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• Dr.-Ing. Andreas Michalka

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Das Praktikum vermittelt die Anwendung automatisierungstechnischer Grundlagen und Verfahren aus den Bereichen Regelungstechnik, Sensorik sowie elektrische Antriebstechnik.

Inhalte des Praktikums:

• Zustandsregelung eines reduzierten Helikoptermodells (LRT)
• Dreitank-Füllstandsregelung (LRT)
• Abstands- und Wegsensoren (ASM)
• Durchflussmesstechnik (ASM)
• Befüllautomat (EAM)
• Ebenenpositioniersystem „Heißer Draht“ (EAM)

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• Markus Schumann (M.Sc.) (Sommersemester)

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Im Praktikum werden grundlegende Methoden der Regelungstechnik simulativ und experimentell auf verschiedene Versuchsaufbauten angewandt.

Insgesamt werden sechs Versuche durchgeführt zu den Themen

• 3-Tank-Versuch
• Active Suspension
• Magnetschwebeversuch
• Schwenkarm
• Matlab / Simulink (zwei Termine)

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• Yiheng Tang, M.Sc.
• Tim Goller (M.Sc.)

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Im Praktikum werden fortgeschrittene Methoden der Regelungstechnik auf verschiedene Versuchsaufbauten angewandt. Zur Auswahl stehen Versuche zu fünf Vertiefungsvorlesungen, von denen drei bearbeitet werden müssen. Jeder Versuch erstreckt sich über zwei Termine, die entweder am selben Aufbau oder an zwei verschiedenen Aufbauten durchgeführt werden.

• Digitale Regelungen: Inverses Pendel (zwei Termine)
• Regelung nichtlinearer Systeme: Laborkran und Ball-auf-Platte (jeweils ein Termin)
• Numerische Optimierung und modellprädiktive Regelung: Ball-auf-Platte und Laborkran (jeweils ein Termin)

• Robotik 1 (Regelungstechnische Grundlagen): Panda-Roboter (zwei Termine)

• Ereignisdiskrete Systeme: Aufzug (zwei Termine)

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• Daniel Burk, M.Sc.

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• In diesem Modul werden Aufgabenstellungen aus dem Themenfeld der mobilen Robotik theoretisch erarbeitet und an einem Spot von Boston Dynamics praktisch umgesetzt. Die Ergebnisse der Literaturrecherche sowie der Umsetzung werden im Rahmen eines schriftlichen Berichts ausgearbeitet und anschließend mittels einer Präsentation vorgestellt.

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• Projekt Mobile Robotik: PDF
• Video: Film

• Paulina Spenger (M.Sc.) (Sommersemester)
• Prof. Dr.-Ing. Thomas Moor (Wintersemester)

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• Matlab/Simulink zum Entwurf von Regelkreisen

• Modellbildung zur Regelung diverser Laboraufbauten

• Reglerentwurf für diverse Laboraufbauten

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• Prof. Dr.-Ing. Thomas Moor (Sommersemester)
• Dr.-Ing. Andreas Völz (Wintersemester)

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Im Seminar sollen Studierende zu einem aktuellen Forschungsthema der Steuerungs- bzw. Regelungstechnik eine Literaturrecherche durchführen, die Ergebnisse schriftlich zusammenfassen und in einem Vortrag präsentieren sowie die anderen Vorträge kritisch diskutieren. Die genauen Themen werden zu Semesterbeginn festgelegt.

Im Sommersemester liegt der Schwerpunkt auf ereignisdiskreten Systemen. Im Wintersemester werden Themen aus den Bereichen Regelung, Optimierung und Robotik behandelt.

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• Prof. Dr.-Ing. Thomas Moor (Sommersemester)
• Dr.-Ing. Andreas Völz (Wintersemester)

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Im Seminar sollen Studierende zu einem grundlegenden Thema der Regelungstechnik eine Literaturrecherche durchführen, die Ergebnisse schriftlich zusammenfassen und in einem Vortrag präsentieren sowie die anderen Vorträge kritisch diskutieren. Die genauen Themen werden zu Semesterbeginn festgelegt.

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This course introduces the fundamentals of dynamical systems and control design with a focus on linear single-input single-output system. The course covers the following topics:

• Dynamical systems: state space formulation, physical examples, linearization
• Frequency domain: Laplace transform, analysis and control based on transfer functions
• Time domain: analysis, control and observer design based on state space models

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Die Regelungstechnik befaßt sich mit der Aufprägung gewünschter Dynamik für als gegeben betrachtete technische Prozesse. Typische Ziele sind die Steigerung der Performance und/oder das Unterdrücken von Störeinflüssen.

