MATLAB und Simulink für moderne Regelungstechnik und Automatisierung

Ziele der Schulung

In dieser 5-tägigen Schulung "MATLAB und Simulink für moderne Regelungstechnik und Automatisierung" lernen Sie, Regelungssysteme mit MATLAB und Simulink zu analysieren, zu entwerfen und zu optimieren. Sie erwerben praxisnahe Kenntnisse in der Nutzung von Toolboxen wie der Control System Toolbox, System Identification Toolbox, Robust Control Toolbox, Model Predictive Control Toolbox und Fuzzy Logic Toolbox, um Regelungsstrategien wie PID-Regler, Systemidentifikation aus Messdaten, robuste Regelung und modellprädiktive Steuerung zu entwickeln. Darüber hinaus lernen Sie, Fuzzy-Regler für komplexe Systeme zu entwerfen und Simulink Control Design zur Simulation und Optimierung von Systemen einzusetzen. Sie kombinieren die verschiedenen Toolboxen, um vollständige Regelungssysteme zu entwickeln und anzuwenden. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, moderne Tools und effiziente Workflows zur Entwicklung, Simulation und Optimierung von Regelungssystemen in der Automatisierungstechnik zu nutzen.

Zielgruppe Seminar

• Regelungstechniker
• Automatisierungsingenieure
• MATLAB- und Simulink-Anwender
• Mitarbeiter, die an der Entwicklung, Optimierung und Implementierung von Regelungssystemen, Automatisierungslösungen oder Prozesssteuerungen arbeiten

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in MATLAB und Simulink
• Allgemeine Kenntnisse in Ingenieurwissenschaften, z.B. in den Bereichen Mechatronik, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik oder verwandten Disziplinen.

Seminarinhalt

Einführung in die moderne Regelungstechnik mit MATLAB und Simulink

• Überblick über die Toolboxen und deren Anwendungen in der Automatisierung
• Grundlagen der Regelungstechnik: Übertragungsfunktionen, Zustandsraum, Regler Entwurf (P, PI, PID)
• Einführung in die Control System Toolbox: Simulation und Analyse von Regelungssystemen
• Anwendung
  • Modellierung und Simulation eines einfachen Regelungssystems (z. B. Motorregelung)
  • Analyse von Systemantworten: Sprungantwort, Bode-, Nyquist- und Wurzelortskurven
  • Entwicklung erster PID-Regler für ein Beispielsystem und Simulation in MATLAB und Simulink

Systemidentifikation und Modellierung (System Identification Toolbox)

• Einführung in datenbasierte Modellierung: Systemidentifikation aus Messdaten
• Methoden zur Identifikation: ARX-, Transferfunktions- und Zustandsraummodelle
• Modellvalidierung und Optimierung
• Anwendung
  • Erstellung von Systemmodellen aus Messdaten mit der System Identification Toolbox
  • Vergleich von Modellgenauigkeit und Validierung der Ergebnisse
  • Simulation und Analyse eines realitätsnahen Systems (z. B. mechanisches oder thermisches System)

Robuste Regelung und modellbasierte Ansätze

• Einführung in robuste Regelung mit der Robust Control Toolbox: Umgang mit Unsicherheiten in Systemen
• Grundlagen der Model Predictive Control Toolbox (MPC): Optimierung und Constraints in Regelungssystemen
• Vergleich von MPC mit klassischen Regelungsansätzen
• Anwendung
  • Entwurf eines robusten Reglers für ein unsicheres System
  • Implementierung eines MPC-Reglers in MATLAB und Simulink
  • Simulation eines robusten und eines modellprädiktiven Reglers für ein komplexes System
  • Optimierung des Regelverhaltens durch Anpassung der Constraints

Intelligente Regelung mit Fuzzy Logic (Fuzzy Logic Toolbox)

• Grundlagen der Fuzzy-Logik: Regeln, Zugehörigkeitsfunktionen und fuzzy-basierte Entscheidungsfindung
• Vergleich von Fuzzy-Reglern mit klassischen Methoden
• Einsatz in nichtlinearen und komplexen Systemen
• Anwendung
  • Entwicklung eines Fuzzy-Reglers mit der Fuzzy Logic Toolbox
  • Simulation und Optimierung eines nichtlinearen Systems (z. B. Temperaturregelung, Robotik)

Integration, Simulink Control Design und Abschlussprojekt

• Einführung in Simulink Control Design: Modellbasierte Regelung, Tuning von Reglern und automatische Regleroptimierung
• Integration der verschiedenen Toolboxen in eine einheitliche Workflow-Pipeline
• Anwendung
  • Simulation eines komplexen Systems in Simulink unter Verwendung der erlernten Toolboxen
  • Automatisches Tuning und Optimierung von Reglern mit Simulink Control Design
  • Entwicklung eines vollständigen Regelungssystems mit Anwendung der erlernten Konzepte und Tools

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