TY - CHAP A1 - Zentgraf, Peter T1 - Generieren einer Streckenübertragungsfunktion aus gemessenen Ein-/Ausgangsdaten T2 - AALE 2019 - 16. Fachkonferenz "Autonome und intelligente Systeme in der Automatisierungstechnik" 28.02.2019 - 01.03.2019 in Heilbronn, Deutschland N2 - Zur Lösung einer regelungstechnischen Entwurfsaufgabe benötigt man ein Simulationsmodell der Regelstrecke. Entweder benötigt man es, weil es die meisten Entwurfsverfahren zur Bestimmung der Reglerparameter als gegeben voraussetzen oder weil man das Verhalten des Regelkreises zur Verifikation des gewünschten Verhaltens gefahrlos simulieren möchte, bevor man den Regler in dem realen geschlossenen Regelkreis verwendet. Die Motivation zur Entwicklung des hier vorgestellten Verfahrens ist es, Bachelor-Studenten der Ingenieurswissenschaften aus dem höheren Semester, die zum ersten Mal mit Regelungstechnik in Berührung kommen, ein möglichst allgemein anwendbares Verfahren zur Bildung von Streckenübertragungsfunktionen an die Hand zu geben, das von der Theorie her vollständig transparent und allein mit dem aus der Mathematik bisher Gelernten „verstehbar“ für sie ist. Grundsätzlich gibt es zwei verschiedene Arten, ein Simulationsmodell der Regelstrecke zu gewinnen: Bei der physikalischen oder theoretischen Modellbildung werden physikalische Erhaltungssätze auf den idealisierten sprich vereinfachten technischen Vorgang angewendet und nach den gewählten Ein- bzw. Ausgangssignalen umgeformt. Diese Vorgehensweise kann sehr zeitaufwendig sein und hinzukommt, dass Parameter des Modells meist unbekannt sind. Bei der experimentellen Modellbildung geht man von einem gemessenen Ein- bzw. Ausgangssignal aus und gleicht über mehr oder weniger aufwändige Optimierungsverfahren die simulierte Antwort an die gemessene Antwort an. KW - Regelungstechnik Y1 - 2019 ER - TY - JOUR A1 - Zentgraf, Peter T1 - Ein neues Verfahren zur Modellierung linearer Systeme - Experimentelle Modellbildung mit Ein- und Ausgangsdaten T1 - A new method for modelling linear systems - Experimental modelling using input/output data JF - atp magazin N2 - Es wird ein Verfahren zum Simulieren von Vorgängen vorgestellt, das auf der Messung des Eingriffs in ein reales System und dessen gemessener Reaktion beruht. Das Verfahren ist vollständig transparent, denn die notwendigen theoretischen Voraussetzungen zum Verständnis des Verfahrens bestehen nur aus Lehrinhalten aus dem Bachelorstudium für Ingenieure: das Lösen linearer DGLs mit konstanten Koeffizienten, die Laplace-Transformation und die Methode der kleinsten Quadrate. Es kommt ohne nichtlineare Optimierer oder Iterationen aus, weil die Lösung in zwei analytischen Gleichungen ausgedrückt werden kann. Das Verfahren hat in der Praxis ein großes Einsatzspektrum, denn es ist auf stabile und instabile Systeme mit und ohne Dämpfung anwendbar. Für die Wahl des Eingangssignals gibt es keine Einschränkung und die Anfangsbedingungen können mitgeschätzt werden. Das Verfahren kann im offenen und im geschlossenen Regelkreis eingesetzt werden. N2 - A novel method is presented for simulating technical processes on the basis of measured reaction of a system excited by a known input signal. The method is fully transparent and involves only linear differential equations, Laplace transformations, and the least squares method. There is no need for a nonlinear optimizer or an algorithm requiring iterations, and the solutions can be expressed by two linear matrix equations. The method can be used for a wide range of practical applications because the initial conditions can also be estimated it is applicable for stable or unstable systems, for open or closed loop systems and for dynamic processes in progress. KW - Experimentelle Modellbildung KW - Simulation KW - Lineare DGL KW - Einfachheit KW - experiment-based modelling KW - simulation KW - linear differential equations KW - simplicity Y1 - 2019 VL - 2019 IS - 11/12 ER - TY - CHAP A1 - Böttcher, Benedikt A1 - Zentgraf, Peter A1 - Zeitler, Adrian T1 - Online-Selbst-Identifikation eines dynamischen Systems T2 - AALE 2020 - 17. Fachkonferenz, Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion, 04.03.2020 - 06.03.2020, Leipzig, Deutschland N2 - Im Rahmen der Digitalisierung der industriellen Produktion mit Industrie 4.0 und des autonomen Fahrens erlangen möglichst detaillierte digitale Abbilder von Maschinen und Fahrzeugen für den vollständigen Zeitraum ihres Einsatzes eine zentrale Bedeutung. Sowohl durch geplante Veränderungen des Arbeitspunkts aber auch durch Abnutzung und Verschleiß kommt es zu Abweichungen des Systemverhaltens. In diesem Posterbeitrag werden