МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ
КАЗАХСТАН
Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева
Институт информационных и телекоммуникационных технологий
Кафедра автоматизация и управление
«Утверждаю»
Директор института ИиТТ
_________ Б.С.Ахметов
«____»________ 2011 г.
ПРОГРАММА КУРСА (SYLLABUS)
по дисциплине «Идентификация систем автоматического управления»
для специальности 6М070200 – Автоматизация и управление
Всего 3 кредита
Курс 1
Семестр 1
Лекций 15 часов
Практические занятия 15 часов
Рубежный контроль (количество) 1
СРМ 90 часов
СРМП (аудиторных) 30 часов
Всего аудиторных часов 60
Всего внеаудиторных часов 90
Трудоемкость 150 часов
Экзамен 1 семестр
Алматы 2011
Программа курса составлена профессором кафедры АиУ Сыздыковым Д.Ж., на
основании ГОСО и рабочего учебного плана специальности 6М070200 –
«Автоматизация и управление».
Рассмотрена на заседании кафедры «Автоматизация и управление».
Протокол № 3 от «29» сентября 2011 г.
Заведующий кафедрой
д.т.н., профессор Сулейменов Б.А.
Одобрена учебно-методическим советом
телекоммуникационных технологий
Протокол № 3 от «03» октября 2011 г.
Председатель
института
информационных
и
Ахметов Б.С.
Сведения о преподавателе:
Сыздыков Д.Ж, д.т.н., профессор кафедры АиУ, автор ГОСО (бакалавриат,
магистратура) по специальности 050702-«Автоматизация и управление», а
также типовой программы по дисциплинам «Моделирование и идентификация
объектов управления» и «Адаптивные системы управления». Им изданы
учебные пособия и учебно-методические разработки по соответствующим
дисциплинам на русском и казахском языках.
Офис: кафедра «Автоматизация и управление»
Адрес: 050013, г. Алматы, ул.Байтурсынова, 140, каб.419
Тел.: 292-74-30, 292-77-45
2
1 ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
1.1 Цель преподавания дисциплины
Целью преподавания дисциплины "Идентификация систем автоматического
управления" является подготовка специалистов, глубоко понимающих
актуальность задач автоматизации современного производства и технических
объектов, значения моделирования и теории идентификации систем в решении
этих задач.
1.2 Задачи изучения дисциплины
В результате изучения дисциплины магистрант должен:
- приобрести высокий уровень теоретических знаний, практические умения
и навыки в области моделирования и идентификации объектов управления;
- знать и владеть теоретическими основами, основными принципами и
математическими методами построения систем идентификации;
- владеть методами расчета и проектирования систем идентификации;
- уметь содействовать внедрению современных принципов идентификации
в условиях управления системами с неполной определенностью.
1.3 Пререквизиты дисциплины
- вычислительные машины;
- вычислительные методы;
- методы оптимизации;
- теория автоматического управления;
1.4 Постреквизиты дисциплины
- интегрированные технологии автоматизации и управления;
- автоматизация типовых технологических процессов;
- управление сложными системами;
- адаптивные системы управления.
2 СИСТЕМА ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ МАГИСТРАНТОВ
Рейтинг каждой дисциплины, которая включена в рабочий учебный план
специальности, оценивается по 100 - бальной шкале.
Таблица 1
Распределение рейтинговых баллов по видам контроля
№
вариантов
Вид итогового
контроля
Виды контроля
%
2.
Экзамен
Итоговый контроль
Рубежный контроль
Текущий контроль
100%
100%
100%
3
Сроки сдачи результатов текущего контроля определяются календарным
графиком учебного процесса по дисциплине (Таблица 2). Количество текущих
контролей определяется содержанием дисциплины и ее объемом, которое
указывается в учебно-методическом комплексе дисциплины.
Таблица 2
Календарный график сдачи всех видов контроля
по дисциплине "Идентификация систем автоматического управления"
Недели 1 2
3
4
5
6
7
8 9 10 11 12 13 14 15
СРМ СРМ СРМ СРМ СРМ СРМ РК
СРМ СРМ СРМ
СРМ РК
Виды
-1
-2
-3
-4
-5
-6
-7
-8
-9
-10
контроля
Балл
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Виды контроля: СР- самостоятельная работа, РК- рубежный контроль.
