Selbstoptimierende mechatronische Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie dieFähigkeit zur Anpassung von Zielsystem und Verhalten haben, um somit auf Umgebungsänderungen und Betriebsanforderungen reagieren zu können. Wie der Begriff Selbstoptimierungbereits impliziert, spielt das Gebiet der Optimierung dabei eine zentrale Rolle. Die Anwendung von Optimierungsverfahren bietet sich sowohl in der Zielbestimmung als auch in der Verhaltensanpassung an.

Die Aufgabe des Projektbereichs A ist es, die entsprechenden Optimierungsverfahren zu entwickeln und speziell auf die Anforderungen in selbstoptimierenden Systemen zuzuschneiden, so dass sie im kognitiven Operator des Operator-Controller-Moduls genutzt werden können. Dabei werden zwei Klassen von Verfahren unterschieden, die in den beiden Teilprojekten des Bereichs erarbeitet werden:

1. Numerische Verfahren auf Grundlage von a priori definierten Modellen des physikalischen Systemverhaltens (TP A1),
2. Lern- und Planungsverfahren auf Grundlage einer Blackbox Beschreibung des Systemverhaltens, das teilweise mithilfe gesammelter Erfahrung aufgebaut wird (TP A2).

Die beiden Klassen von Verfahren ergänzen sich. Sie können für unterschiedliche Problemstellungen eingesetzt werden oder im Rahmen eines konkreten Selbstoptimierungsprozesses kombiniert werden. Ein Beispiel für die Kombination der Verfahrensklassen ist die verhaltensbasierte Detektion falscher Modellparameter (A2), die in speziell angepassten Pfadverfolgungstechniken (A1) verarbeitet wird. Diese Kooperation ist für die beantragte Förderperiode geplant. Beide Klassen werden jeweils in einem der beiden Teilprojekte des Projektbereichs A untersucht.

Ein Ziel des Teilprojekts A1 ist die Weiterentwicklung der Verfahren zur Mehrzieloptimierung und Entwurfspunktselektion. Dies betrifft insbesondere die Weiterentwicklung der Theorie und Algorithmen zur optimalen Kontrolle mit mehreren Zielfunktionen und die Studie mehrparametriger Mehrzieloptimierungsprobleme. Das Forschungsthema Aktorausfälle in mechatronischen Systemen im Teilprojekt C3 motiviert die Erweiterung der Verfahren zur Bestimmung robuster Paretopunkte.

Einen weiteren wesentlichen Aspekt bildet, begründet durch die Tatsache, dass selbstoptimierende Systeme häufig als hybride Systeme modelliert werden, die Analyse und Optimierung hybrider Systeme. Für die Analyse dieser Systeme mit sowohl kontinuierlicher als auch diskreter Dynamik soll eine mengenorientierte Methode erweitert werden, die für Systeme mit kontinuierlichem Zustandsraum in unserem Softwarepaket GAIO1 bereits zur Verfügung steht. Ausgehen wollen wir von hybriden Systemen mit komplizierter, d.h. allgemein auch nichtlinearer kontinuierlicher Dynamik und einer einfachen diskreten Logik. In Zusammenarbeit mit dem Teilprojekt C2 sollen Informationen über das hybride System für die Online-Verifikation anwendbar gemacht werden. Anwendungen liegen ins besondere im Bereich von Reglerumschaltungen selbstoptimierender Systeme.

Teilprojekt A2: In der 3. Förderperiode stehen Verfahren im Vordergrund, die Entscheidungsgrundlagen für selbstoptimierende mechatronische Systeme liefern. Dazu sollen vor allem Lernverfahren entwickelt werden, die die Präferenzen und das Verhalten des Benutzers und der Umgebung charakterisieren. Aufbauend auf den erlernten Präferenzen sind Entscheidungsverfahren zu entwickeln, die in Formvon Zielpriorisierungen, Zielgewichtungen oder Nebenbedingungen Eingaben für die Entscheidungsgrundlagen für den Schrittder Verhaltensanpassung liefern. Im Rahmen der Entscheidungsgrundlagen soll insbesondere auch auf den Lebenszyklus des Systems eingegangen werden. Zusammenfassend steht der Prozess der Zielbestimmung im Fokus.

Um die Anwendung der entwickelten Verfahren in der Entwicklung besser zu unterstützen, werden sinnvolle Kombinationen von Verfahren bestimmt und in Form von WMSO bereitgestellt. Dies schließt die Verfahren von TP A1 ein. Die entwickelten Verfahren sind hinsichtlich ihrer möglichen Funktionen zu klassifizieren und mögliche Schnittstellen zwischen den Verfahren sind zu identifizieren. Abschließend soll der Entwickler in der Anordnung der Verfahren in der OCM-Architektur unterstützt werden, um die Makrostruktur der Informationsverarbeitung frühzeitig im Entwurfsprozess spezifizieren zu können.