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Lernziele / Kompetenzen
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Nach erfolgreichem Besuch dieses Moduls
- verfügen die Studierenden über vertiefte Kenntnisse im Umgang mit MATLAB und Simulink,
- sind die Studierenden in der Lage, komplexe Algorithmen in Form von MATLAB-Skripten und Simulink-Modellen umzusetzen,
- kennen die Studierenden die Möglichkeiten und Grenzen von MATLAB und des darauf aufbauenden Simulationswerkzeugs Simulink,
- haben die Studierenden gelernt, MATLAB und Simulink auf hohem Niveau gewinnbringend einzusetzen,
- verfügen die Studierenden über fundiertes Wissen darüber, wie sich dynamische Systeme in MATLAB und Simulink realisieren und simulieren lassen,
- kennen die Studierenden die wichtigsten parametrische und nichtparametrische linearen Modelle zur Beschreibung dynamischer Systeme im Zeit- und Frequenzbereich,
- kennen die Studierenden 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.
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Veranstaltungen
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Numerische Simulation mit MATLAB und Simulink
| Art |
Vorlesung |
| Nr. |
EMI2507 |
| SWS |
0.5 |
| Lerninhalt |
MATLAB:
- Differentialgleichungen
- Komplexe Datenstrukturen: cell arrays, structure arrays, etc.
- Objektorientierte Programmierung
- Profiler
- Programmierung grafischer Benutzeroberflächen mit GUIDE
- Control System Toolbox
- Signal Processing Toolbox
- Optimization Toolbox
Simulink:
- Konstruktion von Block-Schaltbildern
- Parametrisierung von Simulink-Blöcken
- Variablenübergabe zwischen MATLAB und Simulink
- Lösung von Differentialgleichungen
- Lineare und nichtlineare Systeme
- Regelkreise
- Beispiele zur Simulation dynamischer Systeme
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| Literatur |
- W. D. Pietruszka: MATLAB und Simulink in der Ingenieurpraxis: Modellbildung, Berechnung und Simulation, 3. Auflage 2012, Vieweg + Teubner.
- O. Beucher: MATLAB und Simulink: Eine kursorientierte Einführung, 1. Auflage 2013, mitp Professional.
- A. Angermann, M. Beuschel, M. Rau, U. Wohlfarth: MATLAB – Simulink – Stateflow: Grundlagen, Toolboxen, Beispiele, 7. Auflage 2011, Oldenbourg Verlag.
- H. Scherf: Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme: Eine Sammlung von Simulink-Beispielen, 4. Auflage 2009.
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Labor Numerische Simulation mit MATLAB und Simulink
| Art |
Labor |
| Nr. |
EMI2508 |
| SWS |
3.5 |
| Lerninhalt |
MATLAB:
- Programmierung von Basisklassen zur Verwaltung und Verarbeitung medizinscher Bilddaten
- Programmierung einer grafischen Benutzeroberfläche zur Anzeige von und Interaktion mit medizinischen Bilddaten
- Simulation und Auswertung von Ultraschallsignalen mit kodierter Anregung
- Beispiele zur Optimierung von Funktionen
Simulation dynamischer Prozesse in Simulink:
- Fallschirmspringer
- Doppelpendel
- freie, ungedämpfte, gedämpfte und erzwungene Schwingungen
- Kinematik von Mehrkörpersystemen
- RC-Tiefpass
- Elektrischer Schwingkreis
- Drehzahlregelung
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| Literatur |
Pietruszka, W.D., MATLAB und Simulink in der Ingenieurpraxis: Modellbildung, Berechnung und Simulation, 3. Auflage, Vieweg + Teubner, 2012
Beucher, O., MATLAB und Simulink: Eine kursorientierte Einführung, mitp Professional, 2013
Angermann, A., Beuschel, M., Rau, M., Wohlfarth, U., MATLAB - Simulink - Stateflow, Grundlagen, Toolboxen, Beispiele, 7. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2011
Scherf, H., Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme: Eine Sammlung von Simulink-Beispielen, 4. Auflage, 2009 |
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)
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| 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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