7M07133 Автоматизация и управления в АТУ

Дисциплины

• Моделирование технологических процессов

  Аксиомы теории моделирования. Алгоритм построения модели. Технологии моделирования. Системный и классический подходы к составлению моделей объектов. Информационное и техническое обеспечение моделирования. Моделирование и оптимизация объектов управления пищевой промышленности. Постановка задачи оптимизации, классификация методов оптимизации. Понятие критерия оптимальности, требования к нему. Повышение качества планирования в пищевом производстве. Параметрические схемы технологических процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Теоретико-методологические основы психологии управления - знакомство с различными концепциями, с основными понятиями, закономерностями психологии управления. Индивидуальная управленческая концепция руководителя. Структура коллектива и социально-психологический климат в коллективе. Методики психологического исследования в сфере управленческой деятельности и взаимодействия, межличностные отношения в группе. Актуальные проблемы психологии управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Менеджмент

  Курс состоит из организационных элементов исследования процесса управления, коммуникации и принятия решений, функций управления таких, как планирование, организация, координация и контроль, работа команды и лидерство, а также изучение различных функциональных отделов в организации такой как, производство, маркетинг, финансы, управление персоналом.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Дисциплина направлено на овладение будущими магистрами языком в профессиональных и академических целях на продвинутом уровне, что позволит свободно оперировать научным и понятийным аппаратом специальности, расширить научный кругозор. информационную базу, овладеть навыками интерпретации научной информации, аргументации, убеждения, научной полемики, академического письма. Особенностью преподавания иностранного языка в магистратуре является изучение соответствующей общенаучной и специализированной литературы, использование инновационных методов и технологий, привлечение современных средств обучения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Современные технологии и оборудование пищевых производств

  Современные технологии пищевых производств. Организация машинных технологий пищевых продуктов. Современные оборудование и линии для производства пищевых продуктов - хлебобулочных изделий, продуктов брожения, свеклосахарного, кондитерского и других производств. Современное оборудование для упаковывания пищевой продукции. Современные поточные механизированные и автоматизированные линий пищевых производств.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные измерительные преобразователи

  Методология исследования и проектирования современных измерительных устройств; математическая обработка результатов измерений современными интеллектуальными преобразователями

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Автоматизация технических систем

  Объекты управления в технических системах. Промышленные системы автоматического управления. Средства автоматизации технических систем. Автоматизация непрерывных и дискретных технических систем. Логическое управление. Управление сложными системами. Математическое моделирование объектов и систем. Оптимальное управление в технических системах. Схемы автоматизации типовых технических систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математическое моделирование объектов и систем управления

  Этапы построения технологических моделей. Изучение спецификации и идентификации модели, выбора метода оценки параметров модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок. Использование технологической модели для описания, анализа и прогнозирования реальных технологических процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы обработки экспериментальных данных

  Основы современной теории эксперимента: методов планирования, математической обработки опытных данных и анализа результатов эксперимента. Планирование сравнительных и отсеивающих экспериментов. Полный факторный эксперимент. Метод крутого восхождения Бокса-Уилсона. Метод эволюционного планирования. Поиск области оптимальных условий при обработке пассивных экспериментов. Анализ результатов эксперимента.Методы математической обработки экспериментальных данных.Способы выявления эмпирических зависимостей между полученными результатами эксперимента.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Методы планирования эксперимента

  Статическая, корреляционная зависимости, функциональные зависимости. Модельные уравнения регрессий, линий регрессий. Уравнение регрессии и их разновидность. Число интервалов по переменным. Метод наименьших квадратов. Расчет неизвестных параметров линии регрессий. Частные производные. Условие экстремума. Система нормальных уравнений. Проверка значимости и интервальная оценка параметров связи. Ранговая корреляция. Порядковые переменные. Ранг. Парная регрессионная модель.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Цифровая автоматика

  Дисциплина охватывает основы цифровой логики, архитектуру и функционирование микроконтроллеров, программируемых логических контроллеров (PLC), цифровые системы управления, методы преобразования аналоговых сигналов в цифровые и обратно, а также протоколы передачи данных в цифровых системах автоматизации. Студенты изучают программирование микроконтроллеров и PLC, проектирование цифровых схем, методы анализа и синтеза цифровых систем управления, а также применение современных инструментов и технологий для решения задач цифровой автоматики. В рамках курса рассматриваются практические примеры и задачи из различных областей, таких как промышленная автоматизация, управление технологическими процессами, робототехника и умные системы управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Математическое моделирование объектов и систем управления

  Этапы построения технологических моделей. Изучение спецификации и идентификации модели, выбора метода оценки параметров модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок. Использование технологической модели для описания, анализа и прогнозирования реальных технологических процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Идентификация систем управления

  Основные понятия о моделях и методах их построения. Общие задачи идентификации. Классификация методов идентификации. Структурная и параметрическая идентификация. Активная и пассивная идентификация. Методы идентификации на основе простейших тестирующих сигналов. Корреляционные методы идентификации. Методы идентификации с настраиваемыми адаптивными моделями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Робастные системы автоматизированного управления

  Общие понятия робастных систем. Системы с параметрической неопределенностью. Системы с непараметрической неопределенностью. Робастное управление. Робастные системы. Поиск закона управления. Теорема Харитонова. Теорема о малом коэффициенте усиления. Совокупность методов теории управления. Синтез регулятора, обеспечивающий качество управления, если объект управления отличается от расчётного или его математическая модель неизвестна.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения

  Дисциплина охватывает основы ИИ, включая методы поиска, представление знаний, логическое и вероятностное рассуждение. В части машинного обучения студенты изучают основные алгоритмы и модели, такие как линейная регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети, глубокое обучение, методы обучения без учителя и с учителем. Особое внимание уделяется применению МО в автоматизации и управлении, анализу данных, разработке предсказательных моделей и систем поддержки принятия решений. В рамках курса рассматриваются практические примеры использования ИИ и МО в реальных задачах, а также студенты получают навыки работы с современными инструментами и библиотеками, такими как TensorFlow, Keras и PyTorch.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы диспетчеризации задач автоматизации

  Основные понятия информации и информационных технологий. Состав информационных систем. Классификация информации. Основные виды информации. Системы управления базами данных. Проектирование баз данных. Модели и методы проектирования сети. Языки и средства разработки Internet приложений. Современные SCADA системы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Цифровые системы контроля и управления

  Принципы и методы представления систем в пространстве состояний, синтез одномерных и многомерных систем управления в непрерывной и дискретной форме. Современные методы анализа и синтеза сложных систем управления, представленных в пространстве состояний.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Современные технические средства автоматизации

  Современные технические средства и их роль в научно-техническом прогрессе. Государственная система приборов и средств. Технические средства получения информации о состоянии процесса. Контрольно-измерительные и усилительные элементы систем управления. Исполнительные элементы автоматики. Электромагнитные устройства автоматики. Программно-технические комплексы и контроллеры. Управляющие ЭВМ, управляющие ВК. Промышленные компьютеры и программируемые логические контроллеры (ПЛК).

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Исследование систем автоматического управления

  Назначение и классификация системы автоматического управления (САУ). Модели во временных и частотных областях. Исследования временных и частотных характеристик САУ. Структурные методы исследования САУ. Исследование устойчивости САУ. Исследование точности САУ. Коррекция статических и динамических свойств САУ. Методы синтеза автоматических систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Управление проектами

  Современная концепция управления проектами, основные математические методы, используемые при управлении проектами. Организационно-управленческие решения, факторы, влияющие на силу конкурентной борьбы. Цели и задачи, связанные с реализацией профессиональных функций по управлению проектами. Использование аналитического и компьютерного инструментария для решения задач по управлению проектами. Аналитические и расчетные методы в процедуре принятия управленческих решений по управлению проектами. Риски при управлении проектами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Разрабатывает планы и программы организации инновационной деятельности, оценивает технико-экономическую эффективность исследования, проектирования, изготовления и компоновки современных САУ, четко и недвусмысленно сообщает информацию, идеи, выводы, проблемы и решения, как специалистам, так и неспециалистам.
• Принимает научно-технические и организационные решения на основе технико-экономических расчетов, организует работы по созданию или модернизацииавтоматических систем управления.
• Имеет представление о современных тенденциях развития автоматизации и управления, используетинновационные методы и современные средства при управлении системами автоматизации технологических процессов.
• Владеет навыками принятия решений технико-экономического и организационного характера в условиях неопределенности и риска.
• Применяет методы и средства познания, современные прогрессивные технологии и оборудования, теоретические знания, принципы и методы проектирования при разработке и внедрении экономически эффективных систем автоматического управления.
• Организует работу коллектива исполнителей, составляет техническую документацию, готовит отчетную документацию по системе менеджмента качества на предприятии, анализирует результаты деятельности производственных подразделений.
• Способен совершенствовать и развивать интеллектуальные и аналитические способности, формировать культуру научного мышления, пользоваться литературной, деловой письменной и устной речью на государственном и иностранном языках.
• Применяет на профессиональном уровне свои знания, понимание и способности для решения проблем в новой среде, в более широком междисциплинарном контексте.