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Fuzzy Control

Modulbezeichnung: Fuzzy Control
Modulbezeichnung (engl.): Fuzzy Control
Studiengang: Elektrotechnik, Master, ASPO 01.10.2005
Code: E905
SWS/Lehrform: 3V+1U (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 3
Studiensemester: 9
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur
Zuordnung zum Curriculum:
E905 Elektrotechnik, Master, ASPO 01.10.2005, 9. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
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:
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]
Lehrmethoden/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]
[Fri Jun  5 06:16:44 CEST 2020, CKEY=efc, BKEY=em, CID=E905, LANGUAGE=de, DATE=05.06.2020]