Quantitative Analysis of Simulated and Experimental Process Data (A06)

• Subject Area: Automation, Mechatronics, Control Systems, Intelligent Technical Systems, Robotics
• Term: from 2010 to 2015
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 13800198

Im Rahmen des Teilprojektes A6 werden Ansätze zur Erweiterung der modellgestützten Prädiktiven Regelung (MPR) erarbeitet, die eine Verbesserung der Regelgüte durch stets optimale Ausnutzung der verfügbaren Rechenzeit erzielt. Dazu werden Anytime-Varianten der MPR entwickelt und validiert, welche, anstatt ein vorgegebenes Zeitbudget einhalten zu müssen, zu jedem möglichen Zeitpunkt eine Stellgröße zur Verfügung stellen können. Dabei besteht die Erwartung, dass die Güte der Empfehlung mit der verfügbaren Rechenzeit ansteigt. Als Grundlagen für die Anytime-Konzepte gehen eine Analyse von Prozesscharakteristika sowie die Entwicklung neuer lokaler und globaler Methoden zur Identifikation sowie dynamischen Adaption von Modellen voraus.

• DFG Programme: Collaborative Research Centres
• Subproject of: SFB 686: Model Based Control of Homogenised Low-temperature Combustion
• Applicant Institution: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
• Project Head: Professor Dr. Thomas Seidl