Regelungstechnik

Prof. Dr. K.-H. Steglich

Kurzinhalt

Vorlesung:
> Einführung: Grundbegriffe der Regelungstechnik nach DIN 19226, Elementare Übertragungsglieder: P-, I-, PT1-, DT1-Glieder und Sprungantworten
> Modellbildung: Beschreibung zeitkontinuierlicher Systeme im Zeitbereich, Aufstellung von Differentialgleichungen, Praktische Anwendungen aus den Bereichen Elektronik und Mechanik, Analogiebetrachtungen
> Laplace-Transformation: Praktische Anwendung der Laplace-Transformation zur Lösung von Differentialgleichungen, Übertragungsfunktion, Pole und Nullstellen, Grenzwertsätze, Praktische Anwendungsbeispiele
> Frequenzgang: Definition und experimentelle Ermittlung, Systemidentifikation, Darstellung im Bode-Diagramm
> Regler: P-, PI-, PD-, PID- und PI-T1-Regler, Aufbau und Wirkungsweise
> Regelkreisentwurf: Reglerentwurf im Bode-Diagramm, Einstellregeln, Stabilität und Stabilitätsgrenze, Regelabweichung, Fallbeispiele aus der Praxis

Labor:
> Einführung in die Regelungstechnik; Regelverhalten einfacher Regelkreise
> Untersuchungen zum dynamischen Verhalten von Regelstrecken; Aufnahme von Sprungantworten; stationäres Verhalten
> Aufnahme von Frequenzgängen; Darstellung im Bode-Diagramm
> Auswahl und Auslegung von Reglern; Offener/geschlossener Regelkreis; Untersuchungen zum Stör- und Führungsverhalten sowie zum stationären Regelfehler von Regelkreisen

ML: Machine Learning

Die Vorlesung vermittelt grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und der statistischen Musteranalyse. Dabei werden die einzelnen Themen anhand von aktuellen praktischen Anwendungsgebieten des maschinellen Lernens vorgestellt. Zu den Themen gehören: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Bayes’sche Entscheidungstheorie, Gradientenverfahren, Ensemble-Lernalgorithmen sowie Evaluationsmetriken und -techniken.