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© Guido Kramann

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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
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Die Fuzzy-Methode

  • Das Antriebsmoment eines einachsigen Vehikels soll geregelt werden.
  • Dies soll in der Realität mit Hilfe einer Schaltung aus Entfernungssensor, Mirkocontrollers mit A/D-Wandler und Pulsweitenmodulierten Ausgang und einem Motortreiber geschehen.
  • Der Mikrocontroller verarbeitet seine Daten mit einer bestimmten Taktfrequenz.
  • A/D-Wandler und Pulsweiten modulierter Ausgang liefern Diskrete, also nicht kontinuierliche Werte.
  • Eine weitere Schwierigkeit bei der Erstellung eines adäquaten Modells stellt die fehlende Kalibrierung der Sensoren und Aktuatoren dar.
  • Diese Tatsachen machen es sehr schwer einen klassischen Regelkreis für das System zu entwerfen.
  • Ein Fuzzy-Regler kann dagegen auch unter solchen Umständen erfolgreich umgesetzt werden.
  • Hier wid das Regelverhalten zunächst in WENN-DANN-Regeln verbal festgelegt.
  • In diesen Regeln können sowohl Orts und Zeit-diskrete, als auch kontinuierliche Größen vorkommen.