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Modellprädiktive Regelung findet zunehmend Anwendung im industriellen Umfeld. Durch schnellere Computer und optimierte Programmierung ist es heute möglich, rechenintensive Regelalgorithmen in Echtzeit auf Mikrocontrollern zu berechnen. Eine besondere Herausforderung besteht jedoch darin, diese Technologie in der Realität einzusetzen. Weil exakte Kenntnisse über das reale System vorliegen müssen, können geringfügige Modellierungsfehler bei der Prädiktion für lange Prädiktionshorizonte schwerwiegende Folgen haben. Das ist insbesondere der Fall, wenn Systeme instabil sind und zu chaotischem Verhalten neigen.
Diese Arbeit behandelt ein breites Spektrum systemtheoretischer Inhalte und zielt darauf ab, ein reales Furuta-Pendel durch modellprädiktive Regelung in der instabilen Ruhelage zu stabilisieren. Hierfür wird ein mathematisches Modell als Prädiktionsmodell hergeleitet, welches durch verschiedene Systemidentifikationsmethoden spezifiziert und validiert wird. Es werden verschiedene Filter-Techniken wie das Kalman-Filter zur Zustandsschätzung oder das Exponential Moving Average (EMA)-Filter zur Filterung von Sensordaten eingesetzt.
Das Furuta-Pendel ist ein komplexes mechatronisches System. Die Aufgaben dieser Arbeit beschränken sich daher nicht nur auf theoretische Aspekte. Neben der Auslegung elektrischer Bauelemente und Schaltungen werden zusätzliche Sensoren zu einem bestehenden System hinzugefügt und mechanische Anpassungen vorgenommen. Darüber hinaus werden Entscheidungen zur Softwarearchitektur getroffen sowie die gesamte Implementierung auf einem Mikrocontroller durchgeführt.
Trotz intensiver Bemühungen konnte kein Modell gefunden werden, welches die gemessenen Ein- und Ausgangsdaten vergleichbar simulieren kann, sodass es den Anforderungen der modellprädiktiven Regelung entspricht. Stattdessen gelang es während der Systemidentifikationsphase einen Linear Quadratic Regulator (LQR) mit unterlagertem Proportional–Integral (PI) Stromregler als Kaskade zu entwerfen, der sowohl simulativ als auch in der Realität das Pendel stabilisieren kann.
JavaScript-Frameworks (JSF) sind im Bereich der Webentwicklung seit längerem prominent. Jährlich werden neue JSF entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen. In den letzten Jahren hat sich der Trend entwickelt, bei der Wahl des JSF verstärkt auch auf die Performanz der entwickelten Webseite zu achten. Dabei wird versucht, den Anteil an JavaScript auf der Webseite zu reduzieren oder ganz zu eliminieren. Besonders neu ist der Ansatz der "Island Architecture", die erstmals 2019 vorgeschlagen wurde. In dieser Thesis soll die Performanz der meistbenutzten und des performantesten JSF mit dem JSF "Astro" verglichen werden, welches die "Island Architecture" von sich aus unterstützt. Der Schwerpunkt liegt beim Vergleichen der Webseitenperformanz, jedoch werden auch Effizienz und Einfachheit während der Entwicklung untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, potenzielle Frameworks zu untersuchen, die die Effizienz und Produktivität für den Nutzer und während der Entwicklung steigern können.
Immer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt.
In dieser Arbeit wird die Identifikation von Trägheitsparametern von Mehrkörpersystemen, am Beispiel eines ein aus vier Segmenten bestehenden Roboterarms untersucht. Es werden verschiedene neuronale Netzarchitekturen zur Identifikation der Trägheitsparameter des Roboterarms exploriert. Als Referenz für das Abschneiden der Ansätze wird ein vorab implementierter numerischer Optimierungsansatz, welcher mittels der Software „Matalb“ umgesetzt wurde, benutzt. Der Ansatz zum Aufstellen der benötigten Bewegungsgleichungen und die Formulierung des Regressionsproblems unterscheidet sich von den in der Literatur verwendeten Ansätzen, und beruht auf einem neu entwickelten Sensorkonzept der Hochschule Offenburg (des Sweaty Labors).