die Entwicklung und die Anwendung eines Identifikations-Algorithmus für die automatisierte Modellierung eines dynamischen Systems basierend auf einem gemessenen Ein- und Ausgangssignal beschrieben. Der in MATLAB und Simulink programmierte Algorithmus läuft parallel zum realen System auf einer embedded Hardware ab, so dass eine Identifikation online und selbstständig ausgeführt wird. Die prozess- oder verschleißbedingten Veränderungen des Systemverhaltens werden damit unmittelbar bei der Modellierung während des Betriebs berücksichtigt. Im Anschluss an die Identifikation sind die Selbst-Optimierung, die Vorsteuerung und die Selbst-Konfiguration des Systems, z.B. die Anpassung von Reglern, basierend auf dem aktuellen Modell durchführbar. KW - Industrie 4.0 KW - Identifikations-Algorithmus KW - Systemverhalten Y1 - 2020 ER - TY - JOUR A1 - Zentgraf, Peter A1 - Bernatzky, Andreas A1 - Hager, Ralf A1 - Heigl, Martin A1 - Huber, Michaela A1 - Vogl, Georg A1 - Wolf, Christopher A1 - Zeitler, Adrian T1 - Hagelnavigator RO-BERTA für ein Hagelabwehrflugzeug JF - CRISIS PREVENTION Das Fachmagazin für Gefahrenabwehr, Innere Sicherheit und Katastrophenhilfe KW - Hagel Y1 - 2021 VL - 2021 IS - 2 SP - 38 EP - 40 ER - TY - JOUR A1 - Zentgraf, Peter A1 - Huber, Michaela T1 - Störgrößenkompensation in geregelten Systemen - Eine einfache Methode T1 - Compensating for disturbances in control systems - Demonstrating the practical benefits of a simple method JF - atp magazin N2 - Ein gutes Modell der Regelstrecke erhöht die Erfolgsaussicht, eine in der Simulation gut funktionierende Regelung in der Praxis genauso gut betreiben zu können. Gute Modelle eröffnen auch noch weitere Perspektiven: Sind die störenden Einflüsse auf den Regelkreis, die Störgrößen, die Messfehler und die Ungenauigkeiten im Simulationsmodell insgesamt kleiner als die Genauigkeitsanforderungen an die Regelgröße, dann kann man durch entsprechende Filterung des Eingangssignals sogar auf eine Rückführung der Regelgröße sogar verzichten. Andernfalls lassen sich deren Auswirkung auf die Regelgröße durch eine Rückführung verkleinern. Der Prozess kann für schnelle und hochgenaue Anwendungen durch die vorgestellte Methode weiter verbessert werden, wenn die störenden Einflüsse auf den Regelkreis direkt geschätzt und gleich kompensiert werden, bevor sie sich in der Regelgröße bemerkbar machen können. N2 - Control design engineers prefer precise models of a plant because these increase the chances to successfully transfer the design from simulation to reality. Furthermore, if the influence of disturbances, the noise content of the signals, and the model inaccuracy are small enough, then an open loop control might be sufficient. Otherwise, a feedback control loop is required to reduce the impact of the disturbances on the controlled variable. Using the method presented here, the time needed to reduce the impact during the process can be shortened significantly by directly estimating and compensating for the effects caused by disturbances and noise before these become noticeable in the controlled variable. KW - Regelstrecke KW - Regelkreis Y1 - 2022 VL - 2022 IS - 04 ER - TY - CHAP A1 - Zentgraf, Peter T1 - Non-Rest to non-Rest Reference Slews for Agile Imaging Satellites With LQ-minimized Angular Momentum T2 - AIAA SCITECH 2023 Forum N2 - This paper shows a full parametrization non-rest to non-rest slew maneuvers using polynomials. A new modelling formulation is developed which on one hand satisfies exactly the given boundary conditions as well as the kinematic differential equation of the rotating body exactly. The idea is to determine one part of the unknown coefficients by the kinematical boundary conditions and to use the other part as free design parameters to shape the dynamic in between the boundary conditions. In addition, a least squares problem is formulated in order to minimize the angular momentum of the slew. This approach allows optimal slew maneuvers as well as low computational need such that an onboard usage is possible. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.2514/6.2023-2173 ER - TY - BOOK A1 - Hagl, Rainer A1 - King, Frank A. A1 - Zentgraf, Peter T1 - Ingenieurinformatik BT - Eine Einführung mit MATLAB, Simulink und Stateflow N2 - Umfassende Programmierkenntnisse werden für Ingenieur:innen immer wichtiger, vor allem im Bereich der Produktentwicklung. Die Autoren erklären die Grundlagen der Ingenieurinformatik beispielhaft anhand von MATLAB, Simulink und Stateflow. Neben den Grundkenntnissen lernen Leser:innen auch die Vorteile von MATLAB im Vergleich zu anderen Programmiersprachen kennen und anzuwenden. Die dabei vorgestellten Zusammenhänge und Prinzipien sind allgemeingültig und lassen sich daher auch problemlos auf andere Programmiersprachen übertragen. Konkrete Beispiele und Problemstellungen aus der Ingenieurpraxis werden vorgestellt und Lösungsansätze aufgezeigt. Das Lehrbuch richtet sich an Studierende aller ingenieurwissenschaftlichen Studiengänge. Es eignet sich besonders für die Bachelorausbildung in den Studienschwerpunkten Elektro- und Informationstechnik, Mechatronik, Maschinenbau, Automatisierungstechnik sowie Energie- und Gebäudetechnik. Für die zweite Auflage wurde das Lehrbuch umfassend überarbeitet und an die aktuellen Programmversionen angepasst. Weitere Übungen mit Lösungen sowie Hinweise zur Erstellung eigener Apps und Programmbeispiele stehen auf plus.hanser-fachbuch.de zur Verfügung. Der auf dem Cover abgebildete Programmcode und die animierte Rakete wurden im Projekt „water rocket“ an der Technischen Hochschule Rosenheim im Jahr 2021 unter der Leitung von Prof. Zentgraf entwickelt. Die Projekt-Unterlagen und der zugehörige Filmbeitrag können unter www.th-rosenheim.de/rt-WaterRocket eingesehen werden. KW - Grundlagen der Programmierung KW - Grafische Bedienoberflächen KW - Zahlenformate KW - Numerische Integration KW - Zeitgesteuerte Systeme (Simulink) KW - Ereignisdiskrete Systeme (Stateflow) KW - Paralleles Rechnen KW - Symbolisches Rechnen Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.3139/9783446477308 PB - Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG CY - München ET - 2 ER - TY - JOUR A1 - Zentgraf, Peter A1 - Shivarkar, Abhishek T1 - A transparent experimental modelling method for linear multiple-input multiple-output systems JF - IFAC Journal of Systems and Control N2 - This paper presents a transparent technique that simulates processes using input and output measurement data without the use of any complex optimization or iterative algorithms. The method is very simple and easy to understand as it comprises only of linear ordinary differential equations, Laplace transformations and least squares technique. The solution can be expressed only in two linear matrix equations. The main aim is to provide bachelor students of engineering with a tool to formulate transfer functions. The method is validated with artificially generated erroneous measurement data as well as using measurements obtained from a practical application at the university. Inclusion of dead times and estimation of initial conditions make it ideal to be used for various range of applications such as stable and unstable systems with and without damping, open and closed loop systems. Over-integration, normalizing and/or zeroing of different coefficients add more degrees of freedom to improve the model quality. KW - Experimental modelling KW - Simulation KW - MIMO KW - Linear ODEs KW - Simplicity Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100283 VL - 30 ER - TY - GEN A1 - Amer, Sherif A1 - Zentgraf, Peter A1 - Ober, Eduard T1 - Damping of Sloshing in a Moving Container T2 - Tagungsband | AALE 2026 N2 - Liquid sloshing limits speed, accuracy, and reliability of pick-and-place systems, laboratory automation, and mobile robots that transport open containers. Motivated by industrial anti-sloshing motion functions [1], this work presents a compact testbed and a simple open-loop strategy that reproduces the effect on a low-cost setup. A camera rigidly mounted to the carriage moves with the tank and records the free surface, enabling extraction of the visible surface angle per frame. The first two sloshing frequencies and the dominant-mode damping are identified from experiments. The dominant mode is then modeled as a lightly damped second-order system excited by the carriage motion. Two command-side strategies are compared: Zero-Vibration-Derivative (ZVD) input shaping and an inverse transfer function prefilter. The ZVD method delivers near-zero residual slosh after the end of the move with a predictable, fixed time extension equal to the damped period. The inverse function prefilter also suppresses the sloshing with the advantage of being a simpler approach. Both approaches are open-loop and need only the identified frequency and damping for a given fill level of the container. A single-mode simulation based on the identified model predicts the measured behaviour successfully, and both suppression strategies are verified in simulation and experiments. KW - Sloshing KW - input shaping KW - system identification KW - feedforward control KW - vibration suppression Y1 - 2026 U6 - https://doi.org/10.33968/2026.01 SP - 191 EP - 200 ER -