ELT01460 – Zeitdiskrete Systeme

Modul
Zeitdiskrete Systeme
Time Discrete Systems
Modulnummer
ELT01460
Version: 1
Fakultät
Elektrotechnik
Niveau
Bachelor/Diplom
Dauer
1 Semester
Turnus
Wintersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. Lutz Zacharias
Lutz.Zacharias(at)fh-zwickau.de

Dozent/-in(nen)

Prof. Dr. Lutz Zacharias
Lutz.Zacharias(at)fh-zwickau.de

Lehrsprache(n)

Deutsch - 80.00%
in "Zeitdiskrete Systeme"

Englisch - 20.00%
in "Zeitdiskrete Systeme"

ECTS-Credits

4.00 Credits

Workload

120 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (1.00 SWS Praktikum | 3.00 SWS Vorlesung mit integr. Übung / seminaristische Vorlesung)

Selbststudienzeit

60.00 Stunden
60.00 Stunden Selbststudium - Zeitdiskrete Systeme

Prüfungsvorleistung(en)

Praktikum
in "Zeitdiskrete Systeme"

Prüfungsleistung(en)

schriftliche Prüfungsleistung -
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 90 min | Wichtung: 100%
in "Zeitdiskrete Systeme"

Medienform
Keine Angabe
Lehrinhalte/Gliederung

- Entwurf und Implementation von innovativen zeitdiskreten Regelsystemen
- Strukturoptimale High-Gain-Algorithmen
- Maßnahmen bei signifikanten Parametervarianzen der Regelstrecke – Zeitdiskrete robuste Regelungen
- Prädiktive Reglungen
- Bedämpfung von Quantisierungseffekten
- Nichtlineare Zusatzmaßnahmen in zeitdiskreten Regelalgorithmen
- Fuzzyreglungen
- Künstliche neuronale Netze

Qualifikationsziele

- Entwurf und Implementation von innovativen zeitdiskreten Regelsystemen

- Strukturoptimale High-Gain-Algorithmen

- Maßnahmen bei signifikanten Parametervarianzen der Regelstrecke - Zeitdiskrete robuste Regelungen

- Prädiktive Reglungen

- Bedämpfung von Quantisierungseffekten

- Nichtlineare Zusatzmaßnahmen in zeitdiskreten Regelalgorithmen

- Fuzzyreglungen - Künstliche neuronale Netze

Sozial- und Selbstkompetenzen

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage: - Die erworbenen Kenntnisse bei der Behandlung von zeitdiskreten Systemen zur Synthese von neuartigen, effizienten Regelalgorithmen zu abstrahieren und zu benutzen - Auch regelungstechnisch schwierige Prozesse zu stabilisieren und mit Hilfe der verfügbaren Stellenergie optimal zu beeinflussen - Die grundlegenden Wirkungsweisen von Fuzzy Logic und künstlichen neuronalen Netzen zu kennen und zu verstehen

Besondere Zulassungsvoraussetzung

keine

Empfohlene Voraussetzungen

- Erfolgreicher Abschluss der Moduls ELT 143 Regelungstechnik II - Solide Kenntnisse der mathematischen Behandlung von kontinuierlichen Systemen der Regelungstechnik - Grundkenntnisse über Abtastsysteme

Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
Literatur

Isermann, Rolf: Digitale Regelsysteme. Springer; Unbehauen, Heinz: Regelungstechnik I, II, III Verlag Friedr. Vieweg & Sohn.

Hinweise
Keine Angabe