Modulnummer - Modultitel

Niveau
  • BA 
  • MA
4.5 – Mess- & Steuerungs- & RegelungstechnikSemesterSoSe

Credits

8

Modulverantwortliche:r

SWS8
Prof. Dr.-Ing. Michael BerndtSpracheDeutsch
Modulart
  • Pflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlmodul
Dauer und Häufigkeit

1 Semester, jährlich

Arbeitsaufwand

Gesamtzeit: 240 h, davon

Präsenz-Kontaktzeit: 112 h

Online-Kontaktzeit: 0 h

Selbststudium: 128 h

Voraussetzungen für die Teilnahme

Immatrikulation

empfohlen:       Grundlagen Maschinenbau und Elektrotechnik, Mathematisch-Physikalische                            Grundlagen 1 - 3

Lernergebnisse

Die Studenten verstehen die Notwendigkeit zur vollständigen Angabe eines Messergebnisses und den Unterschied zwischen Steuern und Regeln. Sie gebrauchen den Unterschied zwischen intrinsischen und extrinsischen Merkmalen und leiten die Unsicherheit einer Beobachtung ab. Sie können einfache Programme auf einer SPS erstellen.

Kompetenzbereiche
  • Fachkompetenz
  • Sozialkompetenz
  • Methodenkompetenz
  • Selbstkompetenz
Lehr- und Lernformen

Präsentationen, Übungsaufgaben, Laborpraktika

Art der Lehrveranstaltung, SWS

6 SWS Vorlesung

1 SWS Übung

1 SWS Laborpraktika

Lehrinhalte
  • Temperatur, Druck, Durchfluss, Füllstand, Zeit, Frequenz
  • Messung mechanischer Größen
  • Messung akustischer und optischer Größen
  • Konzept der Messunsicherheit
  • Boole‘sche Algebra (Karnaugh-Veitch-Diagramm)
  • Ablaufsteuerungen - SPS
  • Sicherheitskonzepte, Überwachungsschaltungen
  • Hazards und Glitches
  • Modellierung von linearen zeitinvarianten Systemen
  • Berechnung der Zustands- und Ausgangsgrößen
  • Realisierungsformen von Reglern (P, D, I)
  • Bestimmung der Reglerparameter

Voraussetzung für die Vergabe von Credits, Benotung

Klausur 180 Minuten

Verwendbarkeit des Moduls

  • nur in diesem Studiengang verwendbar

Literatur und Lehr-Lern-Materialien

  • wird in der Vorlesung bekannt gegeben

Module title and summary

Measurement and control technology

  • Concept of measurement uncertainty
  • Basic principles of control system
  • Dynamic models