Technische Universit├Ąt Ilmenau

Process Analysis 1 - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

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module properties Process Analysis 1 in degree program Bachelor Informatik 2010
ATTENTION: not offered anymore
module number1589
examination number2200021
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2212 (Simulation and Optimal Processes)
module leaderProf. Dr. Pu Li
term winter term only
languageDeutsch
credit points3
on-campus program (h)34
self-study (h)56
obligationelective module
examwritten examination performance, 120 minutes
details of the certificate

Take-Home-Klausur; Kontakt:; yuri.shardt@tu-ilmenau.de

alternative examination performance due to COVID-19 regulations incl. technical requirements
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

Vorausgesetzt wird der erfolgreiche Abschluss folgender Fächer:   

  • Mathematik 1 und 2
  • Physik 1 und 2
  • Elektrotechnik  1
learning outcome

Die Studierenden können für wesentliche technische Systeme ein mathematisches Modell aufbauen, das für Analyse, Simulation und Reglerentwurf geeignet ist. Sie kennen wesentliche Modellbildungsprinzipien der theoretischen Modellbildung und können im Rahmen einer experimentellen Modellbildung eine Parameteridentifikation und eine Modellvalidierung durchführen.

content

Möchte man das Verhalten eines technischen Systems vor seiner Realisierung simulativ untersuchen oder eine Regelung für das System entwerfen, benötigt man ein Modell (also eine mathematische Beschreibung) des Systems. Die Entwicklung eines geeigneten Modells kann sich in der Praxis als aufwändig erweisen. In der Vorlesung werden systematische Vorgehensweisen und Methoden für eine effiziente Modellbildung entwickelt. Dabei wird in die Wege der theoretischen und experimentellen Modellbildung unterschieden.

Nach einer Einführung (Kapitel 1) werden zunächst Methoden der theoretischen Modellbildung (Kapitel 2) vorgestellt. Ausgangspunkt sind Modellansätze und Modellbildungsprinzipien in verschiedenen physikalischen Domänen wie z.B. der Mechanik. Diese werden durch Analogiebetrachtungen und die Darstellung im Blockschaltbild miteinander verknüpft, und Methoden zur Modellvereinfachung werden diskutiert. Für die experimentelle Modellbildung (Kapitel 3-5) werden allgemeine Modellansätze eingeführt und anschließend Methoden Identifikation von Modellparametern aus Messdaten entwickelt. Zur effizienten experimentellen Analyse von Systemen wird die Möglichkeit der Modellvalidierung durch statistische Tests vorgestellt.

Die Kapitel der Vorlesung gliedern sich wie folgt:

1. Einführung

2. Physikalische („Whitebox“) Modelle

3. Allgemeine („Blackbox“) Modelle

4. Parameteridentifikation

5. Modellvalidierung durch statistische Tests

media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation

Die Konzepte werden während der Vorlesung an der Tafel entwickelt. Über Beamer steht ergänzend das Skript mit Beispielen und Zusammenfassungen zur Verfügung. Zur Veranschaulichung werden numerische Simulationen gezeigt.

Das Skript kann im Copyshop erworben oder im PDF-Format frei herunter geladen werden. Auf der Vorlesungs-Webseite finden sich weiterhin aktuelle Informationen, Übungsaufgaben und Unterlagen zur Prüfungsvorbereitung.

literature / references
  • R. Isermann, M. Münchhof: Identification of Dynamic Systems – An Introduction with Applications, Springer Verlag, 2011
  • J. Wernstedt: Experimentelle Prozessanalyse, VEB Verlag Technik, 1989
  • K. Janschek: Systementwurf mechatronischer Systeme, Methoden – Modelle – Konzepte, Springer, 2010
  • W. Kleppmann: Taschenbuch Versuchsplanung, Produkte und Prozesse optimieren, 7. Auflage, Hanser, 2011
evaluation of teaching

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

Hospitation: