Fachgebiet LRS

Kooperative Robotik (Yanhao He)

Kooperative Robotik wird sowohl im akademischen als auch im industriellen Bereich interessant und wichtig. Ein Mehrrobotersystem ist wesentlich flexibler, da mehrere Roboter gruppiert werden können, um große und schwere Arbeitslasten gemeinsam zu bewältigen, während sie in anderen Szenarien zur Verbesserung der Effizienz einzeln und parallel an verschiedenen kleineren Aufgaben arbeiten können. Aufgrund der möglichen Kombination solcher Systeme mit menschlichen Teilnehmern muss die Sicherheit beim Regelungsentwurf berücksichtigt werden. Der Regelungsalgorithmus sollte auch die Redundanz der Roboter richtig ausnutzen, um die Gruppenleistung zu optimieren. Die Bewegungskoordination zwischen den Robotern ist auch erwünscht.

 

 

Modellprädiktive Regelung für ein flexibles verteilt-parametrisches System (Jawad Ismail)

Angewandte Optimierung zusammen mit der Regelung decken ein breites Spektrum mathematischer Methoden ab, insbesondere solche, die in Zusammenhang mit praktischer Anwendung stehen. Kernthemen bilden das Zusammenspiel von Regelung und Optimierung sowie numerische Verfahren für die zugrunde liegenden linearen und nichtlinearen Systeme ab. Von großem Interesse sind Themen wie: Numerische Optimierung, Modellprädiktive Regelung, Robuste Optimierung, Partielle Differentialgleichungen und Schwingungsanalyse. Die Performance der zu entwickelnden Verfahren wird an einem Anwendungsbeispiel gemessen und demonstriert. Als Anwendung liegt das verteilte parametrische System des Regalbediengerätes (STC) zugrunde. Als Anwendungsproblem dient das Problem der Schwingungsdämpfung. Ein Laboraufbau mit einem Echtzeitrechner und ein Rapid-Prototyping-Tool vereinfachen jede Anwendung und bieten zusätzliche Freiheitsgrade.  

Aufgrund der Gewichtsreduzierung von Konstruktionssystemen, wie im Falle des RBG, führt der Verlust der Steifigkeit zu Strukturflexibilität. Dies führt wiederum zu Strukturschwingungen innerhalb der Systeme, auch bei geringen Beschleunigungsanforderungen. Eine exakte Positionierung kann daher erst nach einer bestimmten Einschwingzeit erreicht werden, die eigentlich der Vorstellung von schnellen Manövern entgegenwirkt. Das besondere Hauptmerkmal eines RBG-Betriebes ist es, Schwingungen zu dämpfen und eine entsprechende Robustheit zu gewährleisten. Zur Lösung der auftretenden Probleme werden entsprechende Methoden in folgenden Bereichen entwickelt:

1. Modellprädiktive Regelung (MPR) ist ein modernes und leistungsfähiges Regelungsverfahren für beide lineare und nichtlineare Systeme, bei denen physikalische Beschränkungen sowohl für Zustände als auch für die Steuerung explizit berücksichtigt werden. Demzufolge werden die Zustände eines Systems vorhergesagt und dann über einen zukünftigen Horizont optimiert. Komplexe und hochdynamische Systeme, wie z.B. Mechatronische Anwendungen stellen eine große Herausforderung für Echtzeitanwendungen dar. Sowohl methodische als auch numerische, insbesondere echtzeitfähige Methoden zur Lösung des Problems der Schwingungsdämpfung in flexiblen Körpern werden derzeit weiterentwickelt.  

2. In Modellprädiktive Regelung (MPR) ist die Berücksichtigung von Beschränkungen von einer entscheidenden Bedeutung, insbesondere wenn es sich um physische Beschränkungen handelt, die möglicherweise sicherheitskritisch sind. Die nicht ideale Welt bringt jedoch immer Unsicherheiten mit, was die Einhaltung der Beschränkungen zu einer herausfordernden Aufgabe macht. Entsprechende Ansätze führen zu etwas Konservativität, aber auch zu robusten Regelansätzen, die in der Praxis häufig sehr gut funktionieren.  

3. Systeme mit verteilten Parametern sind durch jene Zustände charakterisiert, die Elemente eines unendlich dimensionalen Zustands-Zeit-Raums sind. In Kombination mit der modellprädiktiven Regelung werden neue Methoden für eine optimale Vorwärts- und Rückwärtsregelungen angestrebt. Wichtige Anwendungsbereiche reichen von flexiblen Strukturen bis hin zur Wärmeausbreitung in Räumen.  

4. Typischerweise erfordert der Umgang mit dem Problem der Schwingungsdämpfung eine Spezifikation der Frequenzen, die ausgeregelt oder vermieden werden müssen. Um die dynamischen Eigenschaften eines flexiblen Körpers im Frequenzbereich zu untersuchen, wird der leistungsfähige Ansatz der Modalanalyse verwendet. Eine Vorbedingung ist Existenz der partiellen Differentialgleichungen. Dynamische Strukturanalysen, die das Verhalten einer flexiblen Struktur sowohl unter dynamischer Last als auch unter dynamischen Eingängen untersuchen, sind heute immer noch ein ungelöstes und somit ein fortlaufendes Entwicklungsthema.

Regelung von mobile Multirobotersystemen (Xiang Chen)

Kooperatives Verhalten von Multirobotersystemen

Wir fokussieren uns auf das kooperative Verhalten von Multirobotersystemen, indem wir das Optimierungsproblem verteilt aufstellen. Damit wird der Aufwand der Rechnung und Kommunikation für praktische Anwendungen reduziert und die Performanz des ganzen Systems garantiert.

 

Regelung von Flugrobotern (Qingshan Pan)

Quadrotoren sind der beliebteste Typ unbemannter Luftfahrzeuge (UAV). Sie können aufgrund ihres einfachen und robusten mechanischen Aufbaus aus billigen Standardkomponenten hergestellt werden. Darüber hinaus können sie vertikal schweben sowie starten und landen und gleichzeitig agile Manöver ausführen.

Quadrotoren werden in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, bei denen Sensoren oder Nutzlasten an Orte gebracht werden müssen, die für Menschen oder Bodenroboter schwer erreichbar oder sogar unerreichbar sind. Zu diesen Anwendungen zählen Inspektion verschiedener Infrastrukturen, Überwachung und Analyse in der Landwirtschaft, Überwachung, Transport und Luftbildfotografie, die zusammen einen Milliarden-Dollar-Markt bilden.

Die Forschung konzentriert sich auf Steuermethoden, mit denen Quadrotoren autonomer und agiler werden. Dies hat den Vorteil, dass weniger Bediener erforderlich sind und Aufgaben schneller erledigt werden können.

Künstliche Intelligenz und Mensch-Robot-Kooperation (Min Wu)

Entwurf von Regelungs- und Lernalgorithmen

Meine Forschung konzentriert sich auf den Entwurf von Regelungs- und Lernalgorithmen, um Roboter dazu zu bringen, sicher und intelligent mit Menschen zusammenzuarbeiten. Insbesondere interessiert mich die Kombination zwischen Regelungstechnik und KI, damit die Stärke beider Ansätze maximiert werden können.

In Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe wearHEALTH an der TU Kaiserslautern und Zhejiang University of Technology entwickeln wir daten-basierte Methoden für die Bewegungserkennung und Prädiktion mit Hilfe von tragbaren und optischen Sensornetzwerken. Die Ergebnisse werden weiter genutzt, um die lernbasierte Bewegungsplanung und Interaktionsregelung für Roboter zu entwickeln. Mein besonderes Interesse gilt der Bayes'schen Regression, dem Bestärkendes Lernen und der Impedanzregelung sowie deren Anwendungen im Kontext der Mensch-Roboter-Kooperation.

