Simulace a řízení v reálném čase (FSI-RPO)

Akademický rok 2025/2026
Garant: doc. Ing. Robert Grepl, Ph.D.  
Garantující pracoviště: ÚMTMB všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština
Cíle předmětu:

Předmět se zaměřuje na pokročilé techniky simulací v reálném čase a související software a hardware. Teoretické poznatky budou aplikovány v laboratorních cvičeních, kde se studenti seznámí s procesem identifikace a návrhu pokročilého řízení pro reálný laboratorní model.

Po absolvování předmětu studenti získají znalosti a dovednosti v následujících oblastech:

  • Rychlé prototypování řídicích systémů a HIL (principy, softwarové nástroje a hardware)
  • Identifikace systémů
  • Stavové řízení
  • Kalmanův filtr
  • Nelineární řízení
  • Zpracování komplexního týmového projektu
Výstupy studia a kompetence:
 
Prerekvizity:

Požadují se znalosti odpovídající předchozímu studiu - matematika, kinematika, dynamika a programování v prostředí MATLAB/Simulink.
Obsah předmětu (anotace):
 
Metody vyučování:
 
Způsob a kritéria hodnocení:

Předmět je hodnocen podle standardní bodové škály 0–100 bodů. Studenti mohou získat až 25 bodů za práci v laboratořích, přičemž podmínkou je splnění alespoň 4 ze 7 zadaných úloh. Klasifikovaný zápočet je hodnocen maximálně 75 body. Očekává se aktivní účast na cvičeních, jejichž docházka je povinná. Kontrola výuky probíhá na základě stanovených kritérií hodnocení.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
 
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Laboratorní cvičení  13 × 2 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 1) Úvod do real-time simulací v mechatronice. Rychlé prototypování řídicích systémů, Hardware-In-the-Loop simulace.
2) Úvod do identifikace systémů
3) Úvod do lineárního, nelineárního a kvadratického programování
4) Identifikace systémů – metoda nejmenších čtverců, aplikační příklady, nelineární metoda nejmenších čtverců.
5) Identifikace systémů – odhadování parametrů simulačních modelů
6) Identifikace systémů – black box modely.
7) Stavové řízení (opakování). Příklady vztahující se k reálným laboratorním modelům.
8) Stavový pozorovatel – deterministický, Kalmanův filtr, EKF. Definice zadání týmových studentských projektů.
9) Vybrané metody nelineárního řízení (přímovazební řízení, kompenzace tření, zpětnovazební linearizace).
10) HW a SW nástroje pro real-time simulace. Simulátory dSPACE.
11) Automatické generování kódu ze Simulinku. Aplikace pro simulátory i embedded zařízení.
12) Vybrané poznámky z projektového řízení a osobního time managementu.
13) Konzultace týmových projektů
    Laboratorní cvičení 1 - 6) Identifikace systémů - řešení úloh.
7) Stavové řízení - řešení úloh.
8) Kalmanův filtr - řešení úloh.
9 - 11) Řešení zadání týmového projektu – identifikace systému, návrh a testování řízení.
12-13) Konzultace k řešení týmového projektu.
Literatura - základní:
1. Valášek, M.: Mechatronika, skriptum ČVUT, 1995
2. Grepl, R.: Modelování mechatronických systémů v Matlab/SimMechanics, BEN - technická literatura, ISBN 978-80-7300-226-8
4. BOLTON, W. Mechatronics: Electronic Control Systems in Mechanical Engineering. Pearson Education, 1999. 372 p. ISBN: 9780582357051.
5. NELLES, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer, 2000-12-12. 814 p. ISBN: 9783540673699.
Literatura - doporučená:
1. Valášek, M.: Mechatronika, skriptum ČVUT, 1995
2. NELLES, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer, 2000-12-12. 814 p. ISBN: 9783540673699.
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
N-MET-P prezenční studium --- bez specializace -- kl 5 Povinný 2 1 L