Medizintechnik

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EMI Department

Modulhandbuch

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Modellbildung

Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundlagen der Messtechnik
  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Grundlagen der Informatik
  • Signal- und Systemtheorie
  • Programmiererfahrung in mindestens einer Programmiersprache (MATAB-Skriptsprache, C++, etc.)
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Nach erfolgreichem Besuch dieses Moduls

  • kennen die Studierenden die wichtigsten parametrische und nichtparametrische linearen Modelle zur Beschreibung dynamischer Systeme im Zeit- und Frequenzbereich. 
  • kennen die Stuiderenden die wesentlichen Vorgehensweisen und die unterschielichen Methoden der theoretischen und experimentellen Modellbildung.
  • können die Studierenden grundlegende physikalische Prinzipien anzuwenden, um mathematische Modelle für grundlegende mechanische, elektrische und meachtronische Systeme herleiten.
  • kennen die Studierenden die Vorgehensweise wie mathematische Modelle zur Simulation dynamischer Systeme mittels der Software MATLAB (Simulink) eingesetzt werden können.
  • kennen die Studierenden Verfahren zur Identifikation von Regelstreckenparametern und -strukturen.
  • verfügen die Studierenden über vertiefte Kenntnisse im Umgang mit LabVIEW,
  • sind die Studierenden in der Lage, komplexe Algorithmen in der LabVIEW-eigenen Programmiersprache „G“ umzusetzen,
  • kennen die Studierenden die Möglichkeiten und Grenzen von LabVIEW
  • haben die Studierenden gelernt, LabVIEW auf hohem Niveau gewinnbringend einzusetzen.
Dauer 2
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60h
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90h
Workload 150h
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Mündliche Prüfung + Laborarbeit
Leistungspunkte Noten

5 CP
Modulverantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Jörg Fischer
Empf. Semester 1-2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Master Medizintechnik
Veranstaltungen

Mess- und Automatisierungstechnik mit LabVIEW

Art Vorlesung/Labor
Nr. E+I2501
SWS 2.0
Lerninhalt

Aufbauend auf den Kenntnissen der Programmierung von MATLAB-Skripten werden zunächst die Spezifika der grafischen Programmiersprache „G“ des Programmiersystems LabVIEW erläutert und erlernt. Zu diesen Spezifika gehören:

  • Programmstrukturen
  • Datentypen
  • Unterprogramme und Typdefinitionen
  • Prozessvisualisierung
  • Fehlerfunktionen
  • Datentransfer
  • Grafik
  • Objektorientierte Programmierung


Mit dem bereits vorhandenen Vorwissen über andere Programmiersprachen sowie grundlegenden Kenntnissen der Informatik beansprucht der Einstieg in die neue Programmiersprach „G“ nur wenig Zeit. Danach werden die Möglichkeiten von LabVIEW anhand ausgewählter technischer Anwendungen erklärt und programmiert:

  • Fouriertransformation
  • Filterung von Signalen
  • Differenzialgleichungen
  • Parallelverarbeitung
  • Spektralanalyse von Signalen der Soundkarte
  • Bildverarbeitung

 
Literatur

Plötzeneder, F., Plötzeneder, B., Praxiseinstieg LabVIEW, Franzis, 2010
Georgi, W. Metin, E., Einführung in LabVIEW, Carl Hanser Verlag, 5. überarbeitete und erweiterte Auflage, 2012

 

 

 

Modellbildung und Systemidentifikation

Art Vorlesung
Nr. EMI2240
SWS 2.0
Lerninhalt

Die Vorlesung behandelt die Modellierung dynamischer Systeme mittels theoretischer und experimenteller Methoden. Behandelt werden u.a. folgende Themen:

Einführung
- Zweck der Modellbildung
- Prinzipielle Möglichkeiten der Modellbildung
- Begriffe: System, Dynamisches System, Modell

Mathematische Modelle  dynamischer Systeme
- Modelle für lineare/nichtlineare, kontinuierliche/zeitdiskrete SISO/MIMO-Systeme
- Linearisierung nichtlinearer Modelle

Theoretische Modellbildung
- Allgemeines Vorgehen
- Modellierung mechanischer Systeme (Translation und Rotation in 2D) mit Newton-Ansatz und Lagrange-Formalismus
- Modellierung elektrischer Systeme

Experimentelle Modellbildung
- Allgemeines Vorgehen
- Kennwertermittlung
- Fourier-Analyse
- Frequenzgangmessung
- Korellationsanalyse
- Parameterschätzverfahren (Least-Squares-Verfahren)

 
Literatur

Theoretische Modellbildung

[1] Franklin, Powell, Emami-Naeini,Feedback Controlof Dynamic Systems,7. Auflage,  Pearson, 2014

[2] M. Glöckler, Simulation mechatronischer Systeme,Springer Verlag, 2014

[3] J. Lunze, Regelungstechnik I, Springer Verlag, 11. Auflage 2016

[4] G. R. Fowles, G. L. Cassiday, Analytical Mechanics, Brooks/Cole Publishing, 2005


Experimentelle Modellbildung

[5] R. Isermann, M. Münchhof, Identification of Dynamic Systems, Springer Verlag, 2011

[6] C. Bohn, H. Unbehauen, Identifikation dynamischer Systeme, Springer Verlag, 2016
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