Таблица 3
Оценка
Отлично
Хорошо
Удовлетворительно
Неудовлетворительно
Оценка знаний студентов
Буквенный
В процентах %
эквивалент
А
95-100
А90-94
В+
85-89
В
80-84
В75-79
С+
70-74
С
65-69
С60-64
D+
55-59
D
50-54
F
0-49
В баллах
4
3,67
3,33
3,0
2,67
2,33
2,0
1,67
1,33
1,0
0
3 СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
3.1 Распределение часов по видам занятий
СРМ
СРМП
Лекция
Наименование темы
Практи
ческие
Количество
академических часов
Модуль 1. Основные понятия и особенности решения задач идентификации
Проблема идентификации. Математические модели и их 15
5
15 15
классификация. Прямые и адаптивные методы идентификации.
Классификация методов идентификации. Критерии качества
идентификации.
Вычислительные
алгоритмы
в
задачах
идентификации. Основные методы оценивания параметров.
Модуль 2. Задачи сходимости и скорости сходимости рекуррентных алгоритмов.
Свойства оценок. Понятия, примеры, приложения.
Рекуррентные простейшие и оптимальные одношаговые алгоритмы. 5
5
15 15
4
Сходимость, скорость сходимости. Сравнительный анализ. Свойства
оценок. Стохастическая идентифицируемость. Оценки параметров по
методу МНК. Их свойства.
Модуль 3. Задачи оценивания параметров и переменных состояния объектов.
Оценки ММП. Байесовские оценки. Оценивание параметров и 5
5
15 15
переменных состояния объектов. Наблюдатель Калмана. Наблюдатель Люенбергера. Алгоритмы метода общего параметра.
Всего (часов)
15
15
60 90
3.2 Темы лекционных занятий
№
Наименование темы и содержание
Введение. Проблема идентификации. Основные понятия и особенности
решения задач идентификации. Классификация методов идентификации.
2. Общие сведения о математических моделях и их классификация. Формы
представления математических уравнений различной физической природы.
3. Адаптивные и неадаптивные методы идентификации. Идентификации с
настраиваемой моделью. Критерии качества идентификации.
4. Алгоритмы идентификации, синтезированные на базе второго метода
Ляпунова. Условия наблюдаемости, управляемости, идентифицируемости.
Структурная идентификация.
5. Итеративные и рекуррентные алгоритмы идентификации. Градиентные
алгоритмы идентификации.
6. Адаптивные алгоритмы идентификации. Сходимость итерационного
процесса идентификации. Детерминированный случай.
7. Сходимость и скорость сходимости рекуррентных алгоритмов
идентификации. Сравнительный анализ.
8.
Метод стохастической аппроксимации. Акселерация алгоритмов
стохастической аппроксимации.
9.
Метод байесовского оценивания.
10. Оценки по методу максимального правдоподобия. Допустимая точность
оценивания
параметров.
Свойства
оценок.
Стохастическая
идентифицируемость.
11. Метод наименьших квадратов.
12. Рекуррентные алгоритмы ММП и МНК.
13. Оценивание переменных состояния модели объекта.
14, 15 Оценки по методу общего параметра. Понятие, сравнительный анализ,
приложения.
Всего (часов)
1.
Кол-во
часов
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
15
3.3 Темы лабораторных работ
№
1.
2.
3.
4.
Кол-во.
часов
Исследование и моделирование системы идентификации с настраиваемой
4
моделью. (Алгоритмы синтезированные на базе метода функций Ляпунова)
Исследование и моделирование системы идентификации с настраиваемой
4
моделью. (Алгоритмы метода вспомогательного оператора).
Исследование и моделирование дискретной системы идентификации с
4
настраиваемой моделью.
Исследование и моделирование системы идентификации с настраиваемой
3
Наименование темы
5
моделью. (Алгоритмы метода общего параметра)
Всего часов
15
График проведения занятий
№
Дата
Время
Наименование тем
Лекции
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14-15
Введение. Основные понятия и особенности решения
задач идентификации.
Общие сведения о математических моделях и их
классификация.
Прямые и косвенные методы идентификации. Понятие,
примеры, приложения.
Непрерывные алгоритмы идентификации,
синтезированные на базе второго метода Ляпунова.
Итеративные и рекуррентные алгоритмы
идентификации.
Сходимость и скорость сходимости простейшего
рекуррентного одношагового алгоритма идентификации.
Сходимость и скорость сходимости оптимального
одношагового алгоритма идентификации.
Метод стохастической аппроксимации. Понятия.
Знаковые рекуррентные алгоритмы идентификации.
Метод байесовского оценивания.
Оценки по методу максимального правдоподобия.
Допустимая точность оценивания параметров. Свойства
оценок. Стохастическая идентифицируемость.
Метод наименьших квадратов.
Рекуррентные алгоритмы ММП и МНК.
Оценивание переменных состояния модели объекта.
Оценки по методу общего параметра. Понятие,
сравнительный анализ, приложения.
Лабораторные работы
1.
2.
3.
4.
Исследование и моделирование системы идентификации
с настраиваемой моделью. (Алгоритмы синтезированные
на базе метода функций Ляпунова)
Исследование и моделирование системы идентификации
с настраиваемой моделью. (Алгоритмы метода
вспомогательного оператора).
Исследование и моделирование дискретной системы
идентификации с настраиваемой моделью).
Исследование и моделирование системы идентификации
с настраиваемой моделью (Алгоритм метода общего
параметра).
3.4 Самостоятельная работа студентов
Самостоятельная работа магистрантов (СРМ) – это особый вид учебной
нагрузки, направленный на самостоятельное выполнение дидактической задачи,
формирование интереса к познавательной деятельности и пополнение знаний в
6
процессе углубленного изучения тем лекционного материала, подготовки к
выполнению лабораторных работ.
Самостоятельная работа магистрантов, обучающихся под руководством
преподавателя (СРМП), проводится во внеаудиторное время в соответствии с
перечнем работ.
Перечень тем для самостоятельных работ под руководством
преподавателя (СРСП):
№п.
Наименование темы и краткое содержание
п.
1.
Проблема идентификации. Особенности решения задач
идентификации.
2.
Общие сведения о математических моделях и их классификация.
3.
Общие сведения и понятия о задачах идентификации.
4.
Критерии и показатели качества идентификации.
5.
Классификация методов идентификации.
6.
Об условиях идентифицируемости объектов.
7.
Общая характеристика вычислительных алгоритмов параметрического
управления.
8.
Детерминированные алгоритмы идентификации.
9.
Синтез алгоритмов идентификации на основе прямого метода
Ляпунова.
10. Вычислительные алгоритмы, использующие метод Ньютона.
11. Рекуррентные алгоритмы метода общего параметра..
12. Несмещенные, состоятельные, эффективные оценки.
13. Прямые и адаптивные методы идентификации. Понятие, примеры.
14. Стохастическая идентифициремость.
15. Условия наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости по
Калману.
Перечень тем для самостоятельных работ (СРМ):
1. Проблемы неопреленности в системах управления.
2. Принцип построения алгоритмов идентификации методом
вспомогательного оператора.
3. Алгоритм стохастической аппроксимации.
4. Метод байесовского оценивания (МБО).
5. Метод максимального правдоподобия (ММП).
6. Метод наименьших квадратов (МНК).
7. Свойства оценок максимального правдоподобия (ОМП).
8. Мера эффективности ОМП.
9. Рекуррентная форма алгоритма ММП.
10. Рекуррентная форма алгоритма МНК.
11. Идентификаторы состояния.
12. Фильтр Калмана-Бьюси.
7
13. Условие сходимости простейшего одношагового алгоритма
идентификации.
14. Рекуррентное оценивание среднего значения и дисперсии случайной
величины.
15. Метод обучающейся модели.
8
4 УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Основная литература
1. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. – М.: Мир,
1975.-683с.
2. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. – М.:
Наука, 1968.-339с.
3. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. – М.: Наука,
1991.-432с.
4. Сыздыков Д.Ж. Идентификация в системах управления. – Алматы: Эверо,
2005.-230с.
Дополнительная литература:
1. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А.
Красовского. – М.: Наука, 1987.-712с.
2. Антонов В.Н., Терехов В.А., Тюкин Н.Ю. Адаптивное управление в
технических системах: Учебное пособие. - Спб.: Изд. Санкт-Петербургского
университета, 2001.-224с.
3. Сыздыков Д.Ж. Методологические принципы построения систем
идентификации применительно к сложным технологическим процессам. –
Алма-Ата: КазНИИНТИ, 1991.-68с.
9
Содержание
1 Цели и задачи дисциплины……………………………………………………….. 3
1.1 Цель преподавания дисциплины…………………………………………….. 3
1.2 Задачи изучения дисциплины………………………………………………… 3
1.3 Пререквезиты дисциплины…………………………………………………… 3
2 Система оценки знаний магистрантов ……………………………………………3
3 Содержание дисциплины………………………………………………………… 4
3.1 Распределение часов по видам занятий…………………………………….. 4
3.2 Темы лекционных занятий………………………………………………… 5
3.3 Темы лабораторных работ…………………………………………………… 6
3.4 Самостоятельная работа магистрантов……………………………………….7
4 Учебно-методические материалы по дисциплине……………………………… 9
10