spring 2025
AUT-2607 Styringsteknikk og dataprosessering - 10 stp

Type of course

Kan ikke tas som enkeltemne.

Admission requirements

Forkunnskapskrav: Generell studiekompetanse og Matematikk R1+R2 og Fysikk 1. Anbefalte forkunnskaper: Grunnleggende innføring i programmering

Course content

Om PLS-er: Oppbygning og prinsipiell virkemåte. Konfigurering. Adressering. Kommunikasjon over Ethernet eller Modbus TCP.

Signaler og utstyr: Diskrete signaler og digitalt utstyr. Sampling og digitalisering. Analoge signaler og analogt utstyr. Givere, sensorer og aktuatorer. Tilkobling. Kabling. Støy og filtrering.Kommunikasjon med PLS og mellom PLS-er. Aksess over Ethernet. Lagring av logge-data til SD-kort/datafil/database.

Planlegging og metodikk: Prosessbeskrivelse. I/O-liste. Kravspesifikasjoner. Kombinatorisk og sekvensielt design. Sekvensdiagram. Flytskjema. Tilstandsdiagram.

IEC 61131-3: Navngiving. Konvensjonell adressering vs. variable og objekt. Variable og variabeltyper. Datatyper. Variabeldeklarering. I/O-adressering. Tasks.

Programmering: Fra kildekode til maskinkode. POU-er. Standard funksjoner og funksjonsblokker. Definering, koding og kall av egnedefinerte funksjoner og funksjonsblokker. Debugging. Funksjonsblokkdiagram (FBD). Ladderdiagram (LD). Strukturert tekst (ST). Sekvensielle Funksjonskart (SFC). Debugging. Handtering av analoge signal og regulering med PLS.

Datatyper og strukturer: Forståelse av ulike typer data (strukturerte, ustrukturerte, halvstrukturerte), Utforsking av datastrukturer (array, list, dictionary) og deres applikasjoner.

Datapreprosessering: Teknikker for datapreprosessering og håndtering av manglende verdier, datatransformasjon og normalisering.

Exploratory data analysis (EDA): Utforskende data visualiseringsteknikker, beskrivende statistikk for å forstå datafordelinger.

Dataintegrering og transformasjon: Metoder for integrering av data fra flere kilder, funksjonskonstruksjon og transformasjonsteknikker

Datakvalitet og styring: Betydningen av datasikring, strategier for å sikre datastyring og overholdelse.

Bruksområder i virkeligheten og case-studier: Anvendelse av teknikker for dataforarbeiding i virkelige scenarier. Case-studier som illustrerer effekten av effektiv dataforarbeiding.


Objective of the course

Kunnskap

  • Har dybdekunnskaper innen virkemåte og anvendelse av PLS-er og om ulike programmeringsspråk.
  • Kan det essensielle i standarden IEC61131-3.
  • Har grundige kunnskaper om metodiske fremgangsmåter for design og utvikling av strukturerte PLS-program.
  • Kan flere programmeringsspråk og deres styrker og svakheter.
  • Kan lage GUI i CODESYS/e!Cockpit
  • Kan bruke PLS også til datainnsamling og logging.
  • Har grundige kunnskaper om ulike typer data og teknikker for datapreprosessering.
  • Har grundige kunnskaper om datavisualiseringsteknikker, statistikk for å forstå datafordelinger og integrering av data fra flere kilder.

Ferdigheter

  • Kan kople opp PLS-er, konfigurere disse, legge til bibliotek og implementere programkode.
  • Kan kople til ulike typer sensorer og aktuatorer.
  • Kan lage programmer for automatisk styring av mindre prosessavsnitt.
  • Kan lage enkle grafiske visualiseringer (web-grensesnitt) i CODESYS og logge data til fil.
  • Kan anvende PLS til styring og regulering av både ekte prosesser og simulerte prosessmodeller, samt lage enkle grafiske operatørgrensesnitt for dette.
  • Kan lage programmer for datapreprosessering.
  • Kan lage programmer for datavisualisering og statistikk for å forstå datafordelinger.

Generell kompetanse

  • Er i stand til å anvende tilegnet kunnskap til å programmere og implementere en automatisert styring med en tilhørende enkel GUI.
  • Forstår andre anvendelser og muligheter av/med PLS.
  • Vet forskjellen mellom kildekode og maskinkode.
  • Planlegge, strukturere og dokumentere programkode.
  • Kan forstå ulike datatyper og bruke datapreprosesseringmetoder på en relevant måte.
  • Kan forstå og bruke datavisualiseringsteknikker for ulike data typer.
  • Kan bruke metoder for integrering av data fra flere kilder.

Language of instruction and examination

Undervisningen vil foregå på engelsk. Studentene kan svare på eksamen på Norsk eller Engelsk.

Teaching methods

Forelesninger og praktiske øverlser under veiledning på lab. Obligatoriske øvinger.

Schedule

Examination

Examination: Date: Duration: Grade scale:
Hjemmeeksamen 27.05.2025 09:00 (Hand out)
27.05.2025 13:00 (Hand in)
4 Timer A–E, fail F

Coursework requirements:

To take an examination, the student must have passed the following coursework requirements:

Godkjent øvingsopplegg Approved – not approved
Godkjent rapport Approved – not approved
UiT Exams homepage

More info about the coursework requirements

  • 2 av 3 øvinger
  • 1 rapport om databehandling

Re-sit examination

Det gis ikke rett til kontinuasjon
  • Earlier years and semesters for this topic