авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 |
-- [ Страница 1 ] --

СБОРНИК РАБОЧИХ ПРОГРАММ

Магистерская программа: Управление и информатика в технических системах

Содержание

Страница

М.1.1 Математическое моделирование объектов и систем управления 2

М.1.2 История и методология науки и техники в области управления 10

М.1.3 Оптимальное управление 16 М.1.4 Исследование операций 23 М.1.5.1 Анализ стохастических процессов 31 М.1.5.2 Надежность систем автоматизации 39 М.2.1 Компьютерные технологии управления в технических системах 47 М.2.2 Автоматизированное проектирование средств и систем управления 54 М.2.3 Современные проблемы теории управления М.2.4 Нечеткие системы управления М.2.5 Методы и алгоритмы обработки данных и изображений М.2.6 Интегрированные системы автоматизированного управления М.2.8.1 Системы управление подвижными объект и манипуляторами М.2.8.2 Системы диагностики энергетических объектов М.2.9.1 Системы поддержки принятия решений М.2.9.2 Информационная безопасность в компьютерных системах М.2.10.1 Системотехника автоматизации и управления М.2.10.2 Информационные технологии реального времени М.2.11.1 Имитационное моделирование и тренажеры М.2.11.2 Технология проектирования программного обеспечения систем управления МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) КАФЕДРА УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ (УиИ) _ Направление подготовки: 220400 — Управление в технических системах Профиль(и) подготовки: 1. Управление и информатика в технических системах Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ "МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ" Цикл: Профессиональный Часть цикла: по выбору № дисциплины по учебному плану:

М.1. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 1 семестр – Лекции 36 часа 1 семестр Практические занятия Лабораторные работы 18 часа 1 семестр Расчетные задания, рефераты Объем самостоятельной работы по 90 час 1 семестр учебному плану (всего) Экзамены Курсовые проекты (работы) Москва – 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является изучение основных этапов, методов и алгоритмов построения математических статических и динамических моделей объектов и систем.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

использовать результаты освоения фундаментальных и прикладных дисциплин магистерской программы (ПК-1);

понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ПК-4);

оформлять, представлять и докладывать результаты выполненной работы (ПК-6).

применять современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20);

анализировать результаты теоретических и экспериментальных исследований, давать рекомендации по совершенствованию устройств и систем, готовить научные публикации и заявки на изобретения (ПК-23);

использовать методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений (ПК 33);

Задачами дисциплины являются познакомить обучающихся с постановкой задачи и целями математического моделирования, с типами математических моделей;

познакомить обучающихся с областью применения и этапами выполнения указанного анализа;

дать представление об основных типах данных и шкалах для их фиксации;

познакомить с параметрическими и непараметрическими методами первичного анализа экспериментальных данных;

научить применять основные численные методы линейного регрессионного анализа, учитывать последствия нарушения предпосылок регрессионного анализа, проводить анализ качества модели по количественным показателям и используя анализ остатков;

научить выполнять основные этапы процедуры нелинейного оценивания с использованием методов линеаризации модели, линеаризации целевой функции и метода Марквардта, проводить анализ качества нелинейной модели и выбор наилучшей структуры модели из заданной совокупности таких структур;

дать представление о построении моделей систем в виде цифровых фильтров с заданными избирательными свойствами, основных типах ошибок моделирования и способах их учета.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к базовой части профессионального цикла М.1 учебного плана подготовки магистров по магистерской программе «Управление и информатика в технических системах» направления 220400 Управление в технических системах.

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Математический анализ» части 1 и 2, «Статистические методы в инженерных исследованиях», «Моделирование систем управления».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при изучении дисциплины «Системотехника автоматизации и управления», «Имитационное моделирование и тренажеры», а также при подготовке магистерской диссертации и выполнении научно исследовательской работы.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

понятия статическая и динамическая, параметрическая и непараметрическая, линейная и нелинейная математические модели объектов и систем (ПК-3);

постановки задачи математического моделирования, предпосылки применения методов расчета моделей, исходные данные для расчетов (ПК-3);

этапы выполнения расчетов и конкретные численные алгоритмы построения моделей (ПК-2, ПК-3);

методы анализа качества моделей (ПК-3);

последствия нарушения исходных предпосылок применяемых методов (ПК-1, ПК-3);

Уметь:

проводить предварительный анализ экспериментальных данных, используя программные средства для статистического анализа «STATISTICA» (ПК-33):

выполнять все этапы оценивания линейных и нелинейных статических моделей, используя программные средства для статистического анализа «STATISTICA» (ПК-33);

правильно интерпретировать результаты шаговых алгоритмов линейного и нелинейного оценивания (ПК-23);

правильно принимать решения о модификации хода исследования по промежуточным результатам проведенных расчетов (ПК-23, ПК-33);

правильно принимать решения о прекращении процедуры оценивания и оценивать качество полученной модели (ПК-23, ПК-33);

проводить сравнение нескольких моделей их заданного набора (ПК-23, ПК-33).

Владеть:

навыками дискуссии по профессиональной тематике;

терминологией в области математического моделирования объектов и явлений;

информацией о возможностях программных средств «STATISTICA»;

навыками применения изученных методов при анализе реальных наборов экспериментальных данных (ПК-23, ПК-33).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Задача построения Тест:

модели объекта или параметрические и системы, основные непараметрические, 20 1 4 2 типы моделей, их детерминированные классификация и и стохастические использование модели.

Основные этапы Тест: выбор режима анализа данных в задаче получения математического экспериментальных моделирования. данных, 20 1 6 2 Пpедэкспеpиментальная характеристика типов подготовка: изучение экспериментальных объекта, постановка данных и методов их задачи исследования обработки Алгоритмы Тест: анализ данных качественного и качественного типа, количественного выявление и анализ анализа данных, аномальных 18 1 4 2 формирование массива измерений, информативных непараметрические признаков объекта критерии значимости исследования. и согласия Постановка задачи, Тест: Шаговые состав алгоритмы выбора экспериментальных “наилучшей модели”, данных и основные количественные 22 1 8 2 методы численного показатели качества, линейного анализ остатков регрессионного анализа Постановка задачи, Тест: алгоритмы основные этапы применения метода нелинейного Марквардта и метода оценивания, анализ Вильямса-Клута 22 1 4 4 качества модели, выбор наилучшей структуры модели из заданной совокупности структур Моделирование Тест: метод линейной системы с взвешивания, 20 1 4 2 заданными частотными использование свойствами. Методы критериев расчета модели на оптимальности основе КИХ- и БИХ- Чебышева и фильтров среднеквадратическо го Погрешности Тест: Влияние моделирования квантования цифровой системы: входного сигнала, возможные источники параметров системы 20 1 4 4 погрешностей, способы и результатов представления арифметических погрешностей, понятие операций внутренних шумов.

Расчетное задание Тест: защиты Зачет 2 1 лабораторных работ Экзамен Итого: 144 1 36 18 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:

1. Математическое моделирование объектов и систем. Основные понятия, задачи и этапы Задача построения модели исследуемого объекта или явления, основные типы моделей, их классификация и использование. Математические параметрические и непараметрические модели. Понятие детерминированной и стохастической модели. Особенности моделей процессов. Основные этапы построения моделей.

