Hierarchische Struktur des Prüfstands für das aktive Federungssystem des Railcabs
Das Ziel des Teilprojektes C3 besteht in der anwendungsorientierten Entwicklung von Methoden, Verfahren und Strukturen für die Reglersysteme selbstoptimierender mechatronischer Systeme. Dazu werden Konzepte der Mathematik, Regelungstechnik und Informatik verknüpft und für die Selbstoptimierung nutzbar gemacht. Insbesondere wird der Selbstoptimierungsprozess innerhalb modular-hierarchischer Systeme mit dem OCM als zentralem Strukturelement betrachtet. Zum Einsatz kommen modell-, verhaltens- sowie planungsbasierte Verfahren.
In der 2. Förderperiode wurden verschiedene Methoden zur Realisierung selbstoptimierender mechatronischer Systeme auf der Grundlage der OCM-Struktur untersucht. Diese lassen sich den drei Schritten des Selbstoptimierungsprozesses zuordnen.
Hierarchischer Optimierungsansatz im kognitiven Operator des OCM. Die Optimierung des überlagerten Moduls wählt dabei Punkte aus den Paretomengen der unterlagerten Module aus. Das veränderte Verhalten der unterlagerten Module wird in Form reduzierter Verhaltensmodelle zurück übermittelt.
Im Zusammenhang mit der Analyse der Ist-Situation wurden Beobachter, Identifikationsverfahren und Verfahren zum iterativen Lernen von Anregungsdaten untersucht. Die ermittelten Daten werden in einer lokalen Wissensbasis innerhalb des kognitiven Operators und, falls erforderlich, auch in einer globalen Wissensbasis abgelegt. Zur Auswahl und Anpassung des Zielsystems wurden die beiden unterschiedlichen Ansätze der beobachterbasierten Zielgrößenüberwachung zum Nachführen der Ziele im Betrieb und der hybriden Planung, mit deren Hilfe ein „Agieren“ bereits vor dem Auftreten eines bekannten Ereignisses ermöglicht wird, verfolgt. Zur Anpassung des Systemverhaltens wurden zunächst über eine modellbasierte Optimierung optimale Systemeinstellungen in Form von Paretomengen ermittelt und in der Wissensbasis abgespeichert. Zur Umsetzung der notwendigen Parameter- oder Strukturumschaltungen wurde ein Konzept zur systematischen Umschaltung von Reglerstrukturen erarbeitet.
Ein weiterer wichtiger Schwerpunkt lag in der Untersuchung der Wirkflüsse zwischen den kognitiven Operatoren innerhalb hierarchisch gekoppelter OCM. Das in der 2. Förderperiode erarbeitete Konzept beruht auf einem hierarchischen Modell des Systems. Mit diesem Modell wird eine über die Hierarchie verteilte Wissensbasis realisiert.
Das eng verzahnte Zusammenspiel von hierarchischer Modellierung, hierarchischer Optimierung und hybrider Planung wird in der kommenden Förderperiode weiter ausgearbeitet. Die modellbasierte Wissensbasis wird hierzu anhand der Anforderungen seitens selbstoptimierender Systeme weiterentwickelt. Insbesondere wird die in TP A1 begonnene Entwicklung von Algorithmen zur hierarchischen Optimierung fortgeführt und mit der Modellierung verknüpft. Für den dazu notwendigen Wissensaustausch werden angepasste Modellreduktionsverfahren erarbeitet.
Architektur der hybriden Planung
Die hybride Planung nutzt die von der Optimierung gelieferten Ergebnisse zur geeigneten Auswahl von Zielvorgaben. Dazu werden statistische Verfahren untersucht, ausgewählt und mit der hybriden Planungsarchitektur verknüpft. Insbesondere wird die Auswahl günstiger Zielvorgaben über mehrere Subsysteme hinweg betrachtet.
Außerdem werden in der kommenden Förderperiode gezielt Methodiken untersucht und zur Anwendung gebracht, die Modellunsicherheiten und mögliche Ausfälle von Subsystemen wie z. B. Aktoren berücksichtigen. Die damit verbundenen Strukturänderungen und nicht genau bestimmbare Systemparameter werden gezielt in den Selbstoptimierungsprozess eingebunden. Ein möglicher Ansatz besteht in der Anwendung der Pfadverfolgungsalgorithmen für parameterabhängige Paretomengen aus TP A1, die sowohl für Modellunsicherheiten als auch für die Untersuchung von Aktorausfällen eingesetzt werden können.