In dieser Lehrveranstaltung werden die Grundlagen der klassischen Regelungstechnik vermittelt. Im Einzelnen:

• Lineare zeitinvariante Eingrößensysteme im Frequenz- und Zeitbereich
• Sensitivitäten des Standardregelkreises
• Bode-Diagramm und Nyquist-Kriterium
• Entwurf von Standardreglern
• Algebraische Entwurfsmethoden
• Erweiterte Regelkreisarchitekturen

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Die Vorlesung vermittelt Grundlagen der Systemtheorie und der Regelungstechnik für lineare dynamische Systeme. Dabei wird ein enger Bezug zu verfahrenstechnischen Anwendungen hergestellt und es werden Vorgehensweisen zur Projektierung von Anlagenautomatisierungssystemen beleuchtet.

Inhalte der Vorlesung:

• Grundlagen der Anlagenautomatisierung
• Mathematische Modellbildung für verfahrenstechnische Prozesse
• Zeit- und Frequenzbereichsbeschreibung linearer Systeme
• Systemtheoretische Grundlagen und Analyse von Systemverhalten
• Vorsteuerungsentwurf, Auslegung des Führungsverhaltens
• Reglerentwurf, Auslegung des Störverhaltens
• Vorregelung, Kaskadenregelung und Störgrößenaufschaltung

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Die Vorlesung behandelt die Grundlagen der Regelungstechnik und befähigt zur Beschreibung und Untersuchung linearer Systeme und zum Entwurf einfacher und mehrschleifiger Regler im Frequenzbereich.

Inhalte der Vorlesung:

• Gegenstand und Zielstellung der Regelungstechnik
• Modellbildung der Strecke im Zeit und Frequenzbereich und Darstellung als Strukturbild
• Analyse des Streckenverhaltens linearer Eingrößensysteme anhand von Übertragungsfunktion und Frequenzgang
• Auslegung einschleifiger Regelkreise
• Erweitere Regelkreisstrukturen

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Die Vorlesung vermittelt die Grundlagen zur Beschreibung und Untersuchung von linearen dynamischen Systemen mit mehreren Ein- und Ausgangsgrößen im Zustandsraum sowie den zustandsraumbasierten Regler- und Beobachterentwurf.

Inhalte der Vorlesung:

• Motivation der Zustandsraumbetrachtung dynamischer Systeme in der Regelungstechnik
• Zustandsraumdarstellung dynamischer Systeme und deren Vereinfachung durch Linearisierung
• Analyse linearer und zeitinvarianter Systeme: Stabilität, Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit, Zusammenhang mit Ein-/Ausgangsbetrachtung
• Auslegung von linearen Zustandsreglern für lineare Eingrößensysteme
• Erweiterte Regelkreisstrukturen, insbesondere Vorsteuerung und Störgrößenkompensation
• Entwurf von Zustands- und Störgrößenbeobachtern und Kombination mit Zustandsreglern (Separationsprinzip)

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Die Vorlesung vermittelt Grundlagen zur Systemtheorie zeitdiskreter Systeme und behandelt den Steuerungs- und Regelungsentwurf für Abtastsysteme. Dabei werden für digitale Regelungssysteme typische Effekte beleuchtet.

Inhalte der Vorlesung:

• Quasikontinuierliche Beschreibung und Regelung der Strecke unter Berücksichtigung der DA- bzw. AD-Umsetzer

• Zeitdiskrete Beschreibung der Regelstrecke als Zustandsdifferenzengleichung oder z-Übertragungsfunktion

• Analyse von Abtastsystemen, Stabilität, Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit
• Regelungssynthese: Steuerungsentwurf, Zustandsregelung und Beobachterentwurf, Störungen im Regelkreis, Berücksichtigung von Totzeiten, “Intersampling-Verhalten“

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Ein dynamisches System ist ereignisdiskret, falls alle relevanten Signale einen endlichen Wertebereich haben. Auch für diese Systemklasse gibt es Regelungstheorie. Im Einzelnen behandeln wir:

• formale Sprachen, endliche Automaten,
• reguläre Ausdrücke, Nerode-Äquivalenz,
• natürliche Projektion, synchrone Komposition, Konfliktfreiheit,
• Sicherheitsspezifikation, Konfliktfreiheit,
• supremale steuerbare Teilsprache, Fixpunktiterationen,
• Normalität, Regelung unter eingeschränkter Beobachtbarkeit.

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Die Vorlesung vermittelt Grundbegriffe und Grundlagen zu Methoden des Maschinellen Lernens, die aktuell verstärkt in der Regelungstechnik Einzug halten. Die Anwendungen gehen hier von der einfachen Parameteridentifikationsaufgabe bis hin zu gänzlich auf Maschinellem Lernen basierenden Regelungsverfahren.