2. Первичный анализ экспериментальных данных Основные этапы анализа экспериментальных данных в задаче математического моделирования. Пpедэкспеpиментальная подготовка: изучение объекта исследования постановка задачи исследования, выбор режима получения экспериментальных данных, характеристика типов экспериментальных данных. Алгоритмы первичного анализа данных:

анализ структуры данных, формирование массива информативных признаков объекта исследования, выявление и анализ аномальных измерений, преобразование данных, непараметрические критерии значимости и согласия.

3. Алгоритмы построения линейных по параметрам моделей Постановка задачи, состав экспериментальных данных и основные методы и алгоритмы численного линейного регрессионного анализа. Последствия нарушения предпосылок регрессионного анализа. Шаговые алгоритмы выбора “наилучшей модели” Анализ качества модели: количественные показатели качества, элементы дисперсионного анализа, анализ остатков.

4. Алгоритмы построения нелинейных по параметрам моделей Постановка задачи, особенности и основные этапы процедуры нелинейного оценивания. Выбор вектора начальных приближений оценок параметров. Алгоритмы методов линеаризации модели и целевой функции в задаче оценивания параметров, алгоритм метода Марквардта. Анализ качества нелинейной модели.

Алгоритм выбора наилучшей структуры модели из заданной совокупности таких структур на основе экспериментальных данных.

5. Задача цифрового моделирования линейной системы Цифровые фильтры: классификация, способы описания и свойства. Свойства и особенности нерекурсивных КИХ- и БИХ-фильтров. Постановка задачи моделирования линейной системы с заданными частотными свойствами. Методы расчета модели на основе КИХ фильтра: метод взвешивания, использование критериев оптимальности Чебышева и среднеквадратического. Методика проектирования системы на основе однородного фильтра.

Постановка задачи и основные методы расчета модели на основе БИХ-фильтров.

Погрешности моделирования цифровой системы: возможные источники погрешностей, предпосылки для анализа погрешностей, способы представления погрешностей, понятие внутренних шумов. Влияние квантования входного сигнала, параметров системы и результатов арифметических операций на погрешность формирования характеристик выходного сигнала. Основные способы учета указанных погрешностей при проектировании цифровых фильтров.

4.2.2. Практические занятия Практические занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные работы №1.Проведение активно-пассивного эксперимента на модели статического объекта, выполнение этапов предварительного анализа и формирование структуры линейной регрессионной модели.

№2. Расчет линейной по параметрам регрессионной модели по данным пассивно-активного эксперимента (шаговые алгоритмы Эфроимсона);

анализ качества модели с использованием числовых показателей качества и остатков.

№3. Реализация пассивного эксперимента на модели и расчет по экспериментальным данным нелинейно-параметризованной модели с использованием метода Марквардта.

№4. Расчет по экспериментальным данным лабораторной работы №3 двух альтернативных оценок нелинейно-параметризованной модели и выбор наилучшей структуры нелинейно параметризованной модели из полученной совокупности таких структур.

4.4. Расчетные задания Расчетное задание учебным планом не предусмотрено.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в традиционной форме с использованием раздаточного материала по некоторым темам.

Самостоятельная работа включает:

подготовку к тестам, выполнение необходимых расчетов и оформление отчетов по лабораторным работам, работу над ошибками в отчетах по лабораторным работам и тестах и подготовку к защитам лабораторных работ.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, в том числе устный опрос на лекциях;

опрос также проводится при проверке и исправлении ошибок в отчетах по лабораторным работам, при защитах лабораторных работ, при исправлении ошибок в тестах.

Аттестация по дисциплине – зачет.

Оценка за освоение дисциплины рассчитывается из условия: среднеарифметическая оценка по защитам лабораторных работ.

В приложение к диплому оценка не выносится.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

1. Бендат Дж.,Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: МИР, 1973г.

2. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов.

М.: ЮНИТИ, 2001. – 1022с 3. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие для вузов. – М.: Радио и связь, 1985.-256с.

4. Н.Дpейпеp, Г.Смит. Пpикладной pегpкссионный анализ. В 2-х книгах - М.: Финансы и статистика, 1983.-366с.

б) дополнительная литература:

1. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1985.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение:

программа для статистической обработки данных «STATISTICA» v.6.0.

б) другие:

Программная система для анализа временных рядов “ЭВРИСТА”. Баласанов Ю.Г., Дойников А.Н., Королева М.Ф., Юровский А.Ю. Центр Статистических исследований и Лаборатория статистического анализа МГУ.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие компьютерного класса.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 220400 «Управление в технических системах» и профилю «1. Управление и информатика в технических системах».

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

к.т.н., доцент Виноградова Н.А.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой Управления и информатики д.т.н., профессор Беседин В.М.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) _ Направление подготовки: 220400 Управление в технических системах Магистерская программа: Управление и информатика в технических системах Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «ИСТОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ НАУКИ И ТЕХНИКИ В ОБЛАСТИ УПРАВЛЕНИЯ»

Цикл: профессиональный Часть цикла: базовая № дисциплины по учебному плану: АВТИ;

М.1. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 2 семестр - Лекции 36 час 2 семестр Практические занятия Лабораторные работы Расчетные задания, рефераты Объем самостоятельной работы по 36 час учебному плану (всего) Зачет 2 семестр Курсовые проекты (работы) 1 з.е. (36 час) Москва - 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является:

Исследование процесса развития науки в области управления с целью выявления ключевых тенденций и глубинных закономерных связей, определяющих содержание и основное направление указанного процесса.

Реконструкция прошлого науки в области управления с целью выявления возможных направлений ее развития в будущем.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

способностью свободно пользоваться русским и иностранным языками, как средством делового общения (ОК-3);

понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

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).

Задачами дисциплины являются:

формирование у студента целостного представления о развитии науки в области управления, обучение их навыкам грамотного оценивания событий в истории этой науки на основе системного подхода, а также умению пользования соответствующими историческими источниками;

выявление нерешенных, сложных и плохо разработанных проблем в области управления и анализ возможных путей их преодоления методами системного анализа.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к базовой части дисциплин профессионального цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по направлению подготовки «Управление в технических системах» и магистерской программы « Управление и информатика в технических системах», кафедра управления и информатики.

Дисциплина базируется на дисциплинах следующих циклов:

теория автоматического управления;

оптимальное управление;

адаптивные системы управления;

системотехника автоматизации и управления;

компьютерные технологии управления в технических системах.

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении выпускной квалификационной работы, а также в практической деятельности выпускников вуза, расширяя их кругозор при использовании знаний, полученных по дисциплинам вузовской подготовки.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

основные этапы развития науки и техники в области управления, важнейшие пути преодоления возникавших сложностей в области управления (ОК-1,ОК-3);

Уметь:

выявлять базовые законы и закономерности развития в указанной области, намечать подходы к решению типовых и сложных задач управления (ПК-20, ПК-22).

Владеть:

системным подходом к оценке сущности процессов развития науки и техники в области управления;

набором типовых методов преодоления сложностей проблем управления на практике (ПК-3).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных единицы, 72 часа.

