kramann.info
© Guido Kramann

Login: Passwort:










Regelungssysteme
1 day_by_day
2 Heizregelkreis
3 Verzoegerungsglieder
4 Laplace
..4.1 Eigenwerte
..4.2 PT1
..4.3 PRegler
..4.4 Scilab
5 Regleroptimierung
..5.1 Guetefunktion
..5.2 Heuristiken
..5.3 Scilab
..5.4 Gradientenverfahren
..5.5 ModifizierteG
..5.6 Gleichstrommotor
..5.7 Stoerverhalten
6 Javaanwendung
..6.1 PIDgeregelterAntrieb
..6.2 RungeKuttaIntegrator
..6.3 Gradientenverfahren
7 Einstellregeln
..7.1 Totzeit
..7.2 Methode1
..7.3 Methode2
..7.4 Scilab
..7.5 Daempfungsgrad
..7.6 Uebung
8 Polvorgabe
9 Beobachter
10 AutonomerHackenprosche
..10.1 Herleitung
..10.2 Scilab
..10.3 Modellerweiterung
..10.4 Scilab
..10.5 Modellgueltigkeit
..10.6 java
11 Stabilitaet
..11.1 Beispiele
..11.2 Nyqusitkriterium
..11.3 Windup
..11.4 Bode
12 Adaptiv
..12.1 Definition
..12.2 Einachser
..12.3 Auswertung
..12.4 Identifikation
..12.5 Regleroptimierung
..12.6 Zustandsregler
..12.7 Beobachter
13 Analyse
..13.1 Linear
..13.2 Nichtlinear
14 Kalmanfilter
15 Ue_04_2014
..15.1 Geschwindigkeit
..15.2 Richtung
..15.3 Gesamtsystem
..15.4 RiccatiUSW
..15.5 TdOT
16 Inverses_Pendel
17 Einachser
..17.1 Mechanik
..17.2 Uebung8
18 Fuzzy
..18.1 Fuzzylogik
..18.2 FuzzyRegler
..18.3 Uebung9
..18.5 Softwareentwicklung
....18.5.1 AgileSoftwareentwicklung
....18.5.2 FuzzyRegler
....18.5.3 Uebung
..18.6 Umsetzung
....18.6.1 FuzzyRegler
....18.6.2 Simulation
....18.6.3 Optimierung
....18.6.4 Uebung
..18.7 Haengependel
....18.7.1 Haengependel
....18.7.2 Simulation
....18.7.3 FuzzyRegler
....18.7.4 Optimierer
....18.7.5 Genetisch
..18.8 Information
..18.9 Energie
21 Beispiel1
98 day_by_day_WS2021_SoSe21
99 day_by_day_SoSe2018
kramann.info
© Guido Kramann

Login: Passwort:




Übung (Sommersemester 2017)

(EN google-translate)

(PL google-translate)


Manege frei für die wild gewordene Elektrokutsche - Die etwas andere Einführung in die Regelungstechnik


Überlegen Sie sich, welchen Aspekt der Ihnen bisher bekannten Regelungstechnik Sie unter diesem Motte mit Hilfe der Kutsche vorführen wollen, wie Sie es umsetzen möchten und was dazu alles nötig wäre.

In einem einfachen regelungstechnischen Experiment wurde die Lenkregelung einer Elektrokutsche mit einem P-Regler versehen und dann der Verstärkungsfaktor so lange erhöht, bis diese in einen kritischen Zustand überführt wurde.

Der Verlauf der Schwingungen über die Zeit wurde aufgezeichnet. Die nachfolgende Matrix enthält in der ersten Spalte die Zeit in Sekunden, in der zweiten die Regelabweichung und in der dritten den Betrag der Stellgröße, wobei ein Offset von 2550 abgerechnet werden muß.

messung.zip - Messdaten (.sce-Datei in Scilab mit exec ausführen)

Aufgabe 1

Versuchen Sie aus diesen Daten die Parameter für einen P, PI und PID- Regler zu bestimmen, indem Sie die Daten nach Scilab importieren, sie dort aufbereiten und die 1. Methode nach Ziegler und Nichols anwenden.

Aufgabe 2

Nachfolgender Quelltext repräsentert das Programm, mit dem bislang der P-Regler realisiert wurde. Modifizieren Sie es so, dass P, PI und PID-Regler aus der vorangegangenen Aufgabe getestet werden können.

K4_Pregler.zip - Processing-Programm mit P-Regler.

Aufgabe 3

Für die Regelstrecke soll angenommen werden, dass sie einem PT2-Übertragungsglied mit Totzeit entspricht. Suchen Sie nach einem Weg, dieses System mit Hilfe der gefundenen Daten zu identifizieren.

Aufgabe 4

Versuchen Sie mit Hilfe des in Aufgabe 3 gewonnenen Modells einen PI-Regler erneut optimal auszulegen. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit denen aus Aufgabe 2.