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© Guido Kramann

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Robuste Systemintegration
1 Grundlagen
..1.1 Newton
....1.1.1 LinearSchwinger
....1.1.2 Daempfung
....1.1.4 ODE
....1.1.5 Saaluebung
..1.2 NewtonEuler
....1.2.1 Traegheitsmomente
....1.2.2 Modellgleichungen
....1.2.3 Einfachpendel
..1.3 Scilab
....1.3.1 Erste_Schritte
....1.3.2 Skripte
....1.3.3 Funktionen
..1.4 Laplace
....1.4.1 Eigenwerte
....1.4.2 PT1
..1.5 Regleroptimierung
....1.5.1 Guetefunktion
....1.5.2 Heuristiken
....1.5.3 Scilab
..1.6 Einstellregeln
....1.6.1 Totzeit
....1.6.2 Methode1
....1.6.3 Methode2
....1.6.4 Scilab
..1.7 Zustandsregler
..1.8 Polvorgabe
..1.8 Polvorgabe_alt
..1.9 Beobachter
....1.9.1 Haengependel
..1.10 Daempfungsgrad
..1.11 Processing
....1.11.1 Installation
....1.11.2 Erste_Schritte
....1.11.3 Mechatronik
....1.11.4 Bibliotheken
....1.11.5 Uebung
....1.11.6 Snippets
......1.11.6.1 Dateioperationen
......1.11.6.2 Bilder
......1.11.6.3 GUI
......1.11.6.4 Text
......1.11.6.5 PDF
......1.11.6.8 Maus
......1.11.6.10 Zeit
......1.11.6.13 Animation
......1.11.6.15 Simulation
....1.11.7 Referenzen
..1.12 Breakout
2 Beispiel
3 Beispielloesung
4 Praxis
5 javasci
6 Fehlertoleranz1
7 Reglerentwurf
..7.1 Sprungantwort
..7.2 Messdaten
..7.3 Systemidentifikation
..7.4 Polvorgabe
..7.5 Beobachter
..7.6 Robuster_Entwurf
..7.7 SIL
8 Systementwicklung
9 Arduino
..9.1 Lauflicht
..9.2 Taster
..9.3 Sensor
..9.12 Motor_PWM1
..9.13 Motor_PWM2_seriell
..9.14 Motor_PWM3_analogWrite
..9.15 Scheduler
..9.20 AV
..9.21 Mikrofon
..9.22 Universal
....9.22.1 Laborplatine
....9.22.2 LED_Leiste
....9.22.3 Motortreiber
....9.22.4 Sensoreingaenge
....9.22.5 Taster
....9.22.6 Tests
....9.22.7 Mikrofon
....9.22.8 Lautsprecher
....9.22.9 Fahrgestell
..9.23 Zauberkiste
..9.24 OOP
....9.24.1 Uebungen
..9.25 AVneu
....9.25.1 Tests
..9.26 DA_Wandler
..9.27 CompBoard
....9.27.1 Tastenmatrix
....9.27.2 ASCIIDisplay
..9.28 CTC
..9.29 Tonerzeugung
10 EvoFuzzy
..10.1 Fuzzy
....10.1.1 Fuzzylogik
....10.1.2 FuzzyRegler
....10.1.3 Uebung9
....10.1.5 Softwareentwicklung
......10.1.5.1 AgileSoftwareentwicklung
......10.1.5.2 FuzzyRegler
......10.1.5.3 Uebung
....10.1.6 Umsetzung
......10.1.6.1 FuzzyRegler
......10.1.6.2 Simulation
......10.1.6.3 Optimierung
......10.1.6.4 Uebung
....10.1.7 Haengependel
......10.1.7.1 Haengependel
......10.1.7.2 Simulation
......10.1.7.3 FuzzyRegler
......10.1.7.4 Optimierer
......10.1.7.5 Genetisch
....10.1.8 Information
....10.1.9 Energie
..10.2 Optimierung
....10.2.1 Gradientenverfahren
....10.2.2 Heuristiken
....10.2.3 ModifizierteG
....10.2.4 optim
..10.3 Genalgorithmus
..10.4 NeuronaleNetze
....10.4.1 Neuron
....10.4.2 Backpropagation
....10.4.3 Umsetzung
....10.4.4 Winkelerkennung
..10.5 RiccatiRegler
11 Agentensysteme
12 Simulation
20 Massnahmen
21 Kalmanfilter
..21.1 Vorarbeit
..21.2 Minimalversion
..21.3 Beispiel
30 Dreirad
31 Gleiter
..31.1 Fehlertoleranz

9.24.1 Übungsaufgaben auf der Grundlage von universalboard_regler2

Im Verlauf dieser Übung soll eine automatische Optimierung des Regelparameters implementiert werden.

Die hierzu notwendigen Schritte werden innnerhalb der Einzelaufgaben formuliert.

Orientieren Sie sich an den diversen Beispielen, die Sie in den vorangehenden Kapiteln finden.

Dinge, die nicht verständlich sind, werden bei Nachfrage vom Dozenten erläutert.

Aller Quelltext, der beim Ursprungsprojekt angefaßt oder ergänzt wird, soll spätestens bei Abschluß einer Aufgabe objektorientiert umgeschrieben werden.

Aufgabe 1

  • Übertragen Sie universalboard_regler2 auf Ihr AV.
  • Passen Sie die Sollgrösse des P-Reglers an, um Runden fahren zu können, ohne "vom Tisch zu fallen, oder an der Wand hängen zu bleiben".
  • Finden Sie einen erlaubten Bereich für den P-Regler.
  • Lösen Sie die Aufgabe so, dass die Änderung des Sollwertes es nicht erforderlich macht, das Programm neu auf das Arduino-Board zu übertragen.

Aufgabe 2

  • Überlegen Sie sich ein Konzept zur Messung der Rundenzeit und setzen es um. Das Fahrzeug soll seine eigene Rundenzeit messen.
  • Überlegen Sie ein Konzept zum Abrufen der letzten Rundenzeit(en) über die serielle Schnittstelle und setzen es um. Beispielsweise könnten mit den Tastern zwischen verschiedenen Modi umgeschaltet werden, bzw. durch Tastendruck die letzten Werte an den PC gesendet werden.

Aufgabe 3

  • Setzen Sie ein modifiziertes Gradientenverfahren um, um optimale Einstellungen für den P-Regler zu finden.
  • Berücksichtigen Sie in einer fortgeschrittenen Variante nicht nur den Sollwert, sondern auch den Verstärkungsfaktor bei der Rückführung der Regeldifferenz.

Aufgabe 4 - Agentensysteme

In der Vorlesung wurde das Konzept von "Agentensystemen" beschrieben. Nutzen Sie diese Beschreibung bei der Umsetzung eines AVs, das verschiedene Betriebsmodi kennt, mit deren Hilfe auch Situationen wie "Hängenbleiben", "Konvoifahrt", "Abgrundnähe" erkannt und bewältigt werden können.

Beginnen Sie mit einer Untersuchung, an deren Ende Sie ein Konzept für das Erkennen von "Hängenbleiben" haben und integrieren Sie diese in das Gesamtprogramm.

Aufgabe 5 - Fuzzy-Regler

  • Implementieren Sie zunächst einen einfachen Fuzzy-Regler für das Fahrzeug und dann einen der Aufgabe 4 mit einbezieht.
  • Verwenden Sie dazu ein vereinfachtes Konzept für die Defuzzifizierung (Schwerpunktbildung), bei der die Gewichte nicht als Trapez, sondern als nadeln wirken.