7M07105 Автоматизация и управление в АУЭС

Дисциплины

• Педагогика высшей школы

  Целью курса является формирование способности к педагогической деятельности в вузе, основанной на знании методологии преподавания в высшей школе, теорий воспитания и образовательного менеджмента, а также на анализе и самооценке преподавательской работы. Курс включает проектирование образовательной деятельности будущего преподавателя с применением современных образовательных технологий (КТО), овладение навыками лекционной и кураторской работы, использование стратегий и методов обучения, воспитания и оценивания обучающихся.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы оценивания неопределенности измерения

  Использование выражения неопределенности измерения в качестве метода представления результата измерения при исследовании объектов рассматривается как альтернатива используемой в нашей стране концепции оценивания погрешностей. Переход на использование новой концепции требует осмысления и консенсуса не только со стороны метрологической общественности, но и всех заинтересованных в результатах измерений сторон.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Дисциплина изучает анализ психологических условий и особенностей управленческой деятельности для эффективной работы управленцев. По окончании курса магистранты будут знать активные методы подготовки руководителей и управленческого консультирования, проблемы человеческих взаимоотношений с позиции управления и психологические законы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Целью освоения дисциплины является усвоение и совершенствовании компетенций языковых знаний в соответствии с международными стандартами иноязычного образования в профессиональной деятельности. По окончании курса магистранты получают доступ к академическим знаниям, новейшим технологиям и актуальной информации, что позволяет использовать иностранный язык в качестве средства общения в межкультурной, профессиональной и научной деятельности будущего магистра.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Системы управления технологическими комплексами

  Современные технологические комплексы: классификация, характеристики, особенности функционирования. Основные виды автоматизированных систем – централизованные и распределенные. Декомпозиция сложных систем. Уровни и задачи управления. Типовые схемы управления. Математический аппарат исследования сложных систем. Программируемые логические контроллеры, как средства локальной автоматики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Адаптивные технологии идентификации

  Методы идентификации, особенности идентификации как оптимизационной задачи. Принципы построения систем идентификации с настраиваемыми моделями, структурные и изоморфные модели. Алгоритмы настройки модели, точность методов идентификации с настраиваемыми моделями. Беспоисковые модели при идентификации объектов автоматического управления

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Автоматизация технических систем

  Особенности технических систем, как объектов управления. Промышленные системы автоматического регулирования. Средства автоматизации технических систем. Управление процессом в реальном масштабе времени с использованием контроллеров и управляющих компьютеров. Математическое моделирование объектов и систем. Идентификация математических моделей. Схемы автоматизации типовых технических систем. Дистанционное управление в технических системах.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• История и философия науки

  Целью изучения дисциплины является исследование закономерностей и тенденций развития научной деятельности, рассмотренных в их исторической динамике и изменяющемся социокультурном контексте. Курс знакомит с феноменом науки как объектом философского анализа, формирует знания об истории и теории науки, закономерностях её развития и структуре научного знания, а также о науке как профессии и социальном институте. Студенты изучают методы ведения научных исследований и роль науки в развитии общества.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Промышленные сети распределенных систем автоматизации

  Дисциплина предназначена для изучения современных технологий передачи данных между элементами АСУ ТП, освоение структурного построения распределенных систем управления, изучение современных принципов построения программно – технических комплексов (ПТК) АСУ

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы и модели САПР систем автоматизации в электроэнергетике

  Дисциплина «Методы и модели САПР систем автоматизации в ЭЭ» ставит целью ознакомить студентов с общими подходами и принципами моделирования и автоматизированного проектирования систем автоматизации, структурой и характеристиками различных программных пакетов, применяемых в электроэнергетическом комплексе. Изучение процессов проводится с использованием системного подхода к задаче автоматизированного проектирования технологического процесса, этапы которого предполагают разработку "сквозных" математических моделей. Управление качеством автоматизированного проектирования систем автоматизации основывается на оптимизации параметров электроэнергетической установки и ее инфраструктуры. Успех решения задачи оптимизации зачастую зависит от качества ее постановки и математической формулировки. Рассмотрены методика расчета обобщенного критерия для управления качеством производимой продукции и решение задачи оптимизации. В современных условиях роль внедрения информационных технологий для автоматизированного проектирования систем автоматизации объясняется требованиями к сокращению сроков проектирования и подготовки производства для выпуска новых и модернизируемых изделий, затрат на проектирование и производство, стоимости долговременного послепродажного обслуживания. В этой связи рассмотрены все виды обеспечений САПР, а также методы автоматизированного проектирования конструкций и технологических процессов различного уровня иерархии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии промышленных сетей

  Дисциплина предназначена для изучения современных технологий промышленных сетей подключения промышленных контроллеров, освоение структурного построения промышленных сетей контроллеров, изучение современных принципов построения программных комплексов проектирования промышленных сетей

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы и модели САПР систем автоматизации в теплоэнергетике

