การควบคุมกระบวนการแบบหลายตัวแปร
3(3-0-9)
วิชาบังคับก่อน : โดยความเห็นชอบของสาขาวิชา
ระบบจำลองของระบบหลายตัวแปรโดยใช้แนวคิดของเมทริกซ์ การถ่ายเทฟังก์ชันและตัวแปรสถานะ การวิเคราะห์เสถียรภาพของระบบหลายตัวแปรโดยใช้หลักการขบวนการขยายตัวสัมพัทธ์ และขบวนไนควิสส่วนกลับ การวิเคราะห์ความคงทนของระบบหลายตัวแปร การออกแบบระบบระบบควบคุมสำหรับกระบวนการควบคุมแบบหลายตัวแปร ซึ่งครอบคลุมถึงวิธีการเลือกตัวแปรควบคุมและตัวแปรจัดการ การหา สภาวะเหมาะสมที่สุดสำหรับการจับคู่และการปรับแต่ง เป็นต้น อุปกรณ์ควบคุมที่อาศัยแบบจำลองสำหรับระบบควบคุมแบบหลายตัวแปร
เค้าโครงรายวิชา
- การจำลองกระบวนการหลายตัวแปรโดยใช้เมทริกซ์การถ่ายเทฟังก์ชันและตัวแปรสถานะ (6 ชม.)
- การวิเคราะห์เสถียรภาพของระบบควบคุมหลายตัวแปร (6 ชม.)
- การวิเคราะห์ความคงทนของระบบควบคุมหลายตัวแปร (6 ชม.)
- การออกแบบระบบควบคุมสำหรับการควบคุมแบบหลายตัวแปร (12 ชม.)
- อุปกรณ์ควบคุมที่ใช้แบบจำลองสำหรับระบบหลายตัวแปร (6 ชม.)
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
- สามารถจำลองกระบวนการหลายตัวแปรโดยใช้เมทริกซ์การถ่ายเทฟังก์ชันและตัวแปรสถานะ โดยสามารถวิเคราะห์เสถียรภาพของระบบควบคุมหลายตัวแปรได้
- สามารถวิเคราะห์ความคงทนของระบบควบคุมหลายตัวแปรได้
- สามารถออกแบบระบบควบคุมสำหรับการควบคุมแบบหลายตัวแปร รวมถึงสามารถเลือกใช้อุปกรณ์ควบคุมที่ใช้แบบจำลองสำหรับระบบหลายตัวแปรได้
Multivariable Process Control
Prerequisite : Consent of the School
Modeling multivariable systems using transfer function matrices and state variables. Analysis of the stability of multivariable systems using relative gain arrays and inverse Nyquist arrays. Analysis of the robustness of multivariable systems. Design of control systems for multivariable control including selection of controlled and manipulated variables, optimization of pairings and tuning. Model based controllers for multivariable control.
Course Outline
- Multivariable process modeling using transfer function matrices and state variables (6 hr.)
- Analysis of stability of multivariable systems (6 hr.)
- Analysis of robustness of multivariable systems. (6 hr.)
- Design of control systems for multivariable control. (12 hr.)
- Model based controllers for multivariable control. (6 hr.)
Learning Outcomes
- Able to simulate the multivariable process using transfer function matrices and state variables and also analyze their stability.
- Able to analyze the robustness of multivariable systems.
- Able to design the control systems for multivariable control including the ability to choose the model-based controllers for multivariable control.