Виды учебной работы, Формы текущего Раздел дисциплины.

Всего часов на раздел включая самостоятель- контроля успеваемо Семестр № Форма промежуточной ную работу студентов и сти п/п аттестации трудоемкость (в часах) (по разделам) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Управление как точная Тест: структура теории 1 6 2 4 управления наука Этапы развития теории Тест: этапы развития 2 8 2 6 теории управления управления Особенности Выбор темы реферата 3 6 2 4 управления для классов систем Устойчивость и Подбор литературных 4 8 2 4 источников качество процессов управления Инвариантность в Написание раздела 5 8 2 4 реферата теории управления Синтез систем Написание раздела 6 12 2 6 реферата управления Системный подход в Написание раздела 7 8 2 2 реферата управлении систем Модельный подход в Сдача реферата на 8 10 2 4 проверку управлении Перспективы развития Подготовка реферата к 9 4 2 2 презентации теории и техники управления Зачет устный 2 2 -- -- Итого: 72 36 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:

1.Управление как точная наука Типовые объекты, цели, задачи и методы управления: историко-аналитический обзор.

Тенденции усложнения объектов и проблем управления. Системный подход как методология борьбы со сложностями проблем управления.

2.Этапы развития теории управления (ученые, внесшие вклад в развитие теории управления) Теория автоматического управления (Максвелл Дж., Вышнеградский И.А., Жуковский Н.Е., Раус Э., Гурвиц А., Ляпунов А.М., Кулебакин В.С., Найквист Г., Оппельт В., Щипанов Г.В., Вознесенский И.Н., Бодэ Г., Попов В.М., Петров Б.Н., Цыпкин Я.З.;

практики и инженеры: Ползунов И.П., Уатт Дж., братья Сименс, Понселе Ж.).

Теория оптимального управления (Тьюринг А., Колмогоров А.Н., Винер Н., Беллман Р., Понтрягин Л.С., Фельдбаум А.А., Калман Р., Летов А.М.).

Теория адаптивного управления (Эшби У.Р., Фельдбаум А.А.).

Теория интеллектуальных систем управления (фон Нейман Дж., Эшби У.Р., Розенблат Р., Минский М., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А.).

Теория нечетких систем управления (Задэ Л., Кофман А.).

Синергетическая теория управления.

Автоматизированные системы управления.

Управление в условиях неопределенности.

Плохо формализованные задачи управления.

3.Особенности управления для классов систем Классы систем: линейные - нелинейные, непрерывные - дискретные, с сосредоточенными - с распределенными параметрами, детерминированные – стохастические.

Системы централизованного и децентрализованного управления.

Иерархические многоуровневые системы управления. Задачи координации в больших системах управления. Принципы координации по Месаровичу.

4.Устойчивость и качество процессов управления Устойчивость по Ляпунову. Устойчивость в малом и большом. Алгебраические и частотные критерии устойчивости. Абсолютная устойчивость. Критерий Попова. Критерии диссипативности. Метод гармонического баланса Гольдфарба Л.С.

Частотные методы анализа качества. Интегральные оценки качества регулирования.

5.Инвариантность в теории управления Инвариантности в линейных и нелинейных системах.

Принцип двухканальности Петрова.

Синтез систем управления на основе инвариантности.

Инварианты чувствительности.

Аттракторы: регулярные – нерегулярные, локальные – глобальные. Аттракторы релейных систем регулирования.

Самоорганизация в системах управления. Макроскопический подход Хакена к сложным системам.

6.Синтез систем управления Синтез одномерных линейных систем регулирования. Аналитическое конструирование оптимальных регуляторов по Летову – Калману.

Проблема оптимального структурного анализа. Синтез с использованием типовых структур.

Поисковые методы оптимального управления. Синтез универсальной оптимальной системы управления с использованием быстрой прогнозирующей модели. Проблемы моделирования объекта управления, прогноза возмущений.

7.Системный подход в управлении Понятие система. Системы большие и сложные. Принципы системного анализа:

системность, глобальная цель, моделирование, декомпозиция, оптимизация, неопределенность.

Принципы упрощения сложных задач управления.

8.Модельный подход в управлении Модели в системах управления: модели – наблюдатели, модели – датчики в косвенном контроле;

адаптивные, эталонные, бифуркационные и прогнозирующие модели.

Искусственные нейронные сети для моделирования, прогнозирования и распознавания образов.

9.Перспективы развития теории и техники управления Перспективы развития теории и техники управления.

4.2.2. Практические занятия Практические занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные работы Лабораторные работы учебным планом не предусмотрены.

4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект и учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в форме традиционных лекций.

Лабораторные занятия учебным планом не предусмотрены.

Самостоятельная работа включает подготовку реферата и его презентацию на зачете.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются контроль посещаемости и контроль работы над рефератом.

Аттестация по дисциплине – зачет.

Оценка за освоение дисциплины рассчитывается из условия: 0,3*оценка посещаемости + 0,2*оценка за реферат + 0,5*оценка на зачете.

В приложение к диплому вносится оценка за 2 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИП ЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

1.Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и т.т./ Под ред. К. Пупкова и В. Егупова. – М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004.

2.Теория автоматического управления: Учебник/ Под ред.В.Б. Яковлева. – М.: Высшая школа, 2005. – 576с.

б) дополнительная литература:

1.Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления / Пер. с англ. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. – 832с.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

операционная система Windows XP, Microsoft Office 2007, MatLab, Wikipedia б) другие:

1.Учебный фильм «Промышленные роботы»

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 220400 «Управление в технических системах» и магистерской программой « Управление и информатика в технических системах», кафедра управления и информатики.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

д.т.н., профессор Егоров С.В.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой управления и информатики АВТИ д.т.н., профессор Беседин В.М.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) _ Направление подготовки: 220400 Управление в технических системах Магистерская программа: Управление и информатика в технических системах Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ "ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ" Цикл: общенаучный Часть цикла: вариативная № дисциплины по учебному плану: М1. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 1 семестр – 4;

Лекции 38 час. 1 семестр Лабораторные работы 16 час 1 семестр Объем самостоятельной работы по 90 час. 1 семестр учебному плану (всего) Экзамен 34 час. 1 семестр Москва - 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Цели и задачи дисциплины:

Приобретение студентами необходимых знаний в области методов оптимального управления динамическими системами, освоение методов расчёта и построения оптимальных систем управления, в том числе на базе современных компьютерных технологий.

Результаты образовательного процесса в рамках рассматриваемой дисциплины направлены на расширение фундаментального технического образовательного уровня магистра, что будет способствовать формированию и развитию готовности студента:

самостоятельно работать, принимать решения в рамках своей профессиональной деятельности (ОК-7);

использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

владеть и применять на практике основные методы, способы и средства получения, хранения и обработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);

собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать научно-техническую информацию по тематике исследования, использовать достижения отечественной и зарубежной науки, техники и технологии (ПК-6);

осуществлять сбор и анализ исходных данных для расчета и проектирования систем и средств автоматизации и управления (ПК-9);

производить расчёты и проектирование отдельных блоков и устройств систем автоматизации и управления и выбирать стандартные средства автоматики, измерительной и вычислительной техники для проектирования систем автоматизации и управления в соответствии с техническим заданием (ПК-10);

выполнять эксперименты на действующих объектах по заданным методикам и обрабатывать результаты с применением современных информационных технологий и технических средств (ПК-19);

проводить вычислительные эксперименты с использованием стандартных программных средств с целью получения математических моделей процессов и объектов автоматизации и управления (ПК-20);

Основными задачами дисциплины являются:

обучение студентов основам оптимального управления динамическими системами;

привитие навыков, необходимых при проектировании и исследовании объектов и систем автоматизации и управления.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к вариативной части общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по профилю 1. «Управление и информатика в технических системах» направления 220400 «Управление в технических системах».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Математический анализ», «Вычислительные методы», «Теория автоматического управления», «Моделирование систем управления».