  Дисциплина «Методы и модели САПР систем автоматизации в ТЭ» ставит целью ознакомить студентов с общими подходами и принципами моделирования и автоматизированного проектирования систем автоматизации, структурой и характеристиками различных программных пакетов, применяемых в теплоэнергетическом комплексе. Изучение процессов проводится с использованием системного подхода к задаче автоматизированного проектирования технологического процесса, этапы которого предполагают разработку "сквозных" математических моделей. Управление качеством автоматизированного проектирования систем автоматизации основывается на оптимизации параметров теплоэнергетической установки и ее инфраструктуры. Успех решения задачи оптимизации зачастую зависит от качества ее постановки и математической формулировки. Рассмотрены методика расчета обобщенного критерия для управления качеством производимой продукции и решение задачи оптимизации. В современных условиях роль внедрения информационных технологий для автоматизированного проектирования систем автоматизации объясняется требованиями к сокращению сроков проектирования и подготовки производства для выпуска новых и модернизируемых изделий, затрат на проектирование и производство, стоимости долговременного послепродажного обслуживания. В этой связи рассмотрены все виды обеспечений САПР, а также методы автоматизированного проектирования конструкций и технологических процессов различного уровня иерархии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интегрирование цифровой техники в системы автоматизации и управления

  Общие закономерности выбора и эксплуатации цифровых и программно-технических средств автоматизации технологических процессов. Цифровые системы, микропроцессоры и микрокомпьютеры. Логические элементы. Запоминающие устройства. Понятие интерфейса. Порты ввода/вывода. Архитектура микропроцессоров. Цифро-аналоговые преобразователи. Аналогово-цифровой преобразователь. Квантование.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Организация и управление государственными закупками

  Цель изучения дисциплины заключается в освоении принципов госзакупок, условий обеспечения их прозрачности, механизмов госзакупок, закупочного законодательства, тендерной документации, особенностях технических спецификаций. В результате изучения магистранты будут уметь знать новые инструменты в работе с госзакупками; закупки квази-государственного сектора, различные информационные сервисы; систему предотвращения коррупционных рисков в госзакупках РК.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальные системы управления

  Основные понятия искусственного интеллекта и интеллектуального управления. Модели представления знаний. Основы математического аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики. Построение интеллектуальных систем управления динамическими объектами на основе нечеткой логики. Основы искусственных нейронных сетей. Различные архитектуры нейронных сетей. Проектирование регуляторов на основе искусственных нейронных сетей. Генетические алгоритмы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Система диспетчеризации задач автоматизации

  Общие закономерности выбора и эксплуатации цифровых и программно-технических средств автоматизации технологических процессов. Цифровые системы, микропроцессоры и микрокомпьютеры. Логические элементы. Запоминающие устройства. Понятие интерфейса. Порты ввода/вывода. Архитектура микропроцессоров. Цифро-аналоговые преобразователи. Аналогово-цифровой преобразователь. Квантование.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Теория и практика управление проектами

  Цель изучения дисциплины заключается в формировании понимания роли проекта в организации, основных положений современной концепции управления проектами, использование современных инструментов и методов; запуск проекта и разработка стандартных документов инициации, плана управления и мониторинга проекта на базе предлагаемых шаблонов; определение цели, задач, организационной и иерархической структур проекта и работ; расчет сроков и стоимости проекта.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Теория и техника инженерного эксперимента

  Цель дисциплины - изучение теории и техники основных задач экспериментальных исследований объектов управления, включая вопросы выбора методики испытаний, разработки алгоритмических и программных средств обработки результатов экспериментальных испытаний методами корреляционного и регрессионного анализа. Дисциплина «Теория и техника инженерного эксперимента» изучается в модуле «Моделирование, измерения и обработка результатов» цикла базовых дисциплин (компонент по выбору). Назначением дисциплины является освоение принципов составления математического описания объектов управления на базе экспериментальных исследований. Для получения статистических моделей предназначены методы планирования и обработки результатов экспериментов. Рассматриваются задачи построения регрессионных линейных и неполных степенных моделей отклика объекта управления методами полного и дробного экспериментов, моделей второго порядка методами ортогонального и ротатабедьного планирования; методы поиска экстремума функции отклика и исследования области экстремума.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы смарт-технологий в системах управления

  Дисциплина «Основы смарт-технологий в системах управления» ставит целью ознакомить студентов с основными подходами и принципами смарт-технологий в системах управления, структурой, моделями и характеристиками их видов. Рассматриваются применяемые при их разработке и использовании программные и аппаратные платформы и средства, а также современные телекоммуникации: Bluetooth, LTE, Wi-Fi и сотовая связь. Процесс изучения включает подробное рассмотрение основных видов популярных смарт-технологий: блокчейн, виртуальная реальность, дополненная реальность, облачные технологии, облачная робототехника, искусственный интеллект, интернет-вещей, «умный» город. При изучении видов смарт-технологий основные внимание уделяется особенностям объединения группы инновационных технологий в единую архитектуру и разработке алгоритмов их управления.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Промышленная кибербезопасность

