Skriv ut Lukk vindu


 

Vår 2025

AUT-2607 Styringsteknikk og dataprosessering - 10 stp


Ansvarlig enhet

Institutt for automasjon og prosessteknologi

Emnetype

Kan ikke tas som enkeltemne.

Innhold

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.


Opptakskrav

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

Hva lærer du

Kunnskap

Ferdigheter

Generell kompetanse


Undervisnings- og eksamensspråk

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

Undervisning

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