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Robuste und stochastische ökonomische prädiktive Regelung

Fachliche Zuordnung Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
Förderung Förderung von 2015 bis 2022
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 279734922
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

In diesem Projekt haben wir modellprädiktive Regelungsverfahren (MPC) für Systeme entwickelt, die Störungen oder Unsicherheiten ausgesetzt sind. Der Schwerpunkt des Projekts lag auf ökonomischen MPC, wo das Ziel darin besteht, das Betriebsverhalten zu finden, das die beste Leistung für eine gegebene ökonomische Kostenfunktion erbringt. Einige Teile des Projekts befassten sich jedoch auch mit stabilisierenden MPC-Verfahren, bei der das Ziel darin besteht, eine bestimmte gewünschte Referenztrajektorie zu stabilisieren, was einen Zwischenschritt zum wirtschaftlichen Fall darstellt. Insbesondere haben wir recheneffiziente Algorithmen zur Steuerung linearer und nichtlinearer Systeme entwickelt, die deterministischen oder stochastischen additiven Störungen unterliegen. Wir haben Modifikationen der Kostenfunktion abgeleitet, um durchschnittliche, Worst-Case- oder erwartete Leistungskriterien zu berücksichtigen, und wir haben gezeigt, wie man den Konservatismus durch Anpassung des Reglers reduzieren kann, wenn wir online Daten sammeln, um unbekannte Parameter zu lernen. Wir haben gezeigt, dass der potenziell mühsame Entwurf von Endbedingungen nicht erforderlich ist, wenn man bereit ist, ein wenig Leistung zu opfern oder lange Vorhersagehorizonte zu verwenden. Wir haben die asymptotische durchschnittliche Leistung der ökonomischen MPC-Schemata sowie die transiente nicht-gemittelte Leistung analysiert. Für die stabilisierenden MPC-Schemata haben wir Stabilität bewiesen, und für alle entwickelten Schemata haben wir die Erfüllung von Nebenbedingungen und rekursive Machbarkeit gezeigt. Schließlich haben wir eine mögliche Anwendung der ökonomischen MPC auf das Problem der Auftragsplanung in der Industrie 4.0 untersucht. Diese Ergebnisse beantworten nicht nur die im Projektantrag gestellten Fragen, sondern gehen an vielen Stellen weit über die ursprünglichen Ziele hinaus und haben international große Beachtung gefunden sowie mehrere Auszeichnungen erhalten. Insgesamt können über die beiden Förderphasen hinweg 4 Dissertationen, 17 Journalartikel und 18 peer-reviewed Konferenzbeiträge als wissenschaftlicher Output dieses Projekts aufgeführt werden.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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