Stochastische modellprädiktive Regelung (Christoph Mark)

Einführung in stochastische modellprädiktive Regelung

Die Regelung von eingangs-und zustandsbeschränkten dynamischen Systemen bezüglich unbekannten Störungen ist ein aktives Forschungsgebiet seit mehreren Dekaden. Eine herkömmliche Methode ist die robuste Regelung, wobei angenommen wird, dass eine konservative Abschätzung der maximalen Störung bekannt sei. Bei der stochastischen Regelung wird diese Konservativität reduziert in dem ein Modell der Störung, z.B. die Verteilungsfunktion, angenommen wird. Somit können probabilistische Vorhersagen über den Fehler zwischen dem nominellen und dem realen Zustand des Systems getroffen werden. Eine Methode hierfür sind "Probabilistic Reachable Sets". Des Weiteren werden die Beschränkungen des Systems aufgeweicht, welche lediglich mit einer vordefinierten Wahrscheinlichkeit erfüllt werden müssen.

1. Verteilte stochastische modellprädiktive Regelung

In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der verteilten stochastischen modellprädiktiven Regelung dynamischer Systeme. Die Hauptaufgabe hierbei ist es, eine strukturierte Formulierung zu finden, so dass der Regler vollständig verteilt ausgelegt und betrieben werden kann. Eine hierfür verwendete Methodik ist die verteilte Optimierung. Im Fall von additiven Störungen müssen hierfür sogenannte Distributed Probabilistic Reachable Sets formuliert werden, welche gewisse strukturelle Eigenschaften aufweisen. Für multiplikative Unsicherheiten ist eine online Propagation von Kovarianz Matrizen notwendig, um Zufallsbeschränkungen zu erzwingen. Für mehr Informationen verweise ich auf die nachfolgenden Publikationen:

Mark, Christoph, and Steven Liu. "Distributed Stochastic Model Predictive Control for dynamically coupled Linear Systems using Probabilistic Reachable Sets. "European Control Conference (ECC2019). IEEE, 2019.

Mark, Christoph, and Steven Liu. "A stochastic output-feedback MPC scheme for distributed systems." 2020 American Control Conference (ACC2020), Denver/USA (accepted)

Mark, Christoph, and Steven Liu. "A stochastic MPC scheme for distributed systems with multiplicative uncertainty." arXiv preprint arXiv:1908.09337 (2019).

2. Verteilungsrobuste stochastische MPC

In der stochastischen Regelung haben wir anfangs angenommen, dass die exakte Verteilungsfunktion der Störung bekannt sei. In diesem Forschungsgebiet wird diese Annahme aufgeweicht und es wird lediglich eine empirische Verteilungsfunktion angenommen, welche mit einer möglicherweise kleinen Anzahl an Daten bestimmt wird. Die Unsicherheit der Verteilungsfunktion wird als Ambiguitätsmenge beschrieben, welche plausible Variationen der empirischen Verteilungsfunktion beinhaltet. Diese Ambiguitätsmenge wird nun so gewählt, dass die wahre Verteilungsfunktion mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Teil dieser Menge ist. In vorherigen Arbeiten haben wir die Wasserstein Distanz als Beschreibungsform für die Ambiguität gewählt.

Mark, Christoph, and Steven Liu. "Distributionally Robust Stochastic Model

Predictive Control using Probabilistic Reachable Sets." IFAC World Congress, 2020, (accepted)

MPC in der Gebäudeautomatisierung (Tim Steiner)

Modellprädiktive Regelung in der Gebäudeautomatisierung

In der Gebäudeautomatisierung beginnt der Einzug moderner Regelungskonzepte. Besonders die modellprädiktive Regelung ist hierbei, durch die Berücksichtigung von Beschränkungen, von Interesse. Die modelltechnische Erfassung der Gegebenheiten steht hierbei im Fokus der wissenschaftlichen Arbeit, besonders mit Hinblick auf den lokal variierenden solaren Energieeintrag in das System. Die Hauptproblematik ist die reduzierte und regelungsorientierte Modellierung. Ziel ist die Erfassung aller relevanten Eigenschaften für die Nutzung in modellprädiktiven Regelungen. Final ist ein vollständiger Workflow in Arbeit, beginnend bei der Modellierung bis hin zur Umsetzung des Reglers.