Знания, полученные в процессе освоения дисциплины, необходимы при выполнении заданий в рамках научно-исследовательской работы, при изучении дисциплин «Компьютерные технологии управления в технических системах» и «Современные проблемы теории управления», а также при выполнении междисциплинарного курсового проекта.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

знать: основные методы оптимального управления динамическими объектами с учётом возможных ограничений на состояние системы и управляющее воздействие, алгоритмы оптимального управления и их свойства для основных критериев оптимальности.

уметь: формулировать оптимизационные задачи, производить расчёты оптимальных законов управления, применять численные процедуры оптимизации с использованием современных компьютерных технологий;

владеть: навыками практической реализации методов и алгоритмов оптимального управления при построении оптимальных систем.

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Постановка и Тест: примеры формализация задач постановок задач оптимального оптимального 14 1 4 управления управления формы динамическими задания критерия системами оптимальности Методы классического Тест: составление вариационного Лагранжиана для исчисления в задачах задач определения оптимального экстремума функции управления;

многих переменных;

безусловный экстремум Запись уравнений 42 1 12 4 функционала;

стационарности для необходимые условия задач с экстремума фиксированными и функционала свободными концами траектории.

Принцип максимума Тест: составление для автономных Гамильтониана для динамических систем с задачи с закрепленными интегральными концами траектории и ограничениями;

для задач Больца с изобразить вид 40 1 10 4 интегральными оптимального ограничениями;

управления оптимальное линейным объектом управление в задачах заданной быстродействия. размерности.

Метод динамического Тест: запись программирования для уравнения непрерывных и Гамильтона-Якоби, дискретных пояснение алгоритма динамических систем;

динимического 24 1 6 4 Каноническая форма программирования записи необходимых применительно с условий оптимальности дискретному в методе динамического процессу.

программирования Оптимальное Тест: составить 24 1 6 4 управление при алгоритм численного неточной информации решения задачи о значении переменных оптимального состояния;

численные быстродействия методы решения задач оптимального управления;

Экзамен (рекомендуется до 1 устный/ 34 1 -- -- з.е.) Итого:

7 144 38 16 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции 1. Постановка и формализация задач оптимального управления динамическими системами.

Исходные данные для постановки ЗОУ: модель описания динамического объекта в пространстве состояний, граничные условия, ограничения, критерий оптимизации.

Классификация задач оптимального управления по способу задания ограничений и виду критерия оптимизации. Примеры постановок ЗОУ.

2. Методы классического вариационного исчисления в задачах оптимального управления.

Принцип Лагранжа в задачах определения экстремума функций векторного аргумента при наличии ограничений в форме равенств и неравенств. Понятие функционала, его свойства. Первая вариация функционала. Необходимые условия экстремума функционала.

Уравнения Эйлера-Лагранжа при наличии интегральных ограничений. Условия трансверсальности в задачах со свободными концами траектории. Каноническая форма уравнений Эйлера-Лагранжа.

3. Принцип максимума в задачах оптимального управления динамическими системами.

Принцип максимума для автономных объектов и задач с закреплёнными концами.

Обоснование основных положений принципа максимума на основе вариационного метода.

Принцип максимума для задач Больца с интегральными ограничениями. Определение оптимального управления в задачах максимального быстродействия. Теорема об n интервалах. Численные процедуры определения оптимального по быстродействию управления.

4. Метод динамического программирования для непрерывных и дискретных динамических систем.

Принцип оптимальности Беллмана для динамических систем. Решение задач оптимизации для дискретного многошагового процесса. Необходимые условия оптимальности для непрерывных динамических систем. Уравнение Гамильтона-Якоби. Каноническая форма необходимых условий в методе динамического программирования. Примеры решения ЗОУ на основе применения принципа оптимальности.

5. Оптимальное управление при неточной информации о значении переменных состояния.

Оптимальные по быстродействию законы управления для замкнутой системы автоматического регулирования в форме уравнения синтеза по переменным состояния для класса линейных динамических объектов при наличии погрешности наблюдения. Алгоритмы численного решения уравнений синтеза. Обзор численных методов решения ЗОУ на основе построения инструментальной модели динамической системы и поисковых процедур в пространстве оптимизируемых параметров.

4.2.2. Практические занятия Практические занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные работы 1 семестр № 1. Формализация и решение задачи оптимального быстродействия при сближении двух движущихся объектов. (4 часа).

№ 2. Необходимые условия для задачи оптимизации динамических объектов на основе уравнений Эйлера-Лагранжа (4 часа).

№ 3. Необходимые условия для задачи оптимизации динамических объектов на основе принципа максимума (4 часа).

№ 4. Определение оптимальной стратегии для дискретного многошагового процесса методом динамического программирования. (4 часа).

4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовой проект.

1 семестр Методы и алгоритмы оптимального управления динамическими системами применяются при выполнении заданий в рамках междисциплинарного курсового проекта.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в форме традиционных лекций с использованием презентаций, наглядных пособий в виде слайдов и планшетов.

Самостоятельная работа включает подготовку к тестам и лабораторным работам, оформление разделов курсового проекта, подготовку к защитам лабораторных работ и к экзамену.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, устный опрос, защита лабораторных работ.

Аттестация по дисциплине – зачёт и экзамен.

Зачётная оценка за освоение дисциплины рассчитывается из условия:

0,5 (среднеарифметическая оценка за тесты) + 0,5 (оценка, полученная при защите лабораторных работ) Экзаменационная оценка ставится преподавателем, исходя из ответов студента на вопросы экзаменационного билета по 5-ти бальной шкале.

В приложение к диплому вносится оценка за 1 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем, М., Наука,1975, 528с.

1.

Алексеев В.М., Тихомиров В.М., Фомин С.В. Оптимальное управление, М., 2.

Наука, 1979, 432с.

Иванов В.А., Фалдин Н.В. Теория оптимальных систем автоматического 3.

управления, М., Наука, 1981, 332с.

Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М., Наука, 4.

1989, 550с.

Коломейцева М.Б. Адаптация и оптимизация в системах автоматического 5.

управления, М.: Издательский дом МЭИ, 2010, 116с.

б) дополнительная литература:

Алексеев В.М., Галлеев Э.М., Тихомиров В.М. Сборник задач по оптимизации.

1.

М., Наука, 1984, 288с.

Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы. –М.: Высш. Школа, 2.

1980г. 287с.

Краснов Н.Л., Макаренко Г.И., Киселев А.И. Вариационное исчисление (задачи 3.

