Entwicklung von possibilistischen Filter-Entwurfsverfahren zur Zustandsschätzung in dynamischen Systemen mit Unsicherheiten

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Michael Hanss
• Fachliche Zuordnung: Mechanik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 319924547

Reale Prozesse sind durch ein hohes Maß an Komplexität gekennzeichnet und es werden intelligente Systeme zur Unterstützung bei Entscheidungen benötigt. Nicht selten sind diese Prozesse zusätzlich Unsicherheiten unterworfen, die sich in Form von nur ungenau bekannten Parametern, Einflussgrößen und Dynamiken manifestieren und so eine zuverlässige Automatisierung der Entscheidungsfindung erschweren. Unsicherheiten, d.h. unvollständige Informationen unterschiedlichster Gestalt, sind in vielen Modellierungs- und Entwurfsprozessen allgegenwärtig, und eine angemessene Berücksichtigung dieser ist notwendig, aber bisher unzureichend behandelt worden.Filter ermöglichen Rückschlüsse auf zeit-veränderliche, interne und nicht zwangsläufig beobachtbare Größen eines Systems. Deren Kenntnis ist häufig eine wesentliche Voraussetzung für informierte Entscheidungsprozesse. Jedoch stützen sich bestehende Filter-Entwurfsverfahren meist auf präzise, d.h. probabilistische, Fehlerbeschreibungen, die zwar statistisch erfassbare Unsicherheiten gut abbilden, deren Einsatz jedoch bei durch fehlendes Wissen geprägten Unsicherheiten zweifelhaft erscheint. Benötigt werden neue, intuitive und numerisch einfach umzusetzende Methoden und Werkzeuge, die eine geeignete Quantifizierung und Verarbeitung von Unsicherheiten in der Zustandsschätzung auch dann ermöglichen, wenn keine präzisen statistischen Modelle vorhanden sind.In diesem Projekt sollen daher neuartige Filter-Entwurfsverfahren entwickelt werden, welche sowohl analytische als auch exakte bzw. approximative numerische Lösungen besitzen und validierte Implementierungen in Echtzeitanwendungen ermöglichen. Die Möglichkeitstheorie soll hierbei als vielseitiges Werkzeug zur Quantifizierung diverser Arten von Unsicherheit eingesetzt werden.Dynamische Filterverfahren können typischerweise auf einige wenige wiederkehrende Aufgaben reduziert werden, nämlich Prädiktion, Messung, Update und eventuell Resampling. Diese Schritte sollen im Rahmen der Möglichkeitstheorie formuliert und implementiert werden, wobei auf bestehende theoretische Lösungen, wie z.B. die possibilistische Unsicherheitspropagation oder die evidenzbasierte Statistik, zurückgegriffen werden kann. Der Fokus liegt insbesondere auf der nicht-trivialen Assemblierung der verschiedenen Methoden zu einem allgemeingültigen Filter-Entwurfsverfahren, das neben einer geschlossenen analytischen Lösung auch effiziente numerische Umsetzungen ermöglicht, die eine für den praktischen Einsatz von Filtern unabdingbare Echtzeitanwendbarkeit des Verfahrens garantiert.Die entwickelten Methoden können z.B. in frühen Produktentwicklungsphasen eingesetzt werden, wenn noch keine vollständige Beschreibung des Systems verfügbar ist oder wenn unzureichende Daten eine präzise statistische Modellierung verhindern, und sie schließen somit eine Lücke zwischen der bestehenden Theorie und den praktischen Anforderungen an moderne Filterverfahren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen