Motivation
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind im Rahmen der Digitalisierung für die Wissenschaft und Industrie von hohem Interesse. In den Ingenieurwissenschaften und hier im Besonderen in der Regelungstechnik, werden bereits datengetriebene Verfahren eingesetzt, jedoch vorwiegend als Alternative zur physikalischen Modellierung dynamischen Verhaltens bzw. zu fachspezifischen Methoden des Regelungs- und Steuerungsentwurfs.
Ziele und Vorgehen
Das Ziel der Nachwuchsforschungsgruppe „DART“ ist es, neuartige hybride Methoden für Probleme in der Regelungstechnik zu entwickeln. Dazu sollen die bewährten physikalisch motivierten Verfahren mit modernen datengetriebenen Verfahren kombiniert werden, um die größtmögliche Leistungsfähigkeit beim Regelungsentwurf zu erzielen. Das Vorhaben verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, indem Methoden aus der Informatik und den Ingenieurwissenschaften kombiniert und in einer übergreifenden Weise weiterentwickelt werden. Die Ansätze, die im Rahmen der Nachwuchsgruppe erarbeitet werden, gehen weit über einfache, pragmatische Kombinationen hinaus. Es werden neuartige Methoden, die aus aufeinander zugeschnittenen Verfahren beruhen, entwickelt und dadurch ihre Vorteile vereint. Dabei werden die typischen Entwurfsschritte wie die Modellierung und Parameteridentifikation des physikalischen Systems, der Entwurf der Kontrolleinheit, die Auslegung von Reglern sowie die Inbetriebnahme eines Reglers bearbeitet. Dadurch wird ermöglicht, alle Aspekte der klassischen Regelungstechnik in der Gesamtheit durch hybride Ansätze mit datenbasierten Methoden zu erweitern. Die Ergebnisse werden anschließend an einem Prüfstand zusammengeführt, so dass die hybriden Verfahren methodenübergreifend evaluiert und demonstriert werden können.
Innovationen und Perspektiven
Die Nachwuchsgruppe an der Universität Paderborn wird mit den Ergebnissen die Forschungskompetenz der Einrichtung stärken und verstetigen. Darüber hinaus wird der Einsatz der hybriden Methoden durch Transferprojekte in der Industrie evaluiert.