и упражнения) М., Наука, 1973, 192с.

Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М., 4.

Физматгиз, 1963, 552с.

Красовский А.А., Буков В.Н., Шендрик В.С. Универсальные алгоритмы 5.

оптимального управления непрерывными процессами. –М.: Наука, 1977. 272с.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) Специализированный программный пакет : «Исследование методов оптимального управления динамическими системами», авторы Коломейцева М.Б., Митрофанов В.Е.

б) Коломейцева М.Б. Адаптация и оптимизация в системах автоматического управления, электронное учебное пособие.

в) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

Matlab/Simulink.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и демонстрационных планшетов.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 220400 «Управление в технических системах» и профилю «1. Управление и информатика в технических системах».

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

Д.т.н. профессор Коломейцева М.Б.

к.т.н., доцент Митрофанов В.Е.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой Управления и информатики д.т.н., профессор Беседин В.М.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) _ Направление подготовки: 220400 Управление в технических системах Магистерская программа: Управление и информатика в технических системах Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ "ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ" Цикл: профессиональный По выбору Часть цикла:

№ дисциплины по учебному плану: М.1, Часов (всего) по учебному плану: 2 семестр Трудоемкость в зачетных единицах: Лекции 54 час 2 семестр Практические занятия 18 час 2 семестр Лабораторные работы 0 час Расчетные задания, рефераты 0 час Объем самостоятельной работы по 90 час 2 семестр учебному плану (всего) Экзамены 2 семестр Курсовые проекты (работы) Москва - 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является формирование у студентов знаний по современной методологии автоматизации принятия оптимальных управленческих решений на основе математических моделей операций.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

использовать результаты освоения фундаментальных и прикладных дисциплин магистерской программы (ПК-1);

понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ПК-4);

к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ПК-5);

оформлять, представлять и докладывать результаты выполненной работы (ПК-6).

применять современный инструментарий проектирования программно-аппаратных средств для решения задач автоматизации и управления (ПК-7);

выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления в технических системах (ПК-9);

использовать современные технологии обработки информации, современные технические средства управления, вычислительную технику, технологии компьютерных сетей и телекоммуникаций при проектировании систем автоматизации и управления (ПК-11);

разрабатывать и применять современные технологии создания программных комплексов (ПК-15);

к разработке и использованию испытательных стендов на базе современных средств вычислительной техники и информационных технологий для комплексной отладки, испытаний и сдачи в эксплуатацию систем управления (ПК-16);

формулировать цели, задачи научных исследований, выбирать методы и средства решения задач (ПК-19);

применять современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20);

применять современные методы разработки технического, информационного и алгоритмического обеспечения систем автоматизации и управления (ПК-21);

организовывать работу коллективов исполнителей (ПК-24);

проводить лабораторные и практические занятия со студентами, руководить курсовым проектированием и выполнением выпускных квалификационных работ магистров (ПК-29);

разрабатывать учебно-методические материалы для студентов по отдельным видам учебных занятий (ПК-30).

к применению основных принципов и методов оптимального и адаптивного управления при разработке и проектирования систем и средств управления (ПК-31);

к использованию методов и алгоритмов идентификации и технической диагностики при разработке математических моделей технических объектов и технологических процессов (ПК-32);

использовать методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений (ПК-33);

к построению интегрированных систем автоматизированного управления (ПК-34).

Задачами дисциплины являются:

познакомить обучающихся с технологией исследования операций;

дать информацию о программных средствах поддержки принятия решений, реализующих методы исследования операций;

научить принимать и обосновывать решения в последующей управленческой и инженерной деятельности.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к вариативной части общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по профилю "Управление и информатика в технических системах" направления 220400 «Управление в технических системах».

Дисциплина базируется на дисциплинах следующих циклов:

общенаучный;

профессиональный.

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении выпускной квалификационной работы.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

общие проблемы теории операционного анализа;

методологию обработки результатов расчетов и моделирования;

агрегативное представление моделей и функциональных блоков задач операционного анализа;

перспективные направления развития и информационные технологии в практической реализации методов теории операций(ОК-1, ОК-2, ПК-3, ПК-4, ПК-34);

архитектуру автоматизированных систем базирующихся на исследовании операций и технологию использования различных методов и моделей исследования операций;

современные тенденции развития автоматизированных систем управления предприятиями и информационных технологий в своей профессиональной деятельности (ПК-5, ПК-6, ПК-7).

Уметь:

формулировать цели, задачи исследований, выбирать методы и средства решения оптимизационных задач исследования операций (ПК-19);

выбирать стандартные программные средства высокого уровня и вычислительной техники для решения задач исследования операций в прикладных сферах (ПК-11, ПК-15, ПК-16);

решать задачи построения универсальных моделей и алгоритмов в составе автоматизированных систем (ПК-34).

Владеть:

современными методами разработки алгоритмического, информационного и программного обеспечения автоматизированных систем управления предприятиями, реализующими методы исследования операций (ПК-21);

методами и алгоритмами построения моделей экономических задач исследования операций(ПК-32).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 130 часов.

Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 АСУП и ERP-системы.

Классификация задач исследования операций. Тест на знание 20 2 12 2 Математические терминологии методы. Термины и определения.

Классификация оптимизационных Тест: эадачи задач. Методы линейного 24 2 8 4 линейного программирования программирования.

Симплексный метод.

Проблемы отыскания Тест: симплексный первоначального 24 2 8 4 метод базисного решения.

Особые случаи.

Транспортная задача.

Экономико математическая модель.Открытая и Тест: транспортная 24 2 8 4 закрытая модели. задача Распределительный метод решения.Особые случаи.

Элементы теории игр.

Решения на чистых и Тест: Поиск смешанных стратегиях.

оптимального Максминный подход.

решения с 34 2 18 4 Сведение к задачам применением теории линейного игр.

программирования.

Двойственные задачи.

Зачет -- -- -- -- -- -- - Экзамен письмен.

18 2 -- -- -- Итого: 144 54 18 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:

2 семестр 1. АСУП и ERP-системы. Классификация задач исследования операций.

Математические методы. Термины и определения.

Краткое описание ERP – систем как разновидности АСУП.

Современные решения в области внедрения ERP-систем Сравнение ERP-систем по полноте функциональности Функциональные возможности модулей пакета Microsoft Dynamics.

Внедрение модуля Производство Microsoft Dynamics на примере.

Введение в основной курс. Основные определения. Общая постановка задачи.

Классификация оптимизационных задач исследования операций по математической постановке.

Классификация оптимизационных задач исследования операций по содержательной постановке.

Классификация оптимизационных задач исследования операций по размерности целевой функции.

2. Классификация оптимизационных задач. Методы линейного программирования.

Линейное программирование в экономических задачах. Примеры математической постановки задач линейного программирования.

Задача об использовании ресурсов (задача планирования производства).

Задача о смесях (о рационе).

Задача об использовании мощностей (о загрузке оборудования).

Задача о раскрое материалов.

Общая задача Линейного Программирования.

3. Симплексный метод. Проблемы отыскания первоначального базисного решения. Особые случаи.


Симплексный метод в экономических задачах.

