自动化与测量

“自动化与测量技术”学习项目提供电气工程和控制论领域的大学学习，重点关注工业、交通和其他领域的自动化和仪器仪表问题。目标是让学生熟悉高等数学、电气工程和电路理论的基本原理和方法，经典和量子物理学的选定部分，力学、电学和磁学定律，电气测量仪器的基本操作，连续和离散时间信号和系统理论的基本概念，硬件描述语言的语法和语义，基本计算机数据存储方法、二进制操作、冯·诺依曼计算机操作的基本原理和C语言编程基础，微处理器系统、微控制器子系统的操作原理以及嵌入式系统软件创建的基础知识，编译和模拟各种物理和其他真实系统抽象模型的方法，测量物理量（包括传感器在技术和非技术领域中的重要性）的现代方法，非线性动力系统行为分析方法，非线性系统控制器的设计和实际实现，人工智能（机器学习、问题解决、知识表示、知识系统、计算机视觉和人工神经网络）领域的基本术语，逻辑系统的特性及其设计、构建、测试和实际应用，信号处理、采样和重建理论以及数字滤波器的基本概念，重点是后来扩展到多维（尤其是视频）信号，离散图像，特别是几何和亮度变换、积分变换、梯度算子、数学形态学方法以及图像分割、描述和分类的基本见解，自动化手段（传感器和执行器以及控制部件、可视化和操作员控制手段）的特性。目标还包括使学生能够实际创建移动机器人系统并掌握机器人技术最重要的领域——机械设计、电子开发和编程。一个部分目标是为学生后续的硕士学习做准备。该自动化与测量技术学习项目的毕业生将获得数学、物理、电气工程、测量、应用信息学、数字技术领域的理论基础和专业知识。他们将获得数字系统中组合和顺序逻辑网络描述、分析和设计的基本知识，传感器和最常见非电量测量方法的理论知识和实践技能，包括测量设计概念、结果处理和评估。毕业生将能够描述电路元件的特性及其模型，应用基本电路定律分析线性和非线性电路，分析谐波稳态下的线性电路，描述传输线上稳态和瞬态的波传播，解释RLC谐振电路的行为，应用拉普拉斯变换解决线性电路中的瞬态问题，使用现代编程技术全面解决问题，解释微处理器、微控制器、信号处理器和信号控制器之间的区别，解释分段、分页、交换和内存虚拟化机制，根据自动化系统中的功能划分和描述自动化手段，划分过程和控制仪表元件并描述其特性，描述伺服机构、步进电机和其他选定驱动器的结构，划分和表征基本气动和液压驱动器和系统，描述控制建筑的基本元件，应用测量和控制系统，解释一维和多维信号（尤其是视频信号）的信号采样和重建理论，将基本变换应用于离散图像以进行图像分割、描述和分类，从其在技术设备中的应用角度解释人工智能的概念，解释知识系统的架构和功能，为专家系统NPS32创建知识库，解释选定人工神经网络（感知器、带有反向传播学习的多层神经网络、卷积神经网络）的范式。毕业生将能够处理测量数据，包括其评估，对特定测量做出合格结论，使用电气测量仪器，设计和实施电量测量。他们将能够用汇编语言和C语言为简单的嵌入式系统创建软件，系统地编译机械、机电和其他系统的抽象模型，使用通用软件MATLAB-Simulink进行仿真和基本分析，标准化微处理器使用的模型，线性化非线性系统模型，编译离散事件系统的基本模型，实际操作过程和控制仪表选定元件，包括基本类型的驱动器，设计、使用、调整和维护应用信息学系统，尤其是在工业技术中，选择专家系统的应用领域，应用人工智能处理光学信息，分析和设计主要用于非线性系统控制的复杂控制系统，验证非线性动力系统的稳定性，使用线性化设计非线性系统的控制，设计基于继电器控制和滑模的基本控制结构，描述基本类型传感器的原理，使用测量机械量（位置、速度、加速度、力、扭矩）、流量、温度、辐射的方法原理以及测量数据处理和评估的程序。

布尔诺科技大学作为全球高等教育的标杆性机构，其自动化与测量项目依托学校在领域的深厚学术传统与实践经验，致力于培养学生的系统性分析能力。