Table of Contents

1.  Aktuelles

Lehrveranstaltung war im Sommersemester 2008 letztmalig im Angebot.
Ähnliche Inhalte werden in der Lehrveranstaltung "Methoden der Qualitätssteuerung in technischen Prozessen" ab Wintersemester 2009/10 angeboten.

2.  Einordnung der Lehrveranstaltung

3.  Überblick

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den Studenten der Informatik Wissen über die Steuerungs- und Regelungstechnik, die notwendigen theoretischen Grundlagen, die kybernetischen Prinzipien und die praktischen Anwendungen im Bereich der Prozessinformatik zu vermitteln.
Im Rahmen der Einführung werden Begriffe zum Gegenstand der Vorlesung definiert und anschaulich die Beziehungen zur Kybernetik hergestellt.

Die in der Regelungstechnik auftretenden Signale werden klassifiziert und spezielle, häufig benötigte Signale analytisch beschrieben.
Das Verhalten kontinuierlich arbeitender, linearer Systeme wird im Zeitbereich mittels Differenzialgleichungen vorgenommen und durch die Anwendung der Methoden der Laplace-Transformation der Übergang in den Bildbereich hergestellt. Anhand von signifikanten Beispielen wird die Anwendung der Methode geübt und gleichzeitig der Systemgedanke gefestigt. Durch die Verknüpfung von Übertragungsgliedern entstehende Systeme – speziell Rückkopplungsstrukturen – und deren Vereinfachungen werden betrachtet.

Insbesondere wird der Regelkreis bezüglich seines Führungs- und Störungsübertragungsverhaltens untersucht; charakteristische Strukturen werden vorgestellt und Stabilitätsprobleme diskutiert.
Die für die Prozessautomatisierung wichtigen Steuerungen mittels Prozessrechner führen zur Behandlung von Abtastsystemen und deren analytischer Beschreibung im diskontinuierlichen Zeitbereich durch Differenzengleichungen bzw. im Bildbereich durch z-Transformation. Analogien zu den kontinuierlichen Systemen werden hergestellt und Unterschiede (Informationsverlust, Abtastperiode, Parameterabhängigkeiten...) herausgearbeitet; auf Stabilitätsprobleme wird hingewiesen.

Fuzzy-Methoden zur Beschreibung großer, komplexer, nicht mehr exakt analytisch behandelbarer Systeme werden vorgestellt. Das mathematische Grundgerüst (unscharfe Mengen, Operationalisierung, Inferenz und Defuzzyfizierung) wird anwendungsorientiert dargestellt. Regelkreise mit Fuzzyreglern werden entwickelt und diskutiert.

4.  Gliederung der Vorlesung

1. Vorbetrachtung
   1. Historie
   2. Begriffe (Mechanisierung/Automatisierung/Kybernetik)
   3. Beispiele
2. Signale
   1. Klassifizierung
   2. Spezielle deterministische Signale
3. Übertragungsglieder
   1. Lineares Übertragungsglied
   2. Beschreibende Zeit- und Bildfunktionen
      1. Gewichtsfunktion
      2. Übergangsfunktion/Sprungantwort
      3. Übertragungsfunktion
      4. Regeln der Laplace -Transformation
      5. Beispiele
      6. Symbolik von Übertagungssystemen
4. Verknüpfung von Übertragungsgliedern
   1. Reihenschaltung
   2. Parallelschaltung
   3. Rückführschaltungen
   4. Vereinfachen von Signalflußplänen
   5. Beispiele
5. Elementarglieder/technische Realisierung
   1. P-Glied...PID-Glied
6. Regelung – Regelkreis
   1. Definition
   2. Struktur
   3. Technisches Beispiel
   4. Übungen
   5. Regelungssysteme
7. Güte der Regelung
8. Stabilität
9. Digitale Regelung als Abtastregelkreis
   1. Der Rechner im Regelkreis
   2. Übertragung diskontinuierlicher Signale
      1. Diskontinuierliche Signale
      2. Differenzengleichung
      3. Glättung/DAU
      4. Signalübertragung im Zeitbereich
   3. Z-Transformation als Zeitfolgentransformation
      1. Transformationsregeln
      2. Grenzwertsätze
      3. Rücktransformation
      4. Beispiele
   4. Übertragungsfunktion von Regelalgorithmen
      1. Kennfunktionen
      2. Regelungsalgorithmen/I-Verhalten/Verstärkung
      3. Kontinuierlicher Teil des Regelkreises
      4. Stabilität
      5. Beispiele
10. Fuzzy–Logic/Fuzzy–Control
    1. Einführung und Begriffe
    2. Grundlagen der Fuzzy-Logic
       1. Scharfe und Unscharfe Mengen
       2. Verallgemeinerung der elementaren Mengenoperationen
       3. Operationalisierung
       4. Zusammenfügen unscharfer Regeln (Inferenz)
       5. Defuzzifizierung
    3. Fuzzy–Regelung
       1. Fuzzy–Regelkreis
       2. Entwurfsschritte
       3. Eigenschaften eines Fuzzy–Reglers
       4. Beispiel
11. Literatur