T09.1
Вхід як керування, збурення або подія
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Topic W09 · 07.04.2026
Сенсори, шум, вхідні впливи
Heaviside/Dirac як модель перемикання, імпульсу, події, інжекції збурення. Sensor noise та disturbance scenarios.
Навчальний фокус
Що студент має зрозуміти
T09.2
Чому Dirac — це не “сенсор”, а математична модель імпульсу
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
T09.3
Як документувати сценарії тестування
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Практика
Практична робота
Step, ramp, impulse, sine, random disturbance. Опис фізичного сенсу кожного входу.
- 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-09: scenario generator для вхідних впливів.
Очікуваний артефакт: Scenario table, input generator, plots of inputs and outputs.
Додаткові матеріали
Inputs, disturbances, sensors: онлайн-база для поглиблення
Ключові ресурси теми
Розгорнути
- SciPy · solve_ivpЧисельне інтегрування систем ОДУ в Python.
- Python Control Systems LibraryState-space, transfer functions, frequency response, root locus.
- NumPy DocumentationМасиви, векторизація, базова чисельна інфраструктура.
- Matplotlib · animation APIАнімація траєкторій і демо-результатів.
- MIT OCW · Dynamic Systems and ControlСильний академічний курс зі state-space, stability, feedback.
- MIT OCW · Dynamics of Nonlinear SystemsНелінійні ОДУ, фазові портрети, Lyapunov methods.
- Coursera · Control Systems coursesКаталог курсів з control systems.
- Udemy · Differential EquationsДодаткове пояснення диференціальних рівнянь.
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.