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Referenzprojekte Übersicht einiger ausgewählter Referenzprojekte, zu denen auf der Webpräsenz des IMK noch weitere Informationen vorhanden sind:
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„We talk too much about code, we don’t write enough code. ... Agile is a cancer that we have to eliminate from the industry.“ | ||
„Agile“ Softwareentwicklung Die agile Softwareentwicklung ist eine Gegenbewegung zu den oft als schwergewichtig und bürokratisch angesehenen traditionellen Softwareentwicklungsprozessen wie dem Wasserfallmodell, dem V-Modell oder dem „Rational Unified Process“. Mit der Anzahl der beteiligten Mitarbeiter und Fachdisziplinen in einem Software-Projekt steigen die Anforderungen an die Kommunikationsfähigkeit und einen effizienten Informationsaustausch. Agile Vorgehensmodelle (Extreme Programming, Scrum etc.), richtig und maßvoll angewendet, fördern die Kommunikation sowie den Informationsaustausch und können dadurch zum Erfolg des Projekts beitragen. Dennoch: Guter Code entsteht in erster Linie aus fachlicher Expertise … und muss schließlich auch irgendwann geschrieben werden, wie Erik Meijer gemäß anfänglichem Zitat völlig zu Recht festgestellt hat. Zuverlässiger Code, schnell entwickelt; das ist unser Anspruch am IMK! |
„Online“-Verarbeitung (und Simulation) linearer dynamischer Systeme |
Ein lineares dynamisches System, bei dem es sich insbesondere auch um eine Regelstrecke handeln kann, kann durch eine Zustandsdifferentialgleichung und eine Ausgangsgleichung der folgenden Form beschrieben werden: \[\underline {\dot x} \left( t \right) = \underline A \cdot \underline x \left( t \right) + \underline B \cdot \underline u \left( t \right)\] \[\underline y \left( t \right) = \underline C \cdot \underline x \left( t \right)\] Die Allgemeine Lösung der Zustandsdifferentialgleichung ist dann \[\underline x \left( t \right) = \int\limits_{{t_0}}^t {{e^{\underline A \left( {t - \tau } \right)}}} \cdot \underline B \cdot \underline u \left( \tau \right) \cdot d\tau + {e^{\underline A \left( {t - {t_0}} \right)}} \cdot \underline x \left( {{t_0}} \right)\] Der Term $e^{\underline A t}$ wird auch als Transitionsmatrix $\underline \Phi \left( t \right)$ des Systems bezeichnet. Abtastsysteme, wie sie heute im Zuge der digitalen Datenverarbeitung zum Standard geworden sind, sind durch äquidistante Abtastintervalle $T$ gekennzeichnet. Wird insbesondere bei Regelsystemen die Größe von $T$ angemessen gewählt, so reicht es aus, das Systemverhalten in den Abtastzeitpunkten $k \cdot T$, $k=0, 1, 2, ...$ zu kennen und zu beeinflussen. $u(t)$ kann dann innerhalb der Zeitpunkte $u_{k}$ und $u_{k+1}$ als konstant angesehen werden. Es kann gezeigt werden, dass unter dieser Annahme die Systemgleichungen für die „Online“-Verarbeitung durch \[{\underline x _{k + 1}} = \underline \Phi \left( T \right) \cdot {\underline x _k} + \underline H \left( T \right) \cdot {\underline u _k}\] \[{\underline y _k} = \underline C \cdot {\underline x _k}\] dargestellt werden können ($k=0, 1, 2, ...$), mit \[\underline H \left( T \right) = {\underline A ^{ - 1}} \cdot \left( {\Phi \left( T \right) - I} \right) \cdot \underline B \] Damit können prinzipiell beliebige lineare dynamische Systeme (Filter, Regler, Regelstrecken etc.) auf einfache und effiziente Weise in digital realisierten Informationsverarbeitungen zur Laufzeit (in Echtzeit) behandelt werden. |
[1] | Hestermeyer, Thorsten; Oberschelp, Oliver; Giese, Holger: Structured Information Processing for Selfoptimizing Mechatronic Systems. In: Proceedings of 1st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2004). Setubal, Portugal, 2004 |
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