Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Programmieren im Großen von Markus Schmidt und Benno Kröger.
Advertisements

Regelungstechnik Grundlagen Demo
Vorlesung Prozessidentifikation
Polynome und mehrfache Nullstellen
Neuere Entwicklungen Globale Optimierung Ameisensysteme
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität
Prof. Dr. Holger Schlingloff
Software-Engineering II Eingebettete Systeme, Softwarequalität, Projektmanagement Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt.
Prof. Dr. Holger Schlingloff
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Standortfaktoren INTERN - Ausdrucksstark präsentieren.
Qualitätssicherung von Software Prof. Dr. Holger Schlingloff Humboldt-Universität zu Berlin und Fraunhofer FIRST.
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Software-Engineering II Eingebettete Systeme, Softwarequalität, Projektmanagement Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt.
Prof. Dr. Holger Schlingloff
Management großer Softwareprojekte - Auswertung der Fragebögen - Prof. Dr. Holger Schlingloff Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Informatik Fraunhofer.
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität
Modellbasierte Software- Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer.
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität
Spezifikation, Verifikation, Testtheorie Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik und Fraunhofer FIRST.
Software-Engineering II Eingebettete Systeme, Softwarequalität, Projektmanagement Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt.
Software Verification 2 Automated Verification Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität and Fraunhofer Institut für.
Harmonische Schwingung
Der Einstieg in das Programmieren
Scratch Der Einstieg in das Programmieren. Scatch: Entwicklungsumgebung Prof. Dr. Haftendorn, Leuphana Universität Lüneburg,
Anti-windup.
Einführung in die Wirtschaftsinformatik
WS Algorithmentheorie 02 - Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation Prof. Dr. Th. Ottmann.
Prof. Dr. S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann
Dr. Hergen Scheck BBS Lüchow 2/2005
Regelstrecken modellieren
Vorlesung: 1 Betriebssysteme 2007 Prof. Dr. G. Hellberg Studiengang Informatik FHDW Vorlesung: Betriebssysteme Hochverfügbarkeit (Einführung) 3. Quartal.
2.5. Mikrocontroller-Komponenten
Kapitel 19 Astronomie Autor: Bennett et al. Unsere Galaxis, die Milchstraße Kapitel 19 Unsere Galaxis, die Milchstraße © Pearson Studium 2010 Folie: 1.
Entwicklung von Simulationsmodellen WS 2007/08 Dr. Falk-Juri Knauft Mittwoch 9.15 Uhr – Uhr S25 Praktikum zur Entwicklung von Simulationsmodellen:
Entwicklung von Simulationsmodellen
AC Analyse. 2Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Sprungantwort.
Wir suchen ‘ mit m = m    ‘ c  ‘ mod 26
Fuzzy-Klima-Regelung Simulink für Fuzzy Control
VU , SS 2009 Grundlagen der Regelungstechnik 8
Ralf KüstersDagstuhl 2008/11/30 2 Ralf KüstersDagstuhl 2008/11/30 3.
Diskrete Mathe 9 Vorlesung 9 SS 2001
Digitale Regelungstechnik für Dummies
Mechanische Oszillatoren Das Federpendel
Auslegung eines Vorschubantriebes
Modellieren dynamischer Prozesse
WEKA MEDIA GmbH & Co. KG Technische Hilfeleistung ENDE HILFE Folien p.de.
Projekt : Heizungssteuerung
Vorlesung Mai 2000 Konstruktion des Voronoi-Diagramms II
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) ( Die Thesen zur Vorlesung 3) Thema der Vorlesung Lösung der linearen.
AK Simulationswerkzeuge für das RE R. Schmid / Folie 1 Evaluation von simulationsfähigen RE-Werkzeugen Reto Schmid Institut für Informatik,
Analyseprodukte numerischer Modelle
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Der Erotik Kalender 2005.
Responsorium 14 Mathematik für alle
Modellbasierte Software- Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer.
Modellbasierte Software- Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer.
Modellbasierte Software- Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer.
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Modellbasierte Software- Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer.
Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer.
 Präsentation transkript:

Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer Institut für offene Kommunikationssysteme FOKUS

Fragestunde Wie modelliert man physikalische Sachverhalte? Beispiele? Wie werden Gleichungen in Diagramme übersetzt? Was kann bei Rückkopplungen passieren? Lösungsmöglichkeit? Abstraktion von Blöcken? Was ist eine Trajektorie? Was sind Bereiche für Trajektorien?

