Modellierung und Simulation mechatronischer Systeme

Grundlagen der Physik, Mathematik (Differentialgleichungen), Elektrotechnik und Mechanik.

Die Vorlesung offeriert eine Systematik der Erstellung von mathematischen Modellen physikalischer (dynamischer ) Systeme. Zunächst wird die Modellierung elektrischer Schaltkreise, mechanischer eindimensionaler, hydraulischer und einfacher thermodynamischer Systeme erörtert. Die Gemeinsamkeiten solcher Modellierungsaufgaben werden aufgezeigt. Anschließend werden Bondgraphen als Werkzeuge zur systematischen Modellierung physikalischer Systeme durch Leistungsflüsse eingeführt. Die Modellierung mechatronischer Systeme wird unter Anwendung der neuen Werkzeuge wiederholt. Sodann wird die Modellierung thermodynamischer Systeme behandelt. Weiters behandelt die Vorlesung die Modellierung von zweidimensionalen mechanischen Systemen sowie die Linearisierung von nichtlinearen Systemen. Im letzten Teil der Modellbildung widmen wir uns diskontinuierlichen Systemen. Es wird gezeigt, wie Modelle von Dioden (Schaltern), mechanischer Haft-Gleitreibung sowie mechanischer Kontakte mit Spiel (Lose) erstellt werden.

Es werden Algorithmen zur numerischen Integration (Simulation) der modellierten Systeme besprochen.

Abschließend wird das theoretische Wissen in Form mehrerer Seminare in die Praxis umgesetzt. Es wird ein Modell eines DC-Motors erstellt und dann mit dem realen System verglichen, um dann mittels Model-Based Controller Design einen Regler auszulegen. Der am Modell verifizierte Regler-Code wird dann auf eine Zielhardware gespielt, um damit das reale System zu regeln. Um die Motortemperatur bei Nennlast abschätzen zu können wird ein thermisches Modell des Motors erstellt.

Die Studierenden sind in der Lage dynamisch Modelle mechatronischer Systeme zu erstellen. Dazu erhalten die Studierenden einen Überblick über verschiedene Modellierungstechniken (Differential-Algebraische Gleichungen und Bondgraphen) und wenden vor allem Bondgraphen an mechatronischen Aufgabenstellungen an. So eignen sie sich nicht nur theoretisches Wissen an, sondern setzen dieses auch unter Verwendung aktueller Simulationsumgebungen um. Zusätzlich haben sie ein besseres Verständnis erlangt, da sie die Einflüsse der numerischen Integration (Simulation) diskutiert haben.

Vorbereitung anhand von Videos zum Inhalt der Vorlesung. Vorlesung mit vielen Rechenbeispielen an der Tafel, um den Inhalt zu verstehen. Homework, um den Inhalt zu vertiefen und um selbstständig Probleme zu lösen. Modelle werden in MATLAB/Simulink implementiert, um die Simulationsergebnisse zu interpretieren. Seminarreihe im Labor, um die Modellbildung, Simulation, Verifikation und Regelung anhand eines realen mechatronischen Systems zu begreifen.

Prüfung (70 %) und Projektergebnisse (30 %).

Für eine positive Gesamtnote müssen in jedem Prüfungsteil mindestens 50% der Punkte erzielt werden.

Nicht zutreffend

• Thomas Lienhard Schmitt, Markus Andres: Methoden zur Modellbildung und Simulation mechatronischer Systeme: Bondgraphen, objektorientierte Modellierungstechniken und numerische Integrationsverfahren, 1 Auflage, Springer Vieweg, 2019
• YouTube Channel: https://www.youtube.com/@thomaslienhardschmitt859/videos
• Dean C. Karnopp, Donald L. Margolis und Ronald C. Rosenberg. System Dynamics: Modeling, Simulation and Control of Mechatronic Systems. 5th edition. John Wiley & Sons, 2012.
  Werner Roddeck. Grundprinzipien der Mechatronik: Modellbildung und Simulation mit Bondgraphen, 4. Auflage, Springer Vieweg, 2022
• Cellier, François E. (1991): Continuous system modeling. New York, NY (u.a.): Springer. 
  
  

Präsenzveranstaltung