Modulhandbuch

Medizintechnik (MTM)

Modellbildung und Simulation

Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundlagen der Messtechnik
  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Grundlagen der Informatik
  • Signal- und Systemtheorie
  • routinierter Umgang mit MATLAB
  • Erfahrungen in der Programmierung von MATLAB-Skripten


Die notwendigen Voraussetzungen können durch Besuch der entsprechenden Lehrveranstaltungen des Bachelor-Studiengangs Medizintechnik der Hochschule Offenburg erworben werden.

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Nach erfolgreichem Besuch dieses Moduls

  • verfügen die Studierenden über vertiefte Kenntnisse im Umgang mit MATLAB und Simulink,
  • sind die Studierenden in der Lage, komplexe Algorithmen in Form von MATLAB-Skripten und Simulink-Modellen umzusetzen,
  • kennen die Studierenden die Möglichkeiten und Grenzen von MATLAB und des darauf aufbauenden Simulationswerkzeugs Simulink,
  • haben die Studierenden gelernt, MATLAB und Simulink auf hohem Niveau gewinnbringend einzusetzen,
  • verfügen die Studierenden über fundiertes Wissen darüber, wie sich dynamische Systeme in MATLAB und Simulink realisieren und simulieren lassen,
  • kennen die Studierenden die wichtigsten parametrische und nichtparametrische linearen Modelle zur Beschreibung dynamischer Systeme im Zeit- und Frequenzbereich,
  • kennen die Studierenden die wesentlichen Vorgehensweisen und die unterschielichen Methoden der theoretischen und experimentellen Modellbildung,
  • können die Studierenden grundlegende physikalische Prinzipien anzuwenden, um mathematische Modelle für grundlegende mechanische, elektrische und meachtronische Systeme herleiten,
  • kennen die Studierenden die Vorgehensweise wie mathematische Modelle zur Simulation dynamischer Systeme mittels der Software MATLAB (Simulink) eingesetzt werden können,
  • kennen die Studierenden Verfahren zur Identifikation von Regelstreckenparametern und -strukturen.
Dauer 2
SWS 6.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 90h
Selbststudium / Gruppenarbeit: 150h
Workload 240h
ECTS 8.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Mündliche Prüfung + Klausur (K90) + Laborarbeit (LA)

Leistungspunkte Noten

8 ECTS

Modulverantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Harald Hoppe

Empf. Semester 1-2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Master Medizintechnik

Veranstaltungen

Numerische Simulation mit MATLAB und Simulink

Art Vorlesung
Nr. EMI2507
SWS 2.0
Lerninhalt

MATLAB:

  • Differentialgleichungen
  • Komplexe Datenstrukturen: cell arrays, structure arrays, etc.
  • Objektorientierte Programmierung
  • Profiler
  • Programmierung grafischer Benutzeroberflächen mit GUIDE
  • Control System Toolbox
  • Signal Processing Toolbox
  • Optimization Toolbox


Simulink:

  • Konstruktion von Block-Schaltbildern
  • Parametrisierung von Simulink-Blöcken
  • Variablenübergabe zwischen MATLAB und Simulink
  • Lösung von Differentialgleichungen
  • Lineare und nichtlineare Systeme
  • Regelkreise
  • Beispiele zur Simulation dynamischer Systeme
Literatur
  • W. D. Pietruszka: MATLAB und Simulink in der Ingenieurpraxis: Modellbildung, Berechnung und Simulation, 3. Auflage 2012, Vieweg + Teubner.
  • O. Beucher: MATLAB und Simulink: Eine kursorientierte Einführung, 1. Auflage 2013, mitp Professional.
  • A. Angermann, M. Beuschel, M. Rau, U. Wohlfarth: MATLAB – Simulink – Stateflow: Grundlagen, Toolboxen, Beispiele, 7. Auflage 2011, Oldenbourg Verlag.
  • H. Scherf: Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme: Eine Sammlung von Simulink-Beispielen, 4. Auflage 2009.