Суть симплексного метода.

Отыскание максимума ц.ф. (на примерах).

Отыскание минимума ц.ф. (на примерах).

Определение первоначального базисного решения.

Особые случаи симплексного метода.

4. Транспортная задача. Экономико-математическая модель.Открытая и закрытая модели. Распределительный метод решения.Особые случаи.

Экономико-математическая модель транспортной задачи.

Нахождение первоначального базисного распределения поставок.

Особые случаи.

Критерий оптимальности базисного распределения поставок.

Распределительный метод решения транспортной задачи.

Особые случаи при решении транспортной задачи.

Открытая модель транспортной задачи.

5. Элементы теории игр. Решения на чистых и смешанных стратегиях. Максминный подход. Сведение к задачам линейного программирования. Двойственные задачи.

Игровая математическая модель операции.

Решение игр на чистых стратегиях.

Решение игр в смешанных стратегиях.

Геометрическая интерпретация игры.

Приведение матричной игры к ЗЛП.

«Двойственные задачи».

Возможности упрощения исходной задачи.

Обзорная лекция.

4.2.2. Практические занятия 2 семестр Семинар 1. Симплексный метод Семинар 2 Симплексный метод – особые случаи Семинар 3 Симплексный метод – Тест Семинар 4 Транспортная задача Семинар 5 Транспортная задача – особые случаи Семинар 6 Транспортная задача – Тест Семинар 7 Элементы теории игр - Поиск оптимального решения.

Семинар 8 Элементы теории игр - Геометрический метод.

Семинар 9 Элементы теории игр – Тест 4.3. Лабораторные работы «Лабораторные работы учебным планом не предусмотрены».

4.4. Расчетные задания «Расчетные задания учебным планом не предусмотрены».

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы «Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен».

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием презентаций.

Практические занятия: На практических занятиях закрепляются знания полученные на лекциях и приобретаются навыки решения задач из различных областей производственно хозяйственной деятельности с построением и использованием математических моделей, рассмотренных в лекционной части курса.

Самостоятельная работа включает подготовку к тестам и контрольным работам, подготовку к зачету и экзамену.

Расчетное задание:

«Расчетные задания учебным планом не предусмотрены».

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, контрольные работы, устный опрос.

Аттестация по дисциплине - экзамен.

Оценка за освоение дисциплины, определяется как 0,4 (среднеарифметическая оценка за контрольные, расчетное задание и тесты) + 0,6 оценка на экзамене.) 7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

Орлов А. И.: «Теория принятия решений». — М.: Экзамен, 2006. — 573 с.

1.

Кремер НШ и др. : «Исследование операций в экономике», М., Изд-во ЮНИТИ, 1997г.

2.

б) дополнительная литература:

1. Хемди А. Таха: Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. — 7-е изд. — М.: Вильямс (издательство) «Вильямс», 2007. — С.

549-594.

7.2. Электронные образовательные ресурсы: Наборы слайдов. Интернет-ресурсы, включая www.ge.com, www.sap.com.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки "Управление и информатика в технических системах" направления 220400 «Управление в технических системах».

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

к.т.н., доцент Шихин В.А.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой «Управления и Информатики»

д.т.н. профессор Беседин В.М.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) _ Направление подготовки: 220400 Управление в технических системах Магистерская программа: Управление и информатика в технических системах Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ "АНАЛИЗ СТОХАСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ" Цикл: Профессиональный Часть цикла: по выбору № дисциплины по учебному плану:

М.1.5. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 1 семестр – Лекции 36 часа 1семестр Практические занятия Лабораторные работы 18 часа 1семестр Расчетные задания, рефераты Объем самостоятельной работы по 54 час 1семестр учебному плану (всего) Экзамены Курсовые проекты (работы) Москва – 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является изучение основных особенностей, методов и алгоритмов первичной и вторичной обработки и анализа случайных процессов.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

использовать результаты освоения фундаментальных и прикладных дисциплин магистерской программы (ПК-1);

понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ПК-4);

оформлять, представлять и докладывать результаты выполненной работы (ПК-6).

применять современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20);

анализировать результаты теоретических и экспериментальных исследований, давать рекомендации по совершенствованию устройств и систем, готовить научные публикации и заявки на изобретения (ПК-23);

использовать методы и алгоритмы цифровой обработки стохастических процессов (ПК-33);

Задачами дисциплины являются знать основные элементы теории случайных процессов, понятия и характеристики, описывающие их свойства;

познакомить обучающихся с основными понятиями, целями и задачами анализа стохастических процессов;

четко усвоить особенности статистического анализа случайных процессов, его отличительные черты по сравнению с классическими методами математической статистики;

получить представление о всей процедуре анализа случайных процессов, начиная от этапа предварительного анализа и заканчивая вопросами интерпретации получаемых результатов;

освоить наиболее распространенные методы оценивания основных характеристик случайных процессов, знать свойства получаемых оценок в зависимости от особенностей исследуемого процесса;

изучить методы построения параметрических моделей временных рядов и вопросы их применения;

получить навыки практического применения различных методов анализа случайных процессов на компьютере, в том числе при решении реальных прикладных задач 2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к базовой части профессионального цикла М.2 учебного плана подготовки магистров по магистерской программе «Управление и информатика в технических системах» направления 220400 Управление в технических системах.

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Математический анализ» части 1 и 2, «Статистические методы в инженерных исследованиях», «Моделирование систем управления».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при изучении дисциплины «Системотехника автоматизации и управления», «Имитационное моделирование и тренажеры», а также при подготовке магистерской диссертации и выполнении научно исследовательской работы.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

основные вероятностные характеристики случайного процесса (ПК-1, ПК-3);

особенности представления сигналов в цифровой форме (ПК-3);

этапы предварительного (первичного) и основного (вторичного) анализа временного ряда (ПК-2, ПК-3);

основные возможные компоненты случайных процесов (ПК-3);

методы выделения и изучения основных компонент ряда (ПК-3);

основные методы непараметрического и параметрического анализа случайного процесса (ПК-3, ПК-20);

особенности оценивания характеристик случайных процессов (ПК-3);

методы построения параметрических моделей случайных процессов.

Уметь:

проводить предварительный анализ временного ряда, используя программные средства статистического анализ «ЭВРИСТА» и «STATISTICA» (ПК-33) ;

проводить типовой вторичный анализ временного ряда непараметрическими и параметрическими методами, используя программные средства статистического анализ «ЭВРИСТА» и «STATISTICA» (ПК-33);

правильно интерпретировать результаты первичного и вторичного анализа (ПК-2, ПК 33);

правильно принимать решения о модификации хода исследования по промежуточным результатам проведенных расчетов (ПК-23, ПК-33).

Владеть:

навыками дискуссии по профессиональной тематике ;

терминологией в области статистического анализа случайных процессоввременных рядов и изображений;

навыками поиска информации об алгоритмах и средствах многомерного статистического анализа;

информацией о возможностях программных средств статистического анализа «ЭВРИСТА» и «STATISTICA»;

навыками применения полученной информации при анализе реальных наборов экспериментальных данных (ПК-23, ПК-33).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.


Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Случайные процессы, Тест: особенности их классификация и описания основные вероятностных 8 1 4 вероятностные свойств случайных характеристики процессов Основные этапы Тест: влияние анализа стохастических аналого-цифрового процессов. Роль и преобразования на 8 1 4 специфика цифровых основные методов анализа. характеристики случайных процессов Предварительная Тест: выделение обработка реализаций компонент стохастического случайного процесса;

процесса. Визуальный выявление и 12 1 2 4 анализ временного ряда, обработка выделение аномальных аномальных измерений измерений Анализ стационарности Тест: использование процессов. Способы параметрических и описания, обнаружения непараметрических 20 1 6 4 и выделения тренда. методов выделения и устранения тренда Особенности Тест: обобщенная оценивания основных структурная схема характеристик произвольного стохастических статистического процессов. Понятие анализатора 10 1 5 базовой оценки. (алгоритма Основные соотношения оценивания).

для определения смещения и дисперсии базовой оценки.

Непараметрические Тест: базовые и методы анализа цифровые оценки вероятностных функций 10 1 3 2 характеристик первого распределения порядка вероятностей и моментов Непараметрическое Тест: аналоговые и 7 16 1 6 2 оценивание цифровые оценки корреляционно- автокорреляционной спектральных функции и спектраль характеристик ной плотности мощности Параметрический Тест: алгоритмы анализ случайных параметрического процессов модели типа анализа временных 18 1 5 4 АРСС, АРПСС, рядов сезонные модели Инструментальные Тест: особенности программные средства типовых 4 1 1 анализа стохастических программных процессов. средств анализа Расчетное задание Тест: защиты Зачет 2 1 лабораторных работ Экзамен Итого: 108 1 36 18 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:

1. Основные понятия и определения Элементы теории стохастических процессов, их основные характеристики и разновидности.

Классификация стохастических процессов. Стационарные и эргодические случайные процессы. Классификация сигналов в зависимости от корреляционно-спектральных свойств.

Особенности вероятностного описания. Основные этапы анализа стохастических процессов.

Роль цифровых методов анализа. Представление сигналов в цифровой форме: процедуры дискретизации во времени и квантования по уровню.

2. Предварительная обработка реализаций стохастического процесса.

Задачи предварительной обработки. Методы выделения аномальных измерений. Анализ стационарности процессов. Способы описания и выделения аддитивного тренда.

Параметрический метод выделение тренда. Использование методов скользящего среднего и переменных разностей в задаче выделения и устранения локального тренда. Задача цифpовой фильтpации сигналов. Цифpовые фильтpы: основные типы, способы описания и свойства КИХ и БИХ фильтров. Типовые фильтры и принципы синтез 3. Непараметрический анализ. Общие вопросы Непараметрические методы анализа: общая схема анализа, методика оценивания, особенности оценивания статистических характеристик случайных процессов цифровыми методами. Понятие базовой оценки. Обобщенная структурная схема произвольного статистического анализатора (алгоритма оценивания). Основные соотношения для определения смещения и дисперсии базовой оценки в случаях непрерывного и дискретного вариантов оценивания.

4. Непараметрический анализ статистических характеристик первого порядка Непараметрические оценки математического ожидания, дисперсии, моментных характеристик 3-го и 4-го порядков, интегральной и дифференциальной функций распределения вероятностей (аналоговый и цифровой алгоритмы).

5. Непараметрические методы корреляционно-спектрального анализа Непараметрические методы оценивания автокорреляционной функции случайного процесса.

Анализ точности базовый и цифровой оценок. Алгоритм оценивания по некоррелированной выборке. Методы непараметрического анализа спектральной плотности мощности. Влияние дискретизации во времени и ограниченности длины реализации в задачах, связанных с преобразованием Фурье. Проблема разрешающей способности и статистической устойчивости оценок. Базовые оценки взаимно-корреляционной функции, функции взаимной плотности мощности и функции когерентности, особенности их оценивания.

Практическое использование взаимных спектрально-корреляционных характеристик.

Алгоритмы быстрого преобразования Фурье (БПФ). Алгоритм с прореживанием по времени и частоте. Использование БПФ в корреляционно-спектральном анализе.

6. Параметрические методы статистического анализа Основные типы динамических моделей, используемые в анализе: регрессионные линейные и нелинейные по параметрам, лаговые модели, модели типа АР(р), СС(q), АРСС(р,q), АРПСС(p,d,q), сезонные модели. Общие свойства динамических моделей, порождаемых белым шумом, их корреляционно-спектральные свойства. Алгоритм метода параметрического анализа СПМ, использование системы уравнений Юла-Уокера и частной автокорреляционной функции. Блочные и последовательные алгоритмы оценивания СПМ.

Преимущества параметрического оценивания с точки зрения разрешающей способности и точности получаемых оценок.

4.2.2. Практические занятия Практические занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные работы №1. Изучение способов моделирования временных рядов, визуального анализа и обработки аномальных измерений, непараметрических и параметрических методов обнаружения и выделения аддитивного тренда анализа случайности и стационарности временных рядов.

№2. Изучение алгоритмов расчета и свойств оценок автокорреляционной функции.

№3. Изучение алгоритмов непараметрического оценивания спектральной плотности мощности и методов анализа, основанных на оценках взаимных частотных и временных характеристик.

№4. Изучение параметрических методов анализа, основанных на АРСС моделях временных рядов 4.4. Расчетные задания Расчетное задание учебным планом не предусмотрено.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в традиционной форме с использованием раздаточного материала по некоторым темам.

Самостоятельная работа включает:

подготовку к тестам, выполнение необходимых расчетов и оформление отчетов по лабораторным работам и тестам, работу над ошибками в отчетах по лабораторным работам и тестах и подготовку к защитам лабораторных работ.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, в том числе устный опрос на лекциях;

опрос также проводится при проверке и исправлении ошибок в отчетах по лабораторным работам, при защитах лабораторных работ, при исправлении ошибок в тестах.

Аттестация по дисциплине – зачет.

Оценка за освоение дисциплины рассчитывается из условия: среднеарифметическая оценка по защитам лабораторных работ.

В приложение к диплому оценка не выносится.

8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

5. Бендат Дж.,Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: МИР, 1973г.

6. Марпл - мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: МИР, 1990.-584с.

7. Виноградова Н.А., Филаретов Г.Ф. Анализ стохастических процессов. Учебное пособие под ред. Филаретова Г.Ф. – М.: Издательский дом МЭИ, 2007 – 116 с.

8. Виноградова Н.А., Филаретов Г.Ф. Цифровые методы статистической обработки сигналов.

Лабораторные работы по курсам «Анализ стохастических процессов» и «Цифровая обработка сигналов» для студентов, обучающихся по направлению «Автоматизация и управление». - М.:

МЭИ, 2000г.

9. Основы построения информационно-измерительных систем: Пособие по системной нтеграции/ Н.А. Виноградова, В.Г. Свиридов, Г.Ф. Филаретов и др. – М.: Издательство МЭИ, 2004г.

б) дополнительная литература:

1. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. Под ред. Фигурнова В.Э. М.: Финансы и статистика, 1995г.

2. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1985.

3. Васильев К.К. Статистический анализ многомерных изображений. – Ульяновск: УлГТУ, 2002.-156 с.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы: не используются.

