Степан СергеевЗапрос «курсовая по автоматизации технологических процессов и производств в МФТИ» нужно интерпретировать по фактической образовательной программе. В базовом приёме МФТИ 2026 года отдельного направления 15.03.04 с таким названием нет. При этом задачи автоматизации входят в системный анализ, управление, аэрокосмические системы, робототехнику, программную инженерию и математическое моделирование.
В текущем наборе есть 27.03.03 «Системный анализ и управление», а также конкурсная группа «Математическое моделирование и теория управления» в рамках 09.03.01.
Официальный перечень:
https://pk.mipt.ru/bachelor/2026_places/
Уточните объект
Это может быть:
- thermal system;
- motor;
- drone;
- production cell;
- network;
- process;
- robot.
Автоматизация без объекта превращается в абстрактную теорию регуляторов.
Модель объекта
Запишите:
- state;
- input;
- output;
- disturbance.
Например:
x_dot = f(x,u,w).
Не обязательно использовать нелинейную модель, если линейная достаточна.
Но область приближения нужно указать.
Идентификация
Если физическая модель неизвестна, можно построить модель по данным.
Эксперимент:
- вход;
- измерение;
- sampling;
- duration.
Не подбирайте модель по данным, которые потом используете как независимую проверку.
Train/validation для модели объекта
Разделите временной интервал.
Одна часть:
- identification.
Другая:
- validation.
Сравните model output и real output.
Step response
Для SISO-системы step response помогает оценить:
- gain;
- time constant;
- delay;
- overshoot.
Не используйте step там, где он физически опасен для объекта.
State-space
Для многомерной системы задайте:
x_dot = Ax + Bu
y = Cx + Du.
Объясните смысл state.
Не называйте произвольные переменные состоянием без возможности описать динамику.
Controllability
Проверьте, можно ли управлять всеми необходимыми модами.
Если система не controllable, один регулятор не исправит структуру.
Observability
Если state не измеряется, нужен observer.
Но сначала проверьте observability.
Не пытайтесь оценить скрытый state из недостаточных измерений.
PID
Для простого объекта это сильный baseline.
Настройте:
- P;
- PI;
- PID.
Сравните:
- rise time;
- overshoot;
- settling;
- steady error.
Не выбирайте сложный controller до baseline.
LQR
LQR полезен для многомерной линейной системы.
Покажите:
- Q;
- R;
- physical trade-off.
Большой Q по состоянию означает более сильное стремление уменьшить отклонение, но может требовать больше control effort.
Observer
Для Luenberger observer выберите poles и сравните estimated state с true state в simulation.
Не делайте observer настолько быстрым, что noise полностью доминирует.
Kalman filter
Если есть process и measurement noise, можно использовать probabilistic state estimation.
Покажите Q и R.
Не воспринимайте их как произвольные magic matrices.
MPC
Model predictive control особенно полезен при constraints.
Например:
- actuator limit;
- temperature limit;
- speed limit.
Покажите, как MPC соблюдает constraint, где обычный PID его нарушает.
Horizon
Для MPC длинный horizon улучшает предсказание, но увеличивает computation.
Измерьте время решения.
Контроллер должен успевать в sampling period.
Nonlinear control
Если объект существенно нелинейный, можно рассмотреть:
- feedback linearization;
- sliding mode;
- nonlinear MPC.
Но сложность должна быть оправдана задачей.
Robust control
Если параметры неопределённы, проверьте несколько вариантов plant.
Не доказывайте устойчивость только на nominal model.
Sensitivity
Измените:
- mass;
- delay;
- gain;
- friction.
Покажите, когда controller перестаёт выполнять требования.
Это сильнее одного номинального графика.