Mathematical methods in automation (5 cr)
Code: PP00EV22-3001
General information
Enrollment
08.04.2024 - 21.04.2024
Timing
02.09.2024 - 20.12.2024
Number of ECTS credits allocated
5 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Department of Construction and Energy Engineering
Campus
Kotka Campus
Teaching languages
- Finnish
Degree programmes
- Prosessiautomaation projektitoiminnan koulutus (ylempi amk)
Teachers
- Jukka-Pekka Skön
Teacher in charge
Jukka-Pekka Skön
Groups
-
PPKT24KYMaster’s Degree Programme in Process Automation Project Activities
- 15.10.2024 17:00 - 20:00, Matemaattiset menetelmät automaatiossa PP00EV22-3001
- 29.10.2024 17:00 - 20:00, Matemaattiset menetelmät automaatiossa PP00EV22-3001
- 12.11.2024 17:00 - 20:00, Matemaattiset menetelmät automaatiossa PP00EV22-3001
- 26.11.2024 17:00 - 20:00, Matemaattiset menetelmät automaatiossa PP00EV22-3001
- 10.12.2024 17:00 - 20:00, Matemaattiset menetelmät automaatiossa PP00EV22-3001
Objective
This course is aiming at creating an overview of mathematical methods used in process automation. In this course these mathematical methods are considered from the practical process and automation design point of view. Modelling and simulation computing takes place both manually and using technical computing programs. The course includes a core content part of 40 %, and an additional part of 60 % concerning in-work learning and personal projects related to the core content topics. After completing the course, participants are capable to
• explain basic properties of analogue and digital data transfer
• define static, steady state describing, and dynamic, time-dependent process models
• perform process experiments, and based on them make empirical, continuous and discrete models
• use common software in computing dynamic models
• compute steady states of pipelines, tanks, and evaporator units, and make dynamic models and simulators using block programming.
Content
Which are analogue and binary coded signals, and A/D and D/A conversions?
What are process models for, and how do they look like in process automation?
How do we get process models based on first principle balance computing, and how do we use them for simulators?
How do we get dynamic, continuous Laplace models and discrete ARX models based on process experiments?
How do we use artificial intelligence and signal processing in process automation?
Opiskelumateriaali
Opintojaksolla käytettävä opiskelumateriaali on kokonaisuudessaan Xamkin oppimisympäristössä.
Yksilölliset oppimisväylät
Opintojakso on osa prosessiautomaation projektitoiminta (YAMK) –koulutuksen ydinopintoja. Opintojaksolla on kontaktiopetusta tiistai-iltaisin (verkkokokous).
Opintojaksoon kuuluvat lisäksi:
- Ennen verkkokousta tehtäviä ennakkotehtäviä
- Kontaktiopetuksen aikana tehtäviä tuntitehtäviä sekä
- Kotitehtäviä.
TKI ja työelämäyhteistyö
Opintojaksolla käytetään autenttisia aineistoja ja todellisia yritysesimerkkejä.
Evaluation scale
1-5