Kooperation in der verteilten modell-prädiktiven Regelung: Die Antizipation, die Reduktion und die Skalierung von Konsensus-Restriktionen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Timm Faulwasser
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 527447339

Optimierungsbasierte und modell-prädiktive Ansätze haben die regelungstechnische Praxis in vielen Anwendungsbereichen um leistungsfähige Methoden erweitert. Gleichwohl stellen sich im Kontext der Kooperation in großen vernetzten Systemen maßgebliche offene Forschungsfragen zur verteilten modell-prädiktiven Regelung. Diese Fragen sind zentriert um die Abwägung von Performanz, Kommunikation und Koordination entlang verschiedener Dimensionen -- Problemformulierung und Analyse einerseits sowie leistungsfähige dezentrale Optimierungsalgorithmen andererseits. In der verteilten modell-prädiktiven Regelung wird Kooperation dabei durch den Konsensus über die durch die Teilsysteme anzuwendenden Stellgrößen sichergestellt. Gleichzeitig ist es diese Konsensusanforderung, welche die Konvergenz der numerischen Optimierungsalgorithmen oft erheblich verlangsamt, da die korrespondierenden Restriktionen durch Austausch und Kommunikation von Iteraten der Optimierung berücksichtigt werden. Vor diesem Hintergrund denkt dieses Projekt Fragen der Kooperation in der verteilten modell-prädiktiven Regelung grundlegend neu. Wir erforschen neue Zugänge zur Antizipation, zur Reduktion und zur Skalierung von Konsensus-Restriktionen und der Nutzung derselben im Design, in der system-theoretischen Analyse und in der algorithmischen Implementierung der verteilten modell-prädiktiven Regelung vernetzter Systeme. Dies umfasst zum einen die Antizipation von dualen Variablen der Konsensus-Restriktionen und deren Nutzung zur Beschleunigung von dualitäts-basierten Optimierungsalgorithmen. Weiterhin erforschen wir die system-theoretischen Implikationen der Reduktion der Konsensus-Anforderungen in der Zeit. Das heißt, wir entwickeln neue Ansätze zur Stabilitäts- und Performanzanalyse sowie zum Reglerentwurf, wenn Konsensus nur auf einem verkürzten Teil des Prädiktionshorizontes gefordert wird. Zusätzlich untersuchen wir neuartige numerische Ansätze zur verteilten Vorkonditionierung der Konsensus-Restriktionen und zur Reduktion dieser Nebenbedingungen mittels dualitätsbasierter Zugänge. Die entwickelten Methoden werden in Fallstudien zu mechatronischen Systemen und zu Energiesystemen validiert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China, Schweiz
• Mitverantwortlich: Dr.-Ing. Alexander Engelmann
• Kooperationspartner: Professor Dr. Boris Houska; Professor Colin Jones, Ph.D.