  Основные понятия и принципы промышленной кибербезопасности. Особенности информационной безопасности в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Угрозы и уязвимости промышленных сетей и SCADA-систем. Стандарты и нормативы в области промышленной кибербезопасности (IEC 62443, NIST и др.). Методы защиты промышленных объектов от киберугроз. Архитектура ИТ/ОТ-систем и подходы к сегментированию сети. Практические средства мониторинга и реагирования на инциденты. Основы построения защищённой инфраструктуры критически важной промышленной среды.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методы оптимизации САУ

  Основные понятия теории оптимизации. Предметная область. Типы объектов оптимизации. Способы постановки оптимизационных задач. Поверхность целевой функции. Критерий оптимальности. Основные методы оптимизации и алгоритмы решения различных классов оптимизационных задач. Задача линейного программирования: алгоритмы дихотомии, золотого сечения, метод Фибоначчи и другие. Численные методы безусловной минимизации. Методы нулевого, первого и второго порядков. Методы сканирования. Методы спуска. Метод Ньютона. Квазиньютоновские методы. Алгоритмы прямого поиска, алгоритмы Гаусса-Зейделя, Хука-Дживса и другие.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Программные средства микропроцессорных контроллеров управления в задачах автоматизации

  Дисциплина ознакомит магистрантов с программными средствами промышленных контроллеров для обработки сложных функций управления и регулирования. Целью курса ставится задача научить магистрантов полноценно использовать архитектурные возможности контроллеров для реализации задач управления и регулирования процессами автоматизации

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Планирование эксперимента

  Цель дисциплины - является изучение основных положений регрессионного и дисперсионного анализа; рассматриваются принципы и критерии, используемые для оптимизации планов эксперимента и пути сокращения необходимого числа опытов для экономии трудозатрат и материальных ресурсов в процессе экспериментальных исследований. Дисциплина «Планирование эксперимента» изучается в модуле «Моделирование, измерения и обработка результатов» цикла базовых дисциплин (компонент по выбору). Особенности сложных объектов управления. Критерии значимости. Процедуры проверки гипотез. Принципы построения регрессионных моделей сложных объектов. Основные понятия теории планирования экспериментов. Полный факторный эксперимент. Свойство ортогональности плана ПФЭ. Дробный факторный эксперимент. Задача оптимизации в экстремальных экспериментах.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Синтез систем оптимального управления

  Оновные понятия и математические методы теории систем оптимального управления. Практические примеры систем оптимального управления. Методы исследования функций одной и многих переменных. Методы определения точек экстремума. Основы вариационного исчисления. Вариационные задачи на безусловный экстремум. Вариационные задачи на условный экстремум. Принципа максимума Понтрягина. Метод динамического программирования Беллмана.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Библиотека программных комплексов промышленных контроллеров

  Дисциплина знакомит магистрантов с основными законами регулирования на современном предприятии; с методами непрерывного и импульсного регулирования; с основными видами алгоритмов управления и регулирования.. Целью курса ставится задача научить магистрантов полноценно использовать библиотеку функций автоматизации современных промышленных контроллеров в практических задачах управления и регулирования

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Обработка и аналитика больших данных

  Дисциплина ставит целью ознакомить магистрантов с общими подходами и принципами освоение методов обработки и анализа больших данных. Изучение процессов проводится с использованием системного подхода к задаче использования информационных технологий в исследованиях систем управления, этапы которого предполагают разработку математических моделей управления процессами на основе анализа больших данных. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут при сборе и анализе огромных объемов структурированной или неструктурированной информации, при разработке моделей данных и получении новых знаний.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Знать основные этапы процесса научных исследований. Владеть основами ТРИЗ и методами проведения исследований.
• Владеть методами диагностики и анализа надежности систем автоматизации с учетом характеристик их качественных и количественных показателей.
• Владеть расчетами параметров СУ, процедурами аналитического конструирования регуляторов
• Демонстрировать готовность к педагогической, научно-методической работе и научно-исследовательской деятельности в области профессиональной подготовки. Демонстрировать способность к активной социальной мобильности, к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного или производственного профиля своей профессиональной деятельности в процессе изменения социокультурных и социальных условий деятельности.
• Владеть основными методами теории управления: синтеза систем с переменной структурой, модального управления, идентификации и адаптации и др.
• Владеть навыками программного и стабилизирующего оптимального управления и синтеза интеллектуальных систем управления.
• Знать особенности цифровых систем управления. Уметь синтезировать цифровые регуляторы при автоматизации производственных процессов
• Владеть основными методами интеллектуального анализа данных, дескриптивного анализа, корреляционного и регрессионного анализов и др.
• Владеть навыками создания MES-систем, обеспечивающих взаимодействие подсистем в целях получения и передачи технологических и управляющих данных.
• Владеть навыками построения микропроцессорных систем управления (МСУ). Уметь проектировать аппаратные и программные средства МСУ.

Похожие ОП