Eine wesentliche Aufgabe des TP C3 besteht darin, die Ergebnisse der TP A1 und A2 aufzugreifen, zu verknüpfen und in Architekturkomponenten einzubetten. Dabei werden die Entwurfsmethoden und Techniken der B Projekte angewendet. Die Realisierung soll auf Basis der Hard- und Softwareinfrastruktur von TP C1 und C2 erfolgen und den D Projekten zur Verfügung gestellt werden, wobei sich die Anforderungen an diese Teilprojekte wiederum aus den Arbeiten aus C3 ergeben.
Teilprojektkoordinator:
Publikationen (seit 6/2005)
Begutachtete Veröffentlichungen
Adelt, P.; Esau, N.; Hölscher, C.; Kleinjohann, B.; Kleinjohann, L.; Krüger, M.; Zimmer, D.: Hybrid Planning for Self-Optimization in Railbound Mechatronic Systems. In: Naik, G. (Hrsg): Intelligent Mechatronics. InTech, S. 169-194, 2011
Adelt, P.; Schmidt, A.; Esau, N.; Kleinjohann, L.; Kleinjohann, B.; Rose, M.: Approximation of environment models for an air gap adjustment system in a hybrid planning context. In: IEEE International Symposium on Intelligent Control (ISIC), September 17-20, 2008, Vilnius, IEEE Control Systems Society, San Antonio, Texas, USA, 2008
Burmester, S.; Giese, H.; Henkler, S.; Hirsch, M.; Tichy, M.; Gambuzza, A.; Münch, E.; Vöcking, H.: Tool Support for Developing Advanced Mechatronic Systems: Integrating the Fujaba Real-Time Tool Suite with CAMeL-View. In: Proceedings of the 29th International Conference on Software Enigneering (ICSE), May 20-26, 2007, Minneapolis, IEEE Computer Society Press, 2007, pp. 801-804
Burmester, S.; Giese, H.; Münch, E.; Oberschelp, O.; Klein, F.; Scheideler, P.: Tool Support for the Design of Self-Optimizing Mechatronic Multi-Agent Systems. International Journal on Software Tools for Technology Transfer (STTT), 8 (4), Springer Verlag, Berlin / Heidelberg, 2008
Çinkaya, H.; Münch, E.; Nölle, R.; Trächtler, A.: Self-Calibration of the 6-dof Parallel Robot TriPlanar by Identification of the Geometry Parameters. In: IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), September 4-7, 2007, Zürich, 2007
Çinkaya, H.; Münch, E.; Nölle, R.; Trächtler, A.; Toepper, S.: Selbstkalibrierung des 6 DOF Parallelroboters TRIPLANAR durch Identifikation der Geometrieparameter mit einem einfachen Messverfahren. In: Mechatronik 2007 - Innovative Produktentwicklung, 23.-24. Mai 2007, Wiesloch, VDI-Berichte, Band 1971, 2007
Esau, N.; Adelt, P.; Schmidt, A.: Interval Optimization in a Hybrid Planner Context for an Air Gap Adaptation System. In: Proceedings of the 3rd Asia International Symposium on Mechatronics (AISM), August 27-31, 2008, Sapporo, 2008
Gambuzza, A.; Koert, D.: A Concept for a Platform-Independent Modelling of Mechatronic Systems: Improving the Re-usability of Models in the Mechatronic Design Process. In: Postworkshop Proceedings of the 3rd Workshop on Object-oriented Modeling of Embedded Real-Time Systems (OMER), October 12-14, 2005, Paderborn, 2005
Gambuzza, A.; Koert, D.; Münch, E.; Vöcking, H.: Automatische Codegenerierung für verteilte Informationsverarbeitung in mechatronischen Systemen. Tagungsband des 4. Paderborner Workshop - Entwurf mechatronischer Systeme, 30.-31. März 2006, Paderborn, HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 189, 2006
Gausemeier, J.; Radkowski, R.; Kleinjohann, B.; Richert, W.; Zabel, H.and Adelt, P.: Augmented Reality for the Testing of Autonomous Systems by the Example of Soccer Robots - Concepts and Experimental Results. In: Workshop Virtual Prototyping Applications, International Scientific Colloquium (IWK), September 8-12, 2008, Ilmenau, 2008
