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• Dr.-Ing. Andreas Michalka

Content:
Das Praktikum besteht aus jeweils zwei Versuchen zur Regelungstechnik, Sensorik und elektrischen Antriebstechnik:

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

This lab course consists of two experiments for control engineering, sensorics, and electrical drives:

• State feedback control of a reduced helicopter model (LRT)
• Control of a three-tank system (LRT)
• Distance and displacement sensors (ASM)
• Calibration of a sensor glove (ASM)
• Automatic filling machine (EAM)
• Positioning system “Hot wire” (EAM)

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• Dr.-Ing. Andreas Michalka

Content:
Das Praktikum besteht aus sechs Versuchen zu den folgenden Themen der Regelungstechnik:

• Untersuchung von Regelkreisen in Matlab und Simulink (zwei Versuche)
• Regelung eines schwebenden Körpers im Magnetfeld
• Regelung eines elastisch gelagerten Schwenkarms
• Aktive Fahrwerksregelung am Viertelfahrzeugmodell
• Regelung eines Zweitanksystems

This lab course consists of six experiments on the following control topics:

• Analysis of control loops using Matlab/Simulink (two sessions)
• Control design for a magnetic levitation system
• Control design for an elastically mounted rotary arm
• Active suspension control for a quarter car model
• Control design for a two-tank system

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• Dr.-Ing. Andreas Völz

Content:
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)
• Nonlinear Control Systems: Laborkran und Ball-auf-Platte (jeweils ein Termin)
• Numerical Optimization and Model Predictive Control: Ball-auf-Platte und Laborkran (jeweils ein Termin)
• Robotics 1: Franka Emika-Roboter (zwei Termine)
• Ereignisdiskrete Systeme: Aufzug (zwei Termine)

This lab course covers advanced control methods that are applied to different experimental setups. Students have to choose three out of five experiments, each one spanning two sessions.

• Digitale Regelungen: inverted pendulum (two sessions)
• Nonlinear control systems: laboratory crane and ball-on-plate (one session each)
• Numerical optimization and model predictive control: ball-on-plate and laboratory crane (one session each)
• Robotics 1: Franka Emika robot (two sessions)
• Ereignisdiskrete Systeme: elevator model (two sessions)

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• Dr.-Ing. Andreas Michalka

Content:

• Matlab/Simulink zum Entwurf von Regelkreisen
• Modellbildung zur Regelung diverser Laboraufbauten
• Reglerentwurf für diverse Laboraufbauten

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• Prof. Dr.-Ing. Thomas Moor (Summer semester)
• Dr.-Ing. Andreas Völz (Winter semester)

Content:

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.

In this seminar, students will perform a literature search on a recent research topic in the broader field of automatic control. Findings are to be summarized by a written report and by a class room presentation. All participants contribute to a critical discussion of the presented results. The specific topics are announced at the beginning of the semester.

In the summer semester, the topics typically focus on discrete event systems. In the winter semester, topics related to control, optimization and robotics are considered.

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

Content:

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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• Dr.-Ing. Andreas Völz

Content:

In this course, tasks from the field of mobile robotics are analyzed, developed, and practically implemented on a Boston Dynamics Spot. The results of a literature search as well as of their implementation are summarized by a written report and by a class room presentation.

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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 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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The lecture teaches the basic concepts of machine learning methods, which are currently increasingly being used in control engineering. The applications range from simple parameter identification tasks to control methods based entirely on machine learning.

Lecture contents:

• Basic Concepts of Machine Learning and Stochastic Processes
• Iterative Learning Control
• Linear Regression
• Gaussian Process Regression
• Logistic Regression and Support Vector Machine
• Artificial Neural Networks
• Reinforcement Learning

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Automatic control performs at its best when based on an adequate model. In this course we recall and further extend a set of skills to understand and/or to develop models of dynamical behaviour for the purpose of control system design.

Topics covered include:

• ordinary differential equations as models of engineering processes,
• state space representation and linearisation,
• control engineering models of mechanical systems,
• control engineering models of chemical processes,
• numerical methods for the solution of ordinary differential equations.

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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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• Research area: Control & Optimization
• Research area: Learning in Control
• Research area: Discrete Event Systems
• Research area: Mechatronics & Automotive
• Research area: Robotics
• Research area: Energy Solutions

• Energy-Efficient Electro-Photonic Integrated Circuits for High-Performance Computing

  (Third Party Funds Group – Overall project)

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• Advanced monitoring and optimization for robotic strain wave gears

  (Third Party Funds Single)

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• Realizability of advanced control concepts on FPGA hardware

  (Third Party Funds Single)

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• AI-Supported modeling for friction estimation

  (Third Party Funds Single)

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• Optimized Reinforcement Architecture for Complex Energy Management

  (Third Party Funds Single)

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• Development of an innovative camera-based framework for collision-free human-machine movement

  (Third Party Funds Single)

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• OXO-LOHC: Autotherme und ultratiefe Wasserstoff-Freisetzung aus LOHC

  (Third Party Funds Single)

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• Model predictive flight control

  (Third Party Funds Single)

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• Robust energy-based control of MMC/HVDC systems

  (Third Party Funds Single)

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• Hardware architecture, automatic control, autonomy functionality, and developer community: Modular learning control and planning for mobile professional operation vehicles

  (Third Party Funds Group – Sub project)

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• Formulation of dispersed systems via (melt) emulsification: Process design, in situ diagnostics and regulation

  (Third Party Funds Group – Sub project)

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• Formulierung von dispersen Systemen durch (Schmelz-)Emulgierung: Prozessgestaltung, In-situ-Diagnostik und Regelung

  (Third Party Funds Group – Sub project)

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• Predictive and learning control methods

  (Third Party Funds Group – Sub project)

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• Robust Planning and Control using Probabilistic Methods

  (Third Party Funds Group – Sub project)

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• Cooperative manipulation with dual-arm robots at the payload limit

  (Third Party Funds Single)

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