Der numerische Ansatz, insbesondere nach Linearisierung des Problems, erzielte herausragende Ergebnisse und konnte die idealen Parameterwerte präzise identifizieren. Demgegenüber standen die neuronalen Netzwerke, deren Potenzial trotz umfassender Untersuchung verschiedener Architekturen und Ansätze nicht vollends ausgeschöpft werden konnte. Die Resultate zeigen deutlich die Grenzen und Herausforderungen bei der Anwendung maschineller Lernmethoden in der spezifischen Aufgabenstellung der Trägheitsparameteridentifikation auf.
Diese Arbeit leistet einen Beitrag zum Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen bei der Anwendung neuer Messtechnologien und Berechnungsverfahren in der Robotik. Die überlegene Leistung des numerischen Solvers gegenüber den neuronalen Netzansätzen unterstreicht die Bedeutung weiterer Forschungen in diesem Bereich.
Das Ziel in dieser Arbeit ist die Programmierung von einem Mikroprozessor, der als ein Richtmikrofon verwendet wird, um unterschiedlichen Richtcharakteristiken zu erzeugen.
Dabei stellt sich die Frage: Ist es möglich ein Mikroprozessor so zu programmieren, dass er eine Stereoaufnahme so verarbeiten kann, sodass unterschiedliche Richtcharakteristiken erzeugt werden könnten?
Um die Frage zu beantworten, wurde eine technische Ausarbeitung von einem Mikroprozessor und seine Programmierung benötigt. Diese befasst sich mit der Programmierung in C++ / Arduino IDE des Mikrokontrollers und eigene Erstellung von Tests, um die Ergebnisse darzustellen.
Als weitere Basis wurden nur verbraucherorientierten Mikroprozessoren untersucht und die beste Möglichkeit wurde ausgesucht und weiterentwickelt. Zudem lag der Fokus auf der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
Jeder Mensch ist ständig unfreiwillig von einer Flut akustischer Reize umgeben. Diese Situation stellt für Menschen mit Hörverlust eine besondere Herausforderung dar. Menschen mit Hörverlust hören durch Hörgeräte zwar alles verstärkt, jedoch stellt sich die Frage, ob ein Hörgerät lediglich eine einfache Verstärkung von Schallwellen ist oder ob es darüber hinausgehende Funktionen bieten kann.
Die vorliegende Thesis widmet sich der akustischen Szenenanalyse in Hörgeräten, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von Machine Learning liegt. Das Ziel besteht darin, eine automatisierte Erkennung und Anpassung an verschiedene akustische Situationen zu ermöglichen. Die Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die Analyse grundlegender Szenarien wie: Sprache in Ruhe, absolute Ruhe, Sprache in Störgeräuschen und Störgeräuschen in Audiodaten.
Das Softwareunternehmen HRworks implementiert eine Personalverwaltungssoftware unter Verwendung der Programmiersprache Smalltalk und des Model-View-Controller (MVC) Musters. Innerhalb des Unternehmens erfordert jede Model-Klasse des Patterns das Vorhandensein einer korrespondierenden Controllerklasse. Controller verfügen über ein wiederkehrendes Grundgerüst, das bei jeder neuen Implementierung umgesetzt werden muss. Die Unterscheidungen innerhalb dieses Grundgerüsts ergeben sich lediglich aus dem Namen und der spezifischen Struktur der korrespondierenden Model-Klasse. Die vorliegende Arbeit adressiert die Herausforderung der automatischen Generierung dieses Controllergrundgerüsts, wobei die Besonderheiten jeder Model-Klasse berücksichtigt wird. Dies wird durch den gezielten Einsatz von Metaprogrammierung in der Programmiersprache Smalltalk realisiert und durch eine Benutzeroberfläche in der Entwicklungsumgebung unterstützt. Zusätzlich wird der Controller um eine Datentypprüfung erweitert, wofür ein spezialisierter Parser implementiert wurde. Dieser extrahiert aus einem definierten Getter der Model-Klasse den entsprechenden Datentyp des Attributes. Im Ergebnis liefert die Arbeit eine Methodik zur automatisierten Generierung und Anpassung von Controllergrundgerüsten sowie dazugehörigen Teststrukturen basierend auf der jeweiligen Model-Klasse. Zusätzlich wird die Funktionalität der Controller durch eine integrierte Datentypprüfung erweitert.
