T05.1
PID як простий, але небезпечний інструмент
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Topic W05 · 10.03.2026
PID та критерії якості регулювання
Kp/Ki/Kd, overshoot, settling time, rise time, saturation, windup, trade-off performance vs robustness.
Навчальний фокус
Що студент має зрозуміти
T05.2
Як міряти якість регулювання
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
T05.3
Чому saturation змінює поведінку моделі
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Практика
Практична робота
3 набори PID, таблиця якості, порівняння з/без нелінійностей.
- Підготувати 3 контрольні питання до теми і відповісти на них без LLM-підказок.
- Додати до Git короткий commit note: що змінилось і чому.
- Додати один графік, який показує не лише результат, а й проблему або обмеження моделі.
- Описати один ризик неправильного застосування методу в реальній інженерній задачі.
- Зробити мінімум один ручний розрахунок або sanity check для перевірки чисельної моделі.
Лабораторна
ЛР-05: PID tuning + порівняння сценаріїв.
Очікуваний артефакт: PID table, time-domain plots, quality metrics.
Додаткові матеріали
PID і якість регулювання: онлайн-база для поглиблення
Ключові ресурси теми
Розгорнути
- MathWorks · Control Design Onramp with SimulinkPID, feedback, closed-loop behavior у Simulink.
- MathWorks · Control System Design with MATLAB and SimulinkПовніший трек для control design.
- Python Control Systems LibraryState-space, transfer functions, frequency response, root locus.
- MIT OCW · Feedback Control SystemsКласична теорія feedback control.
- Coursera · Control Systems coursesКаталог курсів з control systems.
- Udemy · Robotics Kinematics & Dynamics Simulation in MATLABКінематика/динаміка роботів у MATLAB.
- Udemy · Applied Control Systems: UAV Real-Time Control in PythonPython/Linux context для real-time control.
- Udemy · Pendulum System Modelling with Matlab and System DynamicsМаятник і DC motor у MATLAB/Simulink.
Практичне застосування
Розгорнути
- Знайти в одному з ресурсів приклад, близький до командного проєкту, і додати коротке посилання в README.
- Порівняти матеріал з власною моделлю: що збігається, а що відрізняється через фізичні припущення.
- Додати один sanity check або один графік, який підтверджує правильність обраного підходу.
- Зафіксувати у weekly status: що було використано, чому саме це джерело, який результат отримано.
Контроль якості та автентичності
Розгорнути
- Git DocumentationКоміти, branches, diff, історія рішень.
- Jupyter DocumentationNotebook як журнал експерименту.
- Matplotlib documentationГрафіки з підписаними осями та легендами.
- Не копіювати готові рішення без пояснення. Кожне посилання має завершитись власним висновком.
- У звіті окремо відмітити: source → застосований фрагмент → власна модифікація → результат.