Inhalte der Vorlesung:

• Grundbegriffe des Maschinellen Lernens und von Zufallsprozessen
• Iterativ lernende Regelung
• Lineare Regression
• Gaußprozess-Regression
• Logistische Regression und Support Vector Machine
• Neuronale Netze
• Reinforcement Learning

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Grundlage vieler Reglerentwurfsverfahren ist ein Regestreckenmodell.

Im Einzelnen behandeln wir hierzu:

• Gewöhnliche Differentialgleichungen als mathematisches Modell technischer Prozesse
• Zustandsraumdarstellung, Linearisierung, Übertragungsfunktionen
• Regelungstechnische Modelle mechanischer Systeme
• Regelungstechnische Modelle chemischer Prozesse
• Numerische Verfahren zur Simulation

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Many problems in economy and industry require an optimal solution under consideration of specific criteria and constraints. From a mathematical point of view, this requires the numerical solution of a parametric optimization problem or a dynamic optimization problem. The latter formulation accounts for the dynamics of the underlying process and is particularly relevant in the context of optimal control and model predictive control (MPC).

In summary, the course covers the following topics:

• Introduction to and examples of static and dynamic optimization problems
• Unconstrained numerical optimization (optimality conditions, numerical methods)
• Constrained numerical optimization (linear/quadratic/nonlinear problems, optimality conditions, numerical methods)
• Dynamical optimization / optimal control problems (calculus of variations, optimality conditions, PMP, numerical methods)
• Nonlinear model predictive control (formulations, stability, real-time solution)

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Many control problems are nonlinear by nature. Classical control methods are based on linear approximations or a linearization of these systems in the neighborhood of setpoints to be controlled. In contrast to linear control theory, this module focuses on advanced nonlinear methods for the analysis and control of nonlinear systems by exploiting structural properties. In summary, the course covers the following topics:

• Examples of nonlinear physical systems and nonlinear phenomena
• Introduction to computer algebra software
• Analysis of nonlinear systems
• Stability of nonlinear systems (Lyapunov stability)
• Lyapunov-based control design (Backstepping)
• Reachability/controllability and observability of nonlinear systems
• Exact linearization via feedback
• Differential flatness of nonlinear systems
• Flatness-based feedforward and feedback control of nonlinear systems

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Der Antriebsstrang von Kraftfahrzeugen enthält die Komponenten, die zur Erzeugung, Übertragung und Verteilung der mechanischen Antriebsleistung dienen, beispielsweise Verbrennungsmotor, E-Maschinen und Getriebe. Der Betrieb dieser Komponenten erfolgt durch elektronische Steuergeräte, wobei in Hard- und Software viele Regelungen implementiert werden: Von der Automatisierung zahlreicher einzelner Aktoren über die Einstellung der Abgasqualität (Lambda-Regelung) bis hin zur Laufruheregelung von Verbrennungsmotoren.

Inhalte der Vorlesung:

• Mathematische Modellierung des Fahrzeugs, des Antriebsstrangs und dessen Komponenten als Basis für Simulation und Regelungsentwurf
• Regelsysteme auf Ebene der Antriebsstrangkomponenten
• Längsdynamiksteuerung für Kraftfahrzeuge
• Regelsysteme für Längsführung

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This lecture introduces the fundamentals of robotics with a focus on manipulator control. The course covers the following topics:

• Modeling: coordinate systems and transformations, parameterization of rotation matrices, forward and inverse kinematics, Jacobians and singularities
• Trajectory planning: polynomial and trapezoidal trajectories, trajectories with intermediate points, trajectories in task space
• Linear control: actuator dynamics, decentralized motion control, basics of task space and force control

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This lecture introduces advanced methods of robotics with a focus on manipulator control. The course covers the following topics:

• Dynamics: Euler-Langrange formulation, recursive Newton-Euler algorithm, extensions of the dynamical model
• Nonlinear control: Lyapunov stabiltiy, gravity compensation, inverse dynamics, adaptive control, task space control
• Motion planning: Time-optimal trajectory generation, collision checking, configuration space, local path planning, global path planning
• Mobile robots: Basics of control and planning

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In der Regelungstechnik bedient man sich Schätzverfahren um Systemparameter zu identifizieren oder verborgene Komponenten des Zustands aufzudecken.

Beide Aufgaben lassen sich in ein überbestimmtes lineares Gleichungssystem überführen.  Im Einzelnen befassen wir uns dazu mit

• Least Squares Schätzern via quadratischer Ergänzung,
• Least Squares Schätzern via Projektionssatz,
• Linear Least Mean Squares Schätzerm für stochastischer Größen,
• Kalman-Filter und Extended Kalman-Filter.

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