Die Arbeit beinhaltet die Konzeption und den Aufbau eines Prüfstandes für den Elektromotor sowie den Antriebsstrang des Hocheffizienzfahrzeugs "Schluckspecht S6" der Hochschule Offenburg. Neben Beschreiben des Vorgehens bei dem Entwerfen von benötigten CAD-Modellen wird auch auf die Auswahl und Implementierung elektronischer Komponenten sowie die Programmierung des verwendeten Mikrocontrollers eingegangen. Die Ergebnisse eines ersten Tests des Prüfstandes werden außerdem aufgezeigt und diskutiert.
Die Visualisierung von Programmabläufen ist ein zentraler Aspekt für Programmieranfänger, um das Verständnis von Codeabläufen zu erleichtern und den Einstieg in der Softwareentwicklung zu unterstützen. In dieser Masterthesis wird ein speziell auf die Bedürfnisse von Einsteigern zugeschnittenes generisches Framework vorgestellt, wobei der Fokus auf einer einfachen, verständlichen aber auch korrekten Darstellung der Programmausführung liegt. Das Framework integriert das Debugger Adapter Protocol, um den Debugger unterschiedlicher Sprachen ansprechen und verwenden zu können.
In dieser Arbeit werden zunächst die Anforderungen für das generische Framework diskutiert. Anschließend werden bestehende Ansätze zur Visualisierung von Programmabläufen ausführlich untersucht und analysiert. Die Implementierung des Frameworks wird daraufhin detailliert beschrieben, wobei besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit unterschiedlicher Sprachen gelegt wird.
Um die Eignung des Frameworks zu evaluieren, werden mehrere Aufgaben aus dem ersten Modul mit der jeweiligen Programmiersprache des Studiengangs Angewandte Informatik der Hochschule Offenburg betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework mit den Aufgaben umgehen und diese korrekt und verständlich darstellen kann.
In der vorliegenden Arbeit wird die Auswirkung der biomechanischen Stimulation (BMS) der Beinmuskulatur auf die Herzfrequenzvariabilität (HRV) untersucht. Die HRV charakterisiert die Variabilität der Intervalle aufeinanderfolgender Herzaktionen (beeinflusst durch das vegetative Nervensystem) und liefert Aussagen über die Qualität der Herz-Kreislaufregulation. Eine erhöhte körperliche Aktivität führt zu einer höheren HRV und einem besseren Gesundheitszustand. Die BMS ermöglicht das Hervorrufen einer natürlichen Muskelarbeit, die viel effektiver als ein konventionelles Training ist. Bei 8 Probanden im Alter zwischen 21 und 32 Jahren und mit Sinusrhythmus wurde der Einfluss der BMS (durchgeführt mit 12 Hz oder 16 Hz) auf die HRV analysiert. In der Arbeit werden 16 verschiedene HRV-Parameter (zeitbezogen, frequenzbezogen und nicht linear) auf Veränderungen hin untersucht.
Bei der Auswertung ergab sich eine signifikante Reduktion der mittleren Herzfrequenz nach der Stimulation bei 7 von 8 Testpersonen (p: 0,00687 < 0,5) und zeigte somit eine positive hämodynamische Wirksamkeit der BMS. Die LF-Power (Spektralleistung im niederfrequenten Bereich) mittels FFT reduzierte sich bei 7 von 8 Probanden (p: 0,3181 < 0,5), mittels AR sogar bei 8 von 8 Testpersonen (p: 0,03082 < 0,5). Anhand beider Parameter konnte somit eine Reduktion der sympathischen und parasympathischen Aktivität beobachtet werden. Eine Erhöhung der Tätigkeit des Parasympathikus konnte bei dem VLF% (prozentualer Anteil des sehr niederfrequenten Bereichs bezogen auf das Gesamtspektrum) beider Berechnungsmethoden nachgewiesen werden. Dort hat sich der Wert in beiden Fällen bei 7 von 8 Personen vergrößert. Der SD1-Wert (Standardabweichung der Punktabstände im Poincaré Plot - Querdurchmesser) hat sich bei 2 von 8 Testpersonen erhöht und dementsprechend auch die parasympathische Aktivität (p: 0,1292 < 0,5).