Robuste Optimierung von Regelstrategien

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Christian Ebenbauer
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 550848323

Trajektorienoptimierung ist eine grundlegende Aufgabe der Regelungstechnik. Sie umfasst den Entwurf von Referenztrajektorien und (Folge-)Reglern. Zu den vielfältigen Anwendungsgebieten gehören die Robotik sowie die Luft- und Raumfahrtechnik. Ein klassischer Ansatz ist die Regelungsarchitektur mit zwei Freiheitsgraden. Sie besteht aus einer Vorsteuerung und einem Regler (Ausgangs- oder Zustandsrückführung). Die Aufgabe der Vorsteuerung ist die Generierung einer nominellen Referenztrajektorie. Der Regler hat die Aufgabe, Abweichungen von der Referenztrajektorie entgegenzuwirken. Solche Abweichungen werden durch Störungen oder Modellunsicherheiten verursacht. In diesem Sinne trägt der Regler zur Robustheit bei. Robustheit spielt in der Trajektorienoptimierung eine wichtige Rolle. Dies gilt insbesondere für Systeme mit Unsicherheiten und für Anwendungen, bei denen gewisse Sicherheitsstandards eingehalten werden müssen. Trotz intensiver Forschung sind wichtige Probleme der Robustheit in der Trajektorienoptimierung ungelöst. Insbesondere fehlen leistungsfähige Regelungsstrategien zur Optimierung der robusten Stabilität und der robusten Performance in der Gegenwart von (Modell-)Unsicherheiten. Um die Herausforderungen der Robustheit anzugehen, soll eine neue Methodik entwickelt werden, die auf den Konzepten der robusten Regelung basiert. Die Forschungsziele sind hierbei nicht auf die Trajektorienoptimierung beschränkt, sondern umfassen allgemeiner das Problem der Optimierung von robusten Reglerstrategien in affin linearer Form. Solche Reglerstrategien treten z.B. auch bei der Synthese neuronaler Netze auf, was ein weiteres potenzielles Anwendungsgebiet für den neuen Ansatz darstellt. Die Methoden der robusten Regelung ermöglichen es, große Klassen von Unsicherheiten zu beschreiben und Linearisierungsfehler zu berücksichtigen. Basierend auf diesen Methoden werden wir Algorithmen entwickeln, die es erlauben Reglerstrategien zu synthetisieren, die sowohl robuste Stabilität und Performance als auch eine (robuste) Erfüllung von Beschränkungen garantieren. Die meisten existierenden Methoden sind für Online-Implementierungen zu rechenintensiv. Daher werden im Rahmen dieses Forschungsprojekts auch die numerischen Aspekte der Optimierung robuster Reglerstrategien berücksichtigt. Insbesondere werden wir Ansätze aus der Differentiellen Dynamischen Programmierung verwenden, um eine schnelle Berechnung lokaler Reglerstrategien zu ermöglichen. Außerdem werden wir strukturausnutzende Algorithmen entwickeln, um die Recheneffizienz zu steigern. Das übergeordnete Ziel dieses Forschungsprojekts ist die Entwicklung einer online-implementierbaren Methodik für die robuste Optimierung von Regelstrategien. Der neue Ansatz soll auf allgemeine nichtlineare Regelstrecken, welche mit verschiedenen Klassen von Unsicherheiten behaftet sind und Stell- und Zustandsbeschränkungen unterliegen, anwendbar sein.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Carsten Scherer