ELT01460 – Time Discrete Systems

Module
Time Discrete Systems
Zeitdiskrete Systeme
Module number
ELT01460
Version: 1
Faculty
Electrical Engineering
Level
Bachelor/Diploma
Duration
1 Semester
Semester
Winter semester
Module supervisor

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

Lecturer(s)

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

Course language(s)

German - 80.00%
in "Zeitdiskrete Systeme"

English - 20.00%
in "Zeitdiskrete Systeme"

ECTS credits

4.00 credits

Workload

120 hours

Courses

4.00 SCH (1.00 SCH Internship | 3.00 SCH Lecture with integrated exercise / seminar-lecture)

Self-study time

60.00 hours
60.00 hours Self-study - Zeitdiskrete Systeme

Pre-examination(s)

Internship
in "Zeitdiskrete Systeme"

Examination(s)

schriftliche Prüfungsleistung -
Module examination | Examination time: 90 min | Weighting: 100%
in "Zeitdiskrete Systeme"

Media type
No information
Instruction content/structure

- 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

Qualification objectives

- 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

Social and personal skills

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

Special admission requirements

keine

Recommended prerequisites

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

Continuation options
No information
Literature

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

Notes
No information