Krüger, M.: Parametrische Modellreduktion für selbstoptimierende mechatronische Systeme. In: Lohmann, B.; Kugi, A.: Tagungsband Workshop GMA-Fachausschuss 1.30 - Modellierung, Identifikation und Simulation in der Automatisierungstechnik, 22.-24. September 2009, Anif, Salzburg, Österreich, 2009
Krüger, M.; Scharfenbaum, I.; Trächtler, A.: Parametrische Modellreduktion in hierarchisch modellierten selbstoptimierenden Systemen. In: Gausemeier J.; Rammig, F.; Schäfer, W.; Trächtler, A. (Hrsg.): 7. Paderborner Workshop Entwurf mechatronischer Systeme (EMS 2010), 18./19. März 2010, Paderborn, HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 272, 2010, S. 205-218
Koch, M.; Beckebans, R.; Schrage, J.: Movement reconstruction in industrial and medical domains based on topological Petri nets. In: Proceedings of 6th International Industrial Simulation Conference (ISC 2008), EUROSIS-ETI, Lyon, France, 2008
Koch, M.; Beckebans, R.; Schrage, J.; Richert, W.: Real-time measurement, visualization and analysis of movements by fiber optical sensory applied to robotics. In: Proceedings of 47th International IEEE Conference on Instrumentation, Control and Information Technology (SICE 2008), SICE, Tokyo, Japan, 2008
Koch, M.; Schäfers, L.; Kleinjohann, B.: An efficient dataflow-oriented fuzzy library. In: Proceedings of 47th International IEEE Conference on Instrumentation, Control and Information Technology (SICE 2008), SICE, Tokyo, Japan, 2008
Koch, M.; Schrage, J.; Richert, W.: Optic-Tactile robotics and medical applications. In: Proceedings of International IEEE/ASME Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2008), IEEE/ASME, Xi'an, China, 2008
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Osmic, S.; Münch, E.; Trächtler, A.; Henkler, S.; Schäfer, W.; Giese, H.; Hirsch, M.: Safe Online-Reconfiguration of Self-Optimizing Mechatronic Systems. Proceedings of the 7th International Heinz Nixdorf Symposium, HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 223, Paderborn, 2008
Osmic, S.; Trächtler, A.: Flatness-based Online Controller Reconfiguration. In: 34nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON'08), IEEE IES, Orlando, Florida, USA, 2008
Schmidt, A.; Adelt, P.; Esau, N.; Kleinjohann, L.; Kleinjohann, B.: Using Environmental Models Approximated by Fuzzy Identification for Hybrid Planning of Mechantronic Systems. In: Proceedings of the 28th Computers and Information in Engineering Conference (CIE), ASME, New York, 2008
Schmidt, A.; Esau, N.; Adelt, P.: Dynamic optimization of track sectioning in mechatronic systems for a hybrid planner. In: Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA'08), Takamatsu, Kagawa, Japan, IEEE Computer Society Press, 2008
Schmidt, A.; Esau, N.; Adelt, P.: Integrating dynamic track sectioning into a hybrid planning infrastructure. In: Proceedings of the 2008 SICE International Conference on Instrumentation, Control and Information Technology, SICE, Chofu, Tokyo, Japan, 2008
Trächtler, A.; Münch, E.; Vöcking, H.: Iterative Learning and Self-Optimization Techniques for the Innovative Railcab-System. In: 32nd Annual Conference on the IEEE Industrial Electronics Society (IECON'06), IEEE IES, Paris, France, 2006, pp. 4683-4688
Dissertationen
Hestermeyer, T.: Strukturierte Entwicklung der Informationsverarbeitung für die aktive Federung eines Schienenfahrzeugs. Dissertation, Fakultät für Maschinenbau, Universität Paderborn, 2006
Oberschelp, O.: Strukturierter Entwurf selbstoptimierender mechatronischer Systeme. Dissertation, Fakultät für Maschinenbau, Universität Paderborn, Vorgelegte Dissertationsschrift, 2008
