Lernziele / Kompetenzen
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Die Studierenden kennen die Wirkungsweise der am weitest verbreiteten elektrischen Antriebe. Sie beherrschen die wichtigsten formelmäßigen Zusammenhänge zwischen Strömen, Spannungen, Drehmoment und Drehzahl der betrachteten Antriebe und können die Antriebe grob auslegen. Die Studierenden überblicken die feldorientierte Regelung elektrischer Antriebe. Sie sind vertraut mit dem praktischen Umgang mit verschiedenen elektrischen Antrieben und mit ihrem Betriebsverhalten, insbesondere bei Stromrichterspeisung.
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Veranstaltungen
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Regelung von Antriebssystemen in der Elektromobilität mit Labor
Art |
Vorlesung/Labor |
Nr. |
EMI853 |
SWS |
4.0 |
Lerninhalt |
Aufbau des „Regelungssystems E-Motor” im Fahrzeug
Notwendige Messdaten und Sensoren
Herausforderungen bei der Maschinenregelung
- Charakterisierung von elektrischen Maschinen
- Berechnung von Stromtabellen zur Drehmomentvorgabe
- Kompensation von Parameterungenauigkeiten
Sonderfunktionen
- Anti-Jerk-Regelung
- Torque-Vectoring
- Power-Waste zum Batterieheizen
Potentiale einer FPGA-basierten Regelung
Aufgabe der Vehicle-Control-Unit
Fehlertolerante Regelung
- Prädiktive Ansätze
- Sensorlose Ansätze
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Literatur |
- Nuß, U., „Hochdynamische Regelung elektrischer Antriebe”, 2. Auflage, VDE VERLAG GmbH, 2017
- Schröder, D., „Elektrische Antriebe - Regelung von Antriebssystemen”, 4. Auflage, Springer Vieweg, 2015
- Doppelbauer, M., „Grundlagen der Elektromobilität: Technik, Praxis, Energie und Umwelt”, 1. Auflage, Springer Vieweg, 2020
- weitere aktuelle Literatur (insbesondere wissenschaftliche Veröffentlichungen) wird zusätzlich in der Vorlesung bekannt gegeben
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Labor autonome mobile Systeme
Art |
Labor |
Nr. |
EMI854 |
SWS |
2.0 |
Lerninhalt |
Das Labor vermittelt praktische Kenntnisse in der Programmierung und dem Entwurf autonomer mobiler Systeme.
- Hierzu wird zunächst in zwei Einheiten das Robot operating System (ROS), eine in Forschung und Industrie populäre Middleware vorgestellt. Anschließend erfolgt die Anwendung von ROS an einer mobilen Plattform, dem Turtlebot 3, in Kleingruppen. Hierfür sind drei Labornachmittage vorgesehen:
- Nutzung von ROS mit einem simulierten Turtlebot (Physiksimulation mit Gazebo). Starten und Nutzen von ROS-Programmen, Aufzeichnung von Daten.
- Lokalisierung und Kartierung einer Laborstrecke mit Hilfe des mobilen Roboters. Einsatz von SLAM-Verfahren zur Kombination von Raddrehzahl, IMU und Laserscandaten.
- Einbau eines Ultraschallsensors. Programmierung des US-Treibers, Programmierung eines ROS-Topics für die autonome Fahrt des mobilen Roboters.
- Abschluss von Labornachmittag 3 In demletzten Labornachmittag soll mit Hilfe von MATLAB/Simulink ein Fluglageregler auf eine autonome Drohne übertragen werden und diese gesteuert und parametriert
werden.
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Literatur |
- A. Martinez, E. Fernandez, Learning ROS for Robotics Programming, Packt Publishing, 2013
- A. Koubaa, Robot Operating System (ROS): The Complete Reference (Volume 3), Springer, 2019
- W. Pietruszka, MATLAB und Simulink in der Ingenieurpraxis, 4te Auflage, Springer Vieweg, 2014
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