справочных материалов на лабораторных занятиях с использованием компьютерных технологий; выполнение курсовой работы по проблемно-ориентированным, поисковым, творческим заданиям. 6. Организация и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов (CРC) 6.1 Текущая и опережающая СРС, направленная на углубление и закрепление знаний, а также развитие практических умений заключается в: работе магистрантов с лекционным материалом, поиск и анализ литературы и электронных источников информации по заданной проблеме и выбранной теме курсовой работы; выполнении домашних заданий; переводе материалов из тематических информационных ресурсов с иностранных языков; изучении тем, вынесенных на самостоятельную проработку; изучении теоретического материала к лабораторным занятиям; подготовке к защите лабораторных работ; подготовке к защите курсовой работы; подготовке к экзамену. 6.1.1. Темы, выносимые на самостоятельную проработку: - частотный метод идентификации; - описание динамических систем в пространстве состояний; - применение теории чувствительности в задаче идентификации динамических объектов; - применение нечетких множеств в задачах технической диагностики. 6.2 Творческая проблемно-ориентированная самостоятельная работа (ТСР) направлена на развитие интеллектуальных умений, комплекса универсальных (общекультурных) и профессиональных компетенций, повышение творческого потенциала магистрантов и заключается в: поиске, анализе, структурировании и презентации информации, анализе научных публикаций по определенной теме исследований; анализе теоретических и статистических материалов по заданной теме, проведении расчетов, составлении моделей на основе статистических материалов; выполнении расчетно-графических работ; исследовательской работе и участии в научных студенческих конференциях, семинарах и олимпиадах. 6.2.1. Примерный перечень курсовых работ 1. Разработка новых лабораторных работ по оценке параметров статических и динамических моделей. 2. Разработка новых лабораторных работ по изучению адаптивных алгоритмов идентификации. 3. Сравнительное исследование алгоритмов фильтрации. 4. Сравнительное исследование методов оценки параметров статических моделей в условиях помех. 5. Сравнительное исследование методов оценки параметров динамических моделей в условиях помех. 6. Получение динамических моделей на основе экспериментальных данных 7. Средства текущей и итоговой оценки качества освоения дисциплины (фонд оценочных средств) Оценка успеваемости магистрантов осуществляется по результатам: - самостоятельного выполнения лабораторных работ; - оценки выполненных магистрантами ИДЗ; - защиты отчетов по лабораторным работам; - защиты курсовой работы и демонстрации полученных в ней результатов; - экзамена в десятом семестре (для выявления знания и понимания теоретического материала дисциплины). 7.1. Требования к содержанию экзаменационных билетов Экзаменационные билеты включают 2 теоретических вопроса и расчетный пример. Теоретический вопрос может содержать в себе 5 – 8 коротких вопросов, требующих конкретных ответов, исходя из которых, можно легко определить степень владения материалом. 7.2. Примеры экзаменационных билетов 1. Определение передаточной функции с учетом физической реализуемости. Вывести формулу для расчета физически реализуемого фильтра. Основные особенности фильтра Винера.. 2. Медианные фильтры. Какой самый простой медианный фильтр надо применить, если выброс держится в течение одного такта времени? Двух тактов? Трёх тактов? К какому типу фильтров по своим частотным свойствам относятся медианные фильтры? 3. Оценить коэффициенты модели y[n+1] = b1y[n] + b2x[n] по следующим данным: № измерения 1 2 3 4 y= 1 3 3 7 x= 1 0 2 0 8. Учебно-методическое и информационное обеспечение модуля (дисциплины) Основная литература 1. Коновалов В.И. Идентификация и диагностика систем: учебное пособие. – Томск, изд-во. ТПУ, 2010. – 156 с. 2. Алексеев А.А., Солодовников А.А. Диагностика в технических системах управления. Уч. пособие для ВТУЗов/ под ред. В.Б.Яковлева. – СПб, 1997. – 188 с. 3. Юсупов Р.М. Элементы теории идентификации технических объектов. – М.: Изд-во Минобороны СССР, 1974. – 202 с. 4. Коновалов В.И. Идентификация объектов управления. – Томск, изд-во ТПИ, 1981. – 90 с. 5. Гроп Д. Методы идентификации систем: пер. с англ. – М.: Мир, 1979. – 302 с. 6. Алексеев А.А., Имаев Д.Х., Кузьмин Н.Н., Яковлев В.Б. Теория управления: Учеб./СПб.:Изд-во СПбГЭТУ ЛЭТИ, 1999. – 435 с./ Глава «Идентификация объектов управления», 316–410 с. Вспомогательная литература 6. Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. Идентификация оптимального управления: пер. с англ. – М.: Мир, 1973. – 247 с. 7. АСУТП. Идентификация и оптимальное управление / Под ред. Б.И.Салыги. – Харьков: Высшая школа, 1976. – 247 с. 8. Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления. – М.: Энергоиздат, 1982. – 272 с. 9. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления: пер. с англ. – М.: Мир, 1975. – 685 с. 10. Солодовников В.В., Семенов В.В. Спектральная теория нестационарных систем управления. – М.: Наука, 1974. – 334 с. 11. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: пер. с англ. – М.: Мир, 1988. – 392 с. 12. Адаптивные фильтры: пер. с англ. / Под ред. К.Ф.Коуэна и П.М.Гранта. – М.: Мир, 1988. – 392 с. 13. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. – М., 1984. – 208 с. 14. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем. – М., 1979. – 432 с. 15. Максимов В.П., Егоров И.В., Карасев В.А. Измерение, обработка и анализ быстропеременных процессов в машинах. – М., 1987. – 208 с. 16. Льюнг Л. Идентификация систем: пер. с англ. /Под ред. Я.З.Цыпкина. – М.: Наука, 1991. – 432 с. Интернет-ресурсы: 1. Идентификация и диагностика систем: учебное пособие / Коновалов В.И. Доступ: http://aics.ru/files/subj/90/IDS.doc. 2. Методические указания к выполнению лабораторной работы «Элементы математической статистики». Доступ: http://aics.ru/files/subj/90/Met_ukaz_lb_Proverka_gipotez_2008.doc 3. Таблицы распределений. Доступ: http://aics.ru/files/subj/90/1.tif 4. Электронные лекции по ИДС. Доступ: http://blkptv.by.ru/ident/ 9. Материально-техническое обеспечение модуля (дисциплины) Компьютеры класса IBM PC с операционной системой . Windows. Пакет Mathcad 7.0. Построение регрессионной модели с помощью ПФЭ. Программа для выполнения лабораторной работы с элементами контроля. Авторы Севастьянов А.В., Коновалов В.И. Исследование адаптивных алгоритмов идентификации. Программа для выполнения лабораторной работы с элементами контроля. Автор: Зелепугин С.С. Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с требованиями ФГОС-2010 по направлению подготовки «Управление в технических системах», профиль «Управление и информатика в технических системах». Автор: Коновалов В.И. Программа одобрена на заседании кафедры АиКС ИК (протокол № __8__ от «_2__» ___06____ 2011 г.). Рецензент: Кочегурова Е.А.