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Fuzzy Control

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Fuzzy Control
Modulbezeichnung (engl.): Fuzzy Control
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Elektrotechnik, Master, ASPO 01.10.2005
Code: E905
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P211-0266, P211-0267
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
3V+1U (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
3
Studiensemester: 9
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 07.01.2010]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

E905 (P211-0266, P211-0267) Elektrotechnik, Master, ASPO 01.10.2005 , 9. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 3 Creditpoints 90 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 45 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Brück
Dozent/innen:
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Brück


[letzte Änderung 12.03.2010]
Lernziele:
Das Fach Fuzzy Control vermittelt die Theorie und Anwendung der neueren Methode der Regelungstechnik. Dabei werden die Hard- und Software  ausführlich in ihrem Zusammenwirken erklärt und anhand von Beispielen eingeübt. Die Studierenden sind in der Lage, für regelungstechnische Aufgabenstellungen die Methodik sicher anzuwenden und die Unterschiede zu klassischen Regelungsverfahren auszuarbeiten. Sie erlernen Kriterien, wann und für welche Aufgaben klassische bzw. Fuzzy Reglerkonzepte einsetzbar sind

[letzte Änderung 07.01.2010]
Inhalt:
1.Introduction
2.Fuzzy Control
3.Case Studies
4.Nonlinear Analysis
5.Fuzzy Identification and Estimation
6.Adaptive Fuzzy Control

[letzte Änderung 07.01.2010]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Overheadfolien, Skript, Beamer

[letzte Änderung 07.01.2010]
Literatur:
Zu Beginn der Vorlesung wird eine CD mit komplettem Unterrichtsmaterial ausgegeben, darin enthalten ist auch eine komplette Literaturliste, die ständig aktualisiert wird. Die Unterrichtsmaterialien sind teilweise in Deutsch und teilweise in Englisch. Somit sind auch ausländische Studierende mit fundierten Englisch Kenntnissen in der Lage der Vorlesung gut zu folgen.
 
Zusätzlich:
[1] S. Abe and M.-S. Lan. Fuzzy rules extraction directly from numerical data
for function approximation. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics,
25(1):119–129, January 1995.
[2] J. S. Albus. Outline for a theory of intelligence. IEEE Trans. on Systems,
Man, and Cybernetics, 21(3):473–509, May/Jun. 1991.
[3] B. D. O. Anderson and J. B. Moore. Optimal Control: Linear Quadratic
Methods. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1990.
[4] A. Angsana and K. M. Passino. Distributed fuzzy control of flexible manufacturing
systems. IEEE Trans. on Control Systems Technology, 2(4):423–435,
December 1994.
[5] P. J. Antsaklis and K. M. Passino. Towards intelligent autonomous control
systems: Architecture and fundamental issues. Journal of Intelligent and
Robotic Systems, 1:315–342, 1989.
[6] P. J. Antsaklis and K. M. Passino, editors. An Introduction to Intelligent and
Autonomous Control. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1993.
[7] J. Aracil, A. Ollero, and A. Garcia-Cerezo. Stability indices for the global
analysis of expert control systems. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics,
19(5):998–1007, Sep./Oct. 1989.
[8] K. J. ˚Astr¨om, J. J. Anton, and K. E. Arzen. Expert control. Automatica,
22(3):277–286, March 1986.
[9] K. J. ˚Astr¨om and T. H¨agglund, editors. PID Control: Theory, Design, and
Tuning. Instrument Society of America Press, Research Triangle Park, NC,
second edition, 1995.

[letzte Änderung 07.01.2010]
 
[Thu Nov 21 21:37:22 CET 2024, CKEY=efc, BKEY=em, CID=E905, LANGUAGE=de, DATE=21.11.2024]