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Anzeigesprache

Mechatronik

12 LP

Deutsch

#40553 / #6

Seit SS 2017

Fakultät IV

EN 13

Institut für Energie und Automatisierungstechnik

34311600 FG Elektronische Mess- und Diagnosetechnik

Gühmann, Clemens

Beyer, Christine

clemens.guehmann@tu-berlin.de

POS-Nummer PORD-Nummer Modultitel
120040 15295 Mechatronik

Lernergebnisse

Die Studierenden besitzen einen Überblick auf dem Gebiet der Modellbildung und der Technischen Diagnose und können für die Kernaufgaben Steuerung, Regelung und Diagnose mechatronischer Komponenten (im Kraftfahrzeug) nach wissenschaftlichen Methoden selbständig Lösungen erarbeiten.

Lehrinhalte

In der Vorlesung Modellbildung und Echtzeitsimulation wird anfangs eine Einführung in die Mechatronik gegeben, um anschließend die Methoden und Werkzeuge zur Modellbildung zu lehren. Als Anwendung in der Mechatronik gelten die Gebiete der Diagnose, der Steuerung und der Regelung. In der VL Mustererkennung und Technische Diagnose werden die statistischen Grundlagen der Muster-erken-nung gelehrt. Anschließend werden Klassifikations- und Mustererkennungsverfahren sowie mo-derne Diagnoseverfahren für mechatronische Systeme (Kfz) behandelt. Das Praktikum Mustererkennung und Technische Diagnose enthält die Inhalte der Vorlesung, wobei praktische Probleme gelöst werden: Klassifikation von Elektromotoren. Im Praktikum Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik steht die Anwendung von Modellen im Optimierungsprozess von Kfz-Steuergeräten im Vordergrund. Es wird ein datenbasiertes Modell eines Verbrennungsmotors erstellt um Kennfelder hinsichtlich Emissionen zu optimieren. Zudem werden Motorkomponenten modelliert und auf deren Ansteuerung und Regelung eingegangen.

Modulbestandteile

Pflichtteil:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus Sprache SWS
Modellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme VL 0430 L 318 WS Keine Angabe 2
Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik PR 0430 L 322 WS Keine Angabe 2
Mustererkennung und Technische Diagnose PR 0430 L 341 SS Keine Angabe 2
Mustererkennung und Technische Diagnose VL 0430 L 343 SS Keine Angabe 2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Modellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme (VL):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h
90.0h (~3 LP)

Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik (PR):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0h
Protokolle 1.0 58.0h 58.0h
Vor- und Nachbearbeitung 2.0 8.0h 16.0h
90.0h (~3 LP)

Mustererkennung und Technische Diagnose (PR):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0h
Prtotokollle 1.0 58.0h 58.0h
Vor- und Nachbereitung 8.0 2.0h 16.0h
90.0h (~3 LP)

Mustererkennung und Technische Diagnose (VL):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h
90.0h (~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 360.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 12 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

* Vorlesungen (VL): Frontalvortrag * Praktikum (PR): eigenstandige Bearbeitung von Aufgaben

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Grundlagen der Messdatenverarbeitung, Regelungstechnik, Elektronikgrundkenntnisse, Kenntnisse in der mathematisch-technischen Programmiersprache MATLAB® / Simulink®

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

1. Voraussetzung:
[MDV] bestandenes Praktikum Automobilelektronik
2. Voraussetzung:
[MDV] bestandenes Praktikum Mustererkennung

Abschluss des Moduls

Benotung:

benotet

Prüfungsform:

Schriftliche Prüfung

Sprache:

Deutsch

Dauer/Umfang:

150 min

Dauer des Moduls

Dieses Modul kann in 2 Semestern abgeschlossen werden.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 40.