б) другие:

Программная система для анализа временных рядов “ЭВРИСТА”. Баласанов Ю.Г., Дойников А.Н., Королева М.Ф., Юровский А.Ю. Центр Статистических исследований и Лаборатория статистического анализа МГУ.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие компьютерного класса.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 220400 «Управление в технических системах» и профилю «1. Управление и информатика в технических системах».

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

д.т.н., профессор Филаретов Г.Ф.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой Управления и информатики д.т.н., профессор Беседин В.М.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) Направление подготовки: 220400 Управление в технических системах Магистерская программа: Управление и информатика в технических системах Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «НАДЕЖНОСТЬ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ»

Цикл: общенаучный Часть цикла: вариативная № дисциплины по учебному плану: М1.5. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 1 семестр - Лекции 36 час 1 семестр Практические занятия 18 час 1 семестр Лабораторные работы Расчетные задания, рефераты Объем самостоятельной работы по 54 час учебному плану (всего) Экзамены Курсовые проекты (работы) Москва - 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является изучение современных моделей и методов теории надежности для последующего их использования на практике при решении задач исследования и повышения надежности технических объектов.

Выпускник по направлению 220400 «Управление в технических системах» с квалификацией «магистр» в соответствиями с задачами и целями основной образовательной программы должен обладать следующими компетенциями:

а) общекультурными (ОК):

способностью совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

способностью к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

готовностью к активному общению с коллегами в научной, производственной и социально-общественной сферах деятельности (ОК-6);

способностью адаптироваться к изменяющимся условиям, переоценивать накопленный опыт, анализировать свои возможности (ОК-7).

б) профессиональными (ПК):

способностью использовать результаты освоения фундаментальных и прикладных дисциплин магистерской программы (ПК-1);

способностью понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

способностью к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ПК-5);

способностью применять современный инструментарий проектирования программно аппаратных средств для решения задач автоматизации и управления (ПК-7);

способностью ставить задачи проектирования программно-аппаратных средств автоматизации и управления, готовить технические задания на выполнение проектных работ (ПК-10);

способностью использовать современные технологии обработки информации, современные технические средства управления, вычислительную технику, технологии компьютерных сетей и телекоммуникаций при проектировании систем автоматизации и управления (ПК-11);

готовностью к аргументированной защите научно-технических проектов в коллективах разработчиков (ПК-12);

способностью разрабатывать и применять современные технологии создания программных комплексов (ПК-15);

способностью формулировать цели, задачи научных исследований, выбирать методы и средства решения задач (ПК-19);

способностью применять современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20);

способностью применять современные методы разработки технического, информационного и алгоритмического обеспечения систем автоматизации и управления (ПК-21);

способностью к организации и проведению экспериментальных исследований и компьютерного моделирования с применением современных средств и методов (ПК 22);

способностью анализировать результаты теоретических и экспериментальных исследований, давать рекомендации по совершенствованию устройств и систем, готовить научные публикации и заявки на изобретения (ПК-23);

готовностью участвовать в проведении технико-экономического и функционально стоимостного анализа рыночной эффективности создаваемого продукта (ПК-26);

способностью проводить лабораторные и практические занятия со студентами, руководить курсовым проектированием и выполнение выпускных квалификационных работ магистров (ПК-29);

готовностью к применению основных принципов и методов оптимального и адаптивного при разработке и проектировании систем и средств управления (ПК-31);

готовностью к использованию методов и алгоритмов идентификации и технической диагностики при разработке математических моделей технических объектов и технологических процессов (ПК-32);

способностью использовать методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений (ПК-33);

способностью к построению интегрированных систем автоматизированного управления (ПК-34).

Задачами дисциплины являются ознакомление обучающихся с базовыми понятиями теории надежности;

обучение студентов основным моделям и методам расчета надежности систем автоматизации;

обучение использованию различных способов повышения надежности в зависимости от конкретных технологических схем и имеющихся ресурсов.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к вариативной части общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по профилю «Управление и информатика в технических системах» направления 220400 «Управление в технических системах».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Высшая математика», «Теория автоматического управления», «Метрология».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении магистерских диссертаций и при изучении курса «Анализ стохастических процессов».

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

современный инструментарий проектирования программно-аппаратных средств для решения задач автоматизации и управления (ПК-7);

современные технологии обработки информации, современные технические средства управления, вычислительную технику, технологии компьютерных сетей и телекоммуникаций при проектировании систем автоматизации и управления (ПК-11);

современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20).

Уметь:

использовать современные технологии обработки информации, современные технические средства управления, вычислительную технику, технологии компьютерных сетей и телекоммуникаций при проектировании систем автоматизации и управления (ПК-11);

формулировать цели, задачи научных исследований, выбирать методы и средства решения задач (ПК-19);

анализировать результаты теоретических и экспериментальных исследований, давать рекомендации по совершенствованию устройств и систем, готовить научные публикации и заявки на изобретения (ПК-23);

проводить лабораторные и практические занятия со студентами, руководить курсовым проектированием и выполнение выпускных квалификационных работ магистров (ПК-29);

использовать методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений (ПК 33).

Владеть:

способностью использовать результаты освоения фундаментальных и прикладных дисциплин магистерской программы (ПК-1);

способностью понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения (ПК-3);

способностью к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ПК-5);

способностью применять современный инструментарий проектирования программно аппаратных средств для решения задач автоматизации и управления (ПК-7);

готовностью к аргументированной защите научно-технических проектов в коллективах разработчиков (ПК-12);

способностью разрабатывать и применять современные технологии создания программных комплексов (ПК-15);

способностью формулировать цели, задачи научных исследований, выбирать методы и средства решения задач (ПК-19);

способностью применять современные теоретические и экспериментальные методы разработки математических моделей исследуемых объектов и процессов, относящихся к профессиональной деятельности по направлению подготовки (ПК-20);

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.

Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Основные понятия Тест на знание 12 9 4 2 теории надежности терминологии Использование булевых Тест: учет временной моделей при расчете зависимости в 18 9 6 3 надежности булевых моделях Основные способы резервирования Контрольная работа 12 9 4 2 объектов Расчет надежности восстанавливаемых Контрольная работа 18 9 6 3 систем Марковские процессы в Контрольная работа 18 9 6 3 теории надежности Математические модели процессов Подготовка реферата 16 9 6 3 изнашивания, старения и разрегулирования Расчет параметрической надежности систем Подготовка реферата 12 9 4 2 автоматического управления Презентация и Зачет 2 9 -- -- -- защита реферата Итого: 108 36 18 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции 1 семестр 1. Основные понятия теории надежности Понятие надежности. Классификация отказов по характеру устранения, по связи с другими отказами, по легкости обнаружения, по внешним проявлениям, по характеру возникновения. Основные способы повышения надежности. Факторы, влияющие на надежность.

Количественные показатели надежности невосстанавливаемых объектов: вероятности отказа и безотказной работы, плотность распределения наработки на отказ, интенсивность отказов, математическое ожидание наработки на отказ. Характерные режимы работы объектов: приработка, нормальная эксплуатация, износ элементов.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.