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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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Voraussetzungen für die Vergabe von LP
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Modellbildung und Systemidentifikation: Mündliche Prüfung M (3/8)
Mumerische Simulation mit MATLAB und Simulink: Klausur K90 (5/8) (Klausurrelevant sind auch die Inhalte deszugehörigen Labore)
Labor Numerische Nimulation mit Matlab und Simulink ist unbenotet, muss aber m. E. attestiert sein.
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Veranstaltungen
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Labor MATLAB und Simulink
| Art |
Labor |
| Nr. |
EMI2532 |
| SWS |
4.0 |
| 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
Differentialgleichungen
Komplexe Datenstrukturen: cell arrays, structure arrays, etc.
Objektorientierte Programmierung
Profiler
Programmierung grafischer Benutzeroberflächen mit GUIDE
Control System Toolbox
Signal Processing Toolbox
Optimization Toolbox
Simulation dynamischer Prozesse in Simulink:
Fallschirmspringer
Doppelpendel
freie, ungedämpfte, gedämpfte und erzwungene Schwingungen
Kinematik von Mehrkörpersystemen
RC-Tiefpass
Elektrischer Schwingkreis
Drehzahlregelung
Konstruktion von Block-Schaltbildern
Parametrisierung von Simulink-Blöcken
Variablenübergabe zwischen MATLAB und SimulinkLösung 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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Modellbildung und Systemidentifikation
| Art |
Vorlesung |
| Nr. |
EMI2240 |
| SWS |
2.0 |
| Lerninhalt |
Die Vorlesung behandelt die Modellierung dynamischer Systeme mittels theoretischer und experimenteller Methoden zur Simulation und Auslegung von Reglern. Behandelt werden u.a. folgende Themen:
- Einführung
- Zweck der Modellbildung
- Prinzipielle Möglichkeiten der Modellbildung
- Begriffe: System, Dynamisches System, Modell
- Mathematische Modelle dynamischer Systeme
- parametrischer und nicht-parametrische Systeme
- verteilt-parametrische und konztriert-parametrische Systeme
- parametrische Modelle von LTI-Systemen mit konzentrierten Speichern
zeitkontinuierlich: Eingang-Ausgangsdifferentialgleichung, Zustandstraummodell, Übertragungsfunktion
zeitdiskret: Differenzengleichung und z-Übertragungsfunktion
- Theoretische Modellbildung
- Allgemeines Vorgehen
- Verwendete Physikalische Gesetze, Bilanzgleichungen, Phänomenologische Gleichungen
- Modellierung mechanischer Systeme (Translation und Rotation)
- Modellierung elektrischer Systeme
- Modellierung mechatronischer Systeme
- Linearisierung nichtlinearer Modelle
- 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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