Anmeldeformalitäten

Anmeldung für die Projekte und Praktika im Sekretariat EN 13 (üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit). Siehe http://www.mdt.tu-berlin.de Die Anmeldeformalitäten für die Portfolioprüfung werden in der ersten Vorlesung der betreffenden Veranstaltung bekannt gegeben.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Bosch: Autoelektrik – Autoelektr onik am Ottomotor VDI-Verlag, 1994
Bosch: Autoelektrik – Autoelektronik. Systeme und Komponenten, 5. Auflage 2007
Bosch: Diesel-Motormangement, 4. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2004
Bosch: Otto-Motormangement, 3. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2005
Brammer, K.; Siffling, G. (1985): Stochastis che Grundlagen des Kalmna-Bucy-Filters. Wahr- scheinlichkeitsrechnung und Zufallsprozesse. Oldenbourg Verlag
Brause; R: Neuronale Netze Stuttgart, Teubner
Brause; R: Neuronale Netze Stuttgart, Teubner
Cellier, F., E.: Continous System Simulation. Springer, 2006
Gipser, M.: Systemdynamik und Simulation. B. G. Teubner Stuttgart – Leipzig 1999
Halfmann, C.; Holzmann, H.(2003): Adaptive Modelle für die Kfz-Dynamik. Springer Verlag
Haykin, S (1994): Neural Networks A Comprehensive Foundation Prentice Hall
Isermann, R. (1988): I dentifikation dynamisc her Systeme. Band I und II. Springer-Verlag
Isermann, R. (1988): Identifikation dyna mischer Systeme. Band I und II. Springer-Verlag
Isermann, R. (2006): Fault- Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Springer Verlag
Krüger, M.: Grundlagen der Kfz-Elektronik, Hanser-Verlag, 2004
Niemann, H. (1983):Klassifikation von Mustern. Springer-Verlag, Berlin.
Reif, K.: Automobilelektro nik ATZ/MTZ-Fachbuch, 2006
Röpke, K.; et al.: DoE – Design of Experiments. Verlag Moderne Industrie 2005
Simani, S.; Fantuzzi, C.;Patton, R.J. (2003) : Model-based Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Identification Techniques, Springer-Verlag
Tiller, M: Introduction to Physical Modelling wi th Modelica. Kluwer Academic Publishers (2001)
Zimmermann, W.; Schmidgall, R.:Bussysteme in der Fahrzeugtechnik ATZ/MTZFachbuch, 2006
Zirn, O.: Modellbildung und Simulation mechatronischer Systeme. Expert Verlag 2002
: Kraftfahrtechnische s Taschenbuch., 25. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag, 2004
Angermann, A.; Beuschel, M.; Rau, M.; Wohl farth, U.: Matlab-Simulink-Stateflow. Oldenbourg- Verlag 2003
Brammer, K.; Siffling, G. (1985): Kalman- Bucy-Filters. Deterministische Beobachtung und stochastische Filterung. Oldenbourg Verlag
Chen, J.; Patton, R.J. (1998): Robust Model Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Bos- ton: Kluwer Academic Publishers.
Duda, R. O.; Hart, P. E.(2000): Pattern Classification.
Frank, P. H. (1994): Diagnoseverfahren in der Automatisierungstechnik. at – Automatisierungs- technik 42. R. Oldenbourg Verlag.
Janczak, A.: Identification of Nonlinear Sy stems Using Neural Networks and Polynomial Models.
Merker, Schwarz, Stiesch, Otto: Verbrennungsmotoren Simulation der Verbrennung und Schad- stoffbildung, überarb. und akt. Auflage, Teubner, 2006. ISBN: 978-3-8351-0080-0
Nelles, Oliver: Nonlinear Sy stem Identification From Classica l Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer Verlag GmbH & Co., Berlin
Otter, M., und andere: Objektorientierte Modellie rung Physikalischer Systeme Aufsatzreihe in Automatisierungstechnik (AT) Teil 1 - 17, at 1999- at 12/2000
Parsons, T. (1987): Voice and Speech Processing. McGraw-Hill Book Company.
Rojas, R (1996): Theorie der neuronalen Netz e. Eine systematische Einführung; Springer Verlag
Unbehauen, H.: Regelungstechnik I. Klassische Verfahren zur Analyse und Synthese linearer kontinuierlicher Systeme. Vieweg Verlag
Wallentowitz, H.; Reif, K.:Handbuch der Kr aftfahrzeugelektronik. Grundlagen, Komponenten, Systeme und Anwendungen Vieweg ATZ/MTZ-Fachbuch, 2006

Zugeordnete Studiengänge

Dieses Modul wird auf folgenden Modullisten verwendet:

Sonstiges

Das Praktikum kann nur bei ausreichenden Ausstattung (wissenschaftliche Mitarbeiter) angeboten werden.