Monitoring und Regelung
 
 
  Im Zentrum dieses Arbeitsschwerpunkts­ stehen die Entwicklung und Implementierung mathematischer Verfahren zur Systemmodellierung sowie zum Beobachter-und Reglerdesign. Zentrale Anwendungen sind derzeit die Torsionsüberwachung in Kraftwerken und die aktive Schwingungsdämpfung in der Adaptronik.

Systemidentifikation
Zur Beschreibung bestimmter Verhaltensweisen eines technischen Systems muss zumeist ein geeignetes Ersatzmodell entwickelt werden, welches den jeweils interessierenden Systemaspekt möglichst exakt abbildet. Abhängig von den vorhandenen Systeminformationen und den gewünschten Modelleigenschaften werden Black-Box-, White-Box- oder eine Mischung aus beiden, sogenannte Grey-Box-Modelle, eingesetzt. Neben linearen Ansätzen kommen auch komplexere nichtlineare Techniken, wie ein aus mehreren linearen, lokal gültigen Modellen zusammengesetztes Netzwerk zum Einsatz - man spricht von einem Local Model Network (LMN). Bei den linearen Teilmodellen kann es sich sowohl um Black-Box- als auch um White-Box-Modelle handeln. Mit den verschiedenen Modellierungsansätzen wird dann beispielsweise das Verhalten von Turbosätzen oder Automobilprüfständen beschrieben. Für die Modellierung des Torsionsverhaltens von Turbosätzen verwendet man z.B. die Methode der finiten Elemente, die auf die sogenannten Bewegungsgleichungen führt.

Beobachter und Reglerdesign
Die identifizierten Modelle bilden die Grundlage für das Beobachter- und Reglerdesign. Dazu werden neben den klassischen Ansätzen schwerpunktmäßig Methoden der Hinf-Kontrolltheorie eingesetzt, die bis zu einem gewissen Maß Robustheit des resultierenden Beobachters oder Reglers gegenüber Modellunsicherheiten und anderen Systemstörungen garantieren. Zusätzlich kommen auch Verfahren aus den Bereichen Adaptive Control, Iterative Learning Control und Model Predictive Control zum Einsatz. Die auf linearen Modellen basierenden Kontrollansätze können, z.B. bei stark nichtlinearem Systemverhalten, häufig­ unzureichend sein. Ein Forschungsschwerpunkt der Gruppe liegt darin, z.B. basierend auf den LMN-Modellen, Erweiterungen der linearen Kontrollstrategien zu entwickeln. Der Fokus liegt insbesondere auf der Entwicklung effizienter und robuster Methoden.



Kompetenzen:
  • Systemidentifikation
  • Modelladaption
  • Modellreduktion
  • Aktuator- und Sensorpositionierung
  • Beobachterdesign
  • Reglerdesign




Projekte / Produkte:

Intelligent Materials for Active Noise Reduction (InMAR)
Berührungsloser Drehmomentsensor
Prognose und Regelung von Torsionsschwingungen für Prozesse und rotierende Systeme - TORSYS
TorStor - Erfassung relevanter Torsionsschwingungen
TorFat - Erfassung relevanter Torsionsschwingungen und messdatenbasierte Ermüdungsanalyse
TorAn - Online Monitoring von Torsionsschwingungen und Ermüdungsanalyse bei rotierenden Maschinen an mehreren Wellenkomponenten
Sensitivitäts- und Robustheitsanalyse bei Konstruktion und Überwachung von Turbosätzen
Torsionsschwingungen in Turbosätzen
Beschreibung von Drehstrommaschinen mit nichtlinearen Ersatzschaltbildern



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