Hydrokinetische Energieumwandlung (Muhammad Ikhsan)

Hydrokinetische Energieumwandlung

Das Interesse an der Weiterentwicklung der Technologie der hydrokinetischen Energieumwandlung (HEC) hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, steht jedoch vor Herausforderungen hinsichtlich Energiekosten und Optimierung.

Meine Forschung konzentriert sich auf:

• Optimierung der HEC in der Array-Konfiguration unter Berücksichtigung des Nachlaufeffekts.

• Spannungs- und Frequenzregelung der HEC im Insel-Mikronetz bei extremem Wetter

Aktive Schwingungsdämpfung in Multilevel-Umrichtern (Hafiz Kashif Iqbal)

Modulare Multilevel-Wandler

Moderne Stromrichter, die die neuesten Festkörpergeräte und fortschrittliche Steuerungstechniken umfassen, sind heute im Trend zu herkömmlichen Stromversorgungssystemen.
Ihr vorherrschender Erfolg verbirgt sich in einer genaueren Systemmodellierung mit nichtlinearer Dynamik und unterstützender Steuerung, um Betriebssicherheit, Zuverlässigkeit und Stromqualität zu gewährleisten.
Meine Forschung zielt auf die Modellierung und Steuerung von modularen Multilevel-Wandlern (MMC) ab, die hocheffiziente Zusatzleistungen für Leistungsoszillationsdämpfung (POD) und aktive Filterung bieten.
Der Anwendungsbereich umfasst Mittelspannungs-Gleichstromverteilungssysteme, elektrische Antriebe und Leistungskompensatoren.

Direkte Leistungsregelung von Multilevel-Umrichtern (Pedro Leal Dos Santos)

Regelung der Leistungselektronik

Von der Landwirtschaft über die Automobilindustrie, die Luft- und Raumfahrt, das Gesundheitswesen, die Energieerzeugung und -übertragung bis hin zur IT ist die Leistungselektronik eine verborgene Branche, die in allen wichtigen Branchen unserer modernen Gesellschaft präsent ist.

Leistungselektronik ist die Anwendung von Festkörperelektronik zur Steuerung und Umwandlung elektrischer Energie. Um eine stabile Stromversorgung zu erhalten und dennoch eine Vielzahl unterschiedlicher Anforderungen zu erfüllen, ergeben sich viele steuerungsbezogene Herausforderungen. Die Entstehung erneuerbarer Energiequellen und Energiespeichersysteme hat das traditionelle Stromnetz zu einem widerstandsfähigeren, flexibleren und effizienteren Netz verändert. Infolgedessen ist die Entwicklung von Gleichstromnetzen auf der Basis von Leistungselektronik-Wandlern zu einem “heißen” Thema geworden. Die aktuelle und vielversprechende MMC-Topologie (Modular Multilevel Converter) bietet hohe Modularität, Zuverlässigkeit, einfache Wartung und geringe Verluste. Darüber hinaus verfügt diese Topologie über eine einzigartige Energiespeicherfähigkeit, die sehr nützlich ist, um die Quelle von der Last zu entkoppeln.

In einer anderen Perspektive bietet es eine hohe Anzahl von Freiheitsgraden, was zum Entwurf komplexer Steuerungsalgorithmen führt. In konventionellen Topologien wird eine Direkteregelung verwendet, um das dynamische Verhalten des Wandlers zu verbessern. Aufgrund der hohen Anzahl verfügbarer und redundanter Vektoren, die von der MMC-Topologie angeboten werden, kann man verschiedene Vektoren anwenden, um die gleiche beste Ausgangsspannung für eine bestimmte Last zu finden. Diese Flexibilität eröffnet jedoch die Möglichkeit, die interne Energiebilanz der MMC zu steuern, ohne die Lastversorgung zu beeinträchtigen. Die Kombination beider Funktionen ist ein sehr herausforderndes und lohnendes Forschungsthema.

Zum Seitenanfang