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Ingenieurinformatik
(2023)
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.
Non-Rest to non-Rest Reference Slews for Agile Imaging Satellites With LQ-minimized Angular Momentum
(2023)
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.
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.
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.
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.
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.
Forschungsbericht 2012
(2013)
Forschungsbericht 2013
(2014)