- Dozent(in): Walter Götzmann
- Dozent(in): Prof. Dr. Matthias Seitz
- Dozent(in): Ruiyao Gao Hoffmann
- Dozent(in): Prof. Dr. Matthias Seitz
Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende der Bachelorstudiengänge Automatisierungstechnik (UB) im 7. Semester. Sie umfasst pro Woche durchschnittlich 3 Stunden für Vorlesung und Labor und 1 Stunde für die Präsentation der Seminararbeiten. |
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ÜBERBLICK (nähere Hinweise zu den Vorlesungszielen |
In Anlagen der Chemie-, Pharma- und Nahrungsmittelindustrie gibt es eine Die Prozesse werden von Prozessleitsystemen (PLS) gesteuert. Sie bestehen Durch die elektronische Vernetzung von Prozessleitsystemen mit Produktions- Die Vorlesung gibt zunächst einen Überblick über wichtige verfahrenstechnische
Seminararbeiten der Studierenden, die in der zweiten Semesterhälte präsentiert werden. |
- Dozent(in): Prof. Dr. Matthias Seitz
Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende des Master-Studiengangs Elektrotechnik im 1. Semester. Sie umfasst pro Woche durchschnittlich 2 Vorlesungsstunden inklusive von den Studierenden vorgetragenen Seminarthemen. Teil 1 der Vorlesung "Bildverarbeitung zur Steuerung von Industrierobotern" wird von Prof. Dr. Wasenmüller im gleichen Semester parallel gelesen und umfasst durchschnittlich 2 Vorlesungsstunden. |
ÜBERBLICK |
Industrieroboter sind komplexe armähnliche Gebilde mit elektrischen und mechanischen Komponenten, die mit hoher Arbeitsgeschwindigkeit fahren, um Objekte zu bewegen oder zu bearbeiten. Sie stellen für den Automatisierungstechniker einen interessanten Anwendungsfall der Mechatronik dar, weil viele Gebiete der Informationsverarbeitung, Mechanik und Elektrotechnik betrachtet werden müssen. Um Roboter in einer teilweise unbekannten Umgebung navigieren zu können, ist eine komplexe Sensorik erforderlich. Wie der Mensch wird auch der Roboter für solche Anwendungen mit elektronischen Augen in Form von Kameras ausgestattet. Die davon aufgenommenen Videobilder sind so zu verarbeiten, dass die dreidimensionale Zielposition ermittelt wird, an die der Robotergreifer zu fahren ist. Die Vorlesung versucht die Grundprinzipien folgender Themen zu vermitteln:
Im Rahmen des Seminars besteht die Möglichkeit, das in der Vorlesung erworbene Wissen an theoretischen und praktischen Aufgaben weiterzuentwickeln. |
- Prof. Dr. M. Seitz: Prof. Dr. Matthias Seitz
Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende des Masterstudiengangs Automatisierungs- und Energiesysteme im 1. Semester. Sie umfasst pro Woche durchschnittlich 4 Stunden mit praktischen Übungen. Teil 2 der Vorlesung "Gehobene Verfahren der Regelungstechnik" wird von Prof. Dr. Götzmann im gleichen Semester im Anschluss an Teil 1 gelesen und umfasst ebenfalls durchschnittlich 4 Wochenstunden. |
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ÜBERBLICK (Details zur Vorlesung |
Viele Prozesse ändern ihr Verhalten während des Betriebs. Für solche zeitvarianten Prozesse sind Regelungsverfahren
erforderlich, die den Regler automatisch auf die sich ändernde Prozesssituation anpassen.
Selbsteinstellenden Regler nutzen zur Identifikation des
weitgehend unbekannten Prozessverhaltens meist ein Modell.
Der Regler wird dann auf das Modell angepasst, so dass er den
Prozess wunschgemäß regelt, wenn das Modell den Prozess
hinreichend nachbildet.
Wenn der Prozess jedoch strukturell unbekannt oder schwer
modellierbar ist, werden neuronale Netze eingesetzt. Sie basieren
auf dem Prinzip Speichern statt Rechnen und können wie neben
skizziert einerseits den Prozess modellieren. Andererseits kann
auf Basis dieses Prozessmodells ein zweites neuronales Netz mit
optimalen STellwerten trainiert werden, das dann als Regler
arbeitet.
Die Vorlesung vermittelt die Grundprinzipien folgender Themen:
- Grundstrukturen adaptiver Regelsysteme
- Entwurf selbsteinstellender Regler für zeitvariante Prozesse
- Imitation menschlicher Intelligenz durch Fuzzy- und Neuro-Regelungen
Neuronale Netze zur Klassifikation und Funktionsapproximation - Lernende Regelkreise für Prozesse mit unbekanntem Verhalten
Im Rahmen der Übungen besteht die Möglichkeit, das in der Vorlesung erworbene Wissen an Übungsaufgaben und Simulationen anzuwenden.
- Prof. Dr. M. Seitz: Prof. Dr. Matthias Seitz
und Mechatronik/Automatisierungstechnik (MEB) im 6. Semester. Sie umfasst pro Woche durchschnittlich 3 Vorlesungsstunden und 1 Stunde für praktische Übungen im Labor. |
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Zur Steuerung und Regelung dieser Maschinen erfolgt heutzutage mit Motion-Control-Systemen, die wie eine SPS nach IEC 61131 und mit Standard-Motionbausteinen der PLCopen programmiert werden können. Trotzdem erfordert der Softwareentwurf genaue Kenntnisse der Konzepte zur Programmierung von Bewegungsbahnen, Achssynchronisierung, Interpolation, Lageregelung und Koordinatentransformation. Damit die Bewegungsprozesse möglichst autonom ablaufen, werden vielfältige intelligente Sensoren eingesetzt und ausgewertet. Vor allem durch automatische Auswertung von Kamerabildern können Bewegungsprozesse zielgerichtet gesteuert werden. |
- Dozent(in): Prof. Dr. Matthias Seitz
Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende der Bachelorstudiengänge Automatisierungstechnik (UB), Lehramt Elektro- und Informationstechnik (ELB) sowie Energietechnik und erneuerbare Energien (EB) im 4. Semester. Sie umfasst pro Woche durchschnittlich 2 Vorlesungsstunden und 2 Stunden für praktische Übungen im Labor. |
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ÜBERBLICK (nähere Hinweise zu den Vorlesungszielen |
Die Steuerung bzw. Automatisierung technischer Prozesse erfolgt heutzutage Die Vorlesung behandelt zunächst den Systemaufbau solcher Steuerungen und
dargestellt. Neben der Programmierung der gewünschten Funktionalität |
- Prof. Dr. M. Seitz (SET): Prof. Dr. Matthias Seitz