Labor Numerische Simulation mit MATLAB und Simulink

Art Labor
Nr. EMI2508
SWS 2.0
Lerninhalt

MATLAB:

  • Programmierung von Basisklassen zur Verwaltung und Verarbeitung medizinscher Bilddaten
  • Programmierung einer grafischen Benutzeroberfläche zur Anzeige von und Interaktion mit medizinischen Bilddaten
  • Simulation und Auswertung von Ultraschallsignalen mit kodierter Anregung
  • Beispiele zur Optimierung von Funktionen


Simulation dynamischer Prozesse in Simulink:

  • Fallschirmspringer
  • Doppelpendel
  • freie, ungedämpfte, gedämpfte und erzwungene Schwingungen
  • Kinematik von Mehrkörpersystemen
  • RC-Tiefpass
  • Elektrischer Schwingkreis
  • Drehzahlregelung

 

Literatur

Pietruszka, W.D., MATLAB und Simulink in der Ingenieurpraxis: Modellbildung, Berechnung und Simulation, 3. Auflage, Vieweg + Teubner, 2012
Beucher, O., MATLAB und Simulink: Eine kursorientierte Einführung, mitp Professional, 2013
Angermann, A., Beuschel, M., Rau, M., Wohlfarth, U., MATLAB - Simulink - Stateflow, Grundlagen, Toolboxen, Beispiele, 7. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2011
Scherf, H., Modellbildung und Simulation dynamischer Systeme: Eine Sammlung von Simulink-Beispielen, 4. Auflage, 2009

Modellbildung und Systemidentifikation

Art Vorlesung
Nr. EMI2240
SWS 2.0
Lerninhalt

Die Vorlesung behandelt die Modellierung dynamischer Systeme mittels theoretischer und experimenteller Methoden zur Simulation und Auslegung von Reglern. Behandelt werden u.a. folgende Themen:

  • Einführung
    - Zweck der Modellbildung
    - Prinzipielle Möglichkeiten der Modellbildung
    - Begriffe: System, Dynamisches System, Modell
  • Mathematische Modelle dynamischer Systeme
    - parametrischer und nicht-parametrische Systeme
    - verteilt-parametrische und konztriert-parametrische Systeme
    - parametrische Modelle von LTI-Systemen mit konzentrierten Speichern
      zeitkontinuierlich: Eingang-Ausgangsdifferentialgleichung, Zustandstraummodell, Übertragungsfunktion
      zeitdiskret: Differenzengleichung und z-Übertragungsfunktion
  • Theoretische Modellbildung
    - Allgemeines Vorgehen
    - Verwendete Physikalische Gesetze, Bilanzgleichungen, Phänomenologische Gleichungen
    - Modellierung mechanischer Systeme (Translation und Rotation)
    - Modellierung elektrischer Systeme
    - Modellierung mechatronischer Systeme
    - Linearisierung nichtlinearer Modelle
  • Experimentelle Modellbildung
    - Allgemeines Vorgehen
    - Kennwertermittlung
    - Fourier-Analyse
    - Frequenzgangmessung
    - Korellationsanalyse
    - Parameterschätzverfahren (Least-Squares-Verfahren)
Literatur

Theoretische Modellbildung

[1] Franklin, Powell, Emami-Naeini,Feedback Controlof Dynamic Systems,7. Auflage,  Pearson, 2014

[2] M. Glöckler, Simulation mechatronischer Systeme,Springer Verlag, 2014

[3] J. Lunze, Regelungstechnik I, Springer Verlag, 11. Auflage 2016

[4] G. R. Fowles, G. L. Cassiday, Analytical Mechanics, Brooks/Cole Publishing, 2005


Experimentelle Modellbildung

[5] R. Isermann, M. Münchhof, Identification of Dynamic Systems, Springer Verlag, 2011

[6] C. Bohn, H. Unbehauen, Identifikation dynamischer Systeme, Springer Verlag, 2016