Zustandsraum kontinuierlicher Systeme these slides thanks to Stephan Merz, LORIA / INRIA

Terminologie

Existenz und Eindeutigkeit von Lösungen

Probleme mit der Existenz (1)

Probleme mit der Existenz (2)

Experiment?

Lipschitz-Stetigkeit

Existenz und Eindeutigkeit von Trajektorien

Näherungslösungen

gesteuerte Systeme

Im Beispiel  gesucht: „sanfte“ Regelung Füllstandsanzeiger Zulauf Ablauf max min Im Beispiel Zulauf sei kontinuierlich regelbar (0  z(t)  1) Annahme: min = max = soll der Füllstand sollte möglichst nahe an soll gehalten werden intendiertes Verhalten: je näher der Füllstand bei soll ist, desto mehr wird der Zulauf geschlossen erlaubtes Verhalten: voller Zulauf bis soll erreicht wird, dann zu (oszilliert, ruiniert auf Dauer das Ventil) verboten: max wird irgendwann überschritten und Ventil ist auf  gesucht: „sanfte“ Regelung

Regelungstechnik Eingebettetes System: Umgebung Allgemeines Schema eines Regelkreises: © Prof. Dr.-Ing. Ch. Ament

Reglerklassen Proportionaler, integraler und differentialer Anteil bei der Regelung P-Regler: u(t)=k*e(t) I-Regler: u(t)=k*e(t) dt D-Regler: u(t) = k*e(t) PI-Regler: u(t) = k1*e(t) + k2*e(t) dt PD-Regler: u(t) = k1*e(t) + k2*e(t) PID-Regler: u(t) = k1*e(t) + k2*e(t) dt + k3*e(t) u(t) = KP*[e(t) + 1/TI*e(t) dt + TD *e(t)] KP: Proportionalbeiwert, TI: Nachstellzeit, TD: Vorhaltezeit Ziel: Vermeidung bzw. Dämpfung von Überschwingungen „Reiner“ Differenzierer nicht realisierbar (Verzögerung!)

informell PID-Regler: P(proportionaler) Anteil: „Je größer die Regelabweichung, umso größer muß die Stellgröße sein“ I(integraler) Anteil: „Solange eine Regelabweichung vorliegt, muß die Stellgröße verändert werden“ D(differentieller) Anteil: „Je stärker sich die Regelabweichung verändert, umso stärker muß die Regelung eingreifen“

PID in Scicos Als fester vorgegebener Block verfügbar!

Überschwingungen ohne integralen Anteil mit integralem Anteil

Einstellung des Reglers Erst den proportionalen Anteil einstellen erhöhen bis leichte Oszillation auftritt Dann integralen Teil hochregeln solange bis die Oszillation aufhört Dann differentiellen Anteil damit Zielgerade möglichst schnell erreicht wird Parameter Anstiegszeit Überschwingung Einschwingzeit Abweichung P -- + +- - I ++ D

Beispiel Wasserstandsregelung

nochmal Pendel Aufstellen physikalischer Schwingungsgleichungen Erstellen eines Simulationsmodells (Strecke/Regelung) Simulation und Validierung des Modells Codegenerierung

einfaches Pendel Ansatz: Trägheitskraft = Rückstellkraft  Länge L Masse m Auslenkung s Ansatz: Trägheitskraft = Rückstellkraft m*s= -m*g*sin =s/L  m*s=-m*g*sin(s/L) Anfangsbedingung (0) bzw. s(0) Analytische Lösung meist schwierig / nicht nötig Simulation: Auflösen nach der höchsten Ableitung s=-g*sin(s/L) „tu so als wenn s gegeben wäre und male ein Diagramm“

inverses Pendel Modellierung der Strecke mit Wagen und Pendel http://www-user.tu-chemnitz.de/~beber/DA/Diplomarbeit_IP.pdf Modellierung der Strecke mit Wagen und Pendel

inverses Pendel Wagen: F=U-M*x Pendel: FT*cos() = Fg * sin()

Pendel @ Fraunhofer