Adaptive Regelung

Adaptive Regelung

Adaptive Regelung umfasst Algorithmen, die online lernen und sich ständig neu einstellen. Adaptive Regelung gewinnt zur Zeit an Bedeutung. Insbesondere im Militärbereich sind diese Algorithmen häufig angewandt, da sie hervorragende Regelung in unvorhersehbaren Umständen sicherstellen. Dies wird auf Kosten von erhöhter Rechenzeit und Entwicklungskosten gegenüber Standardreglern erreicht. Adaptive Regelung kann verwendet werden, wenn Standardansätze nicht ausreichend robuste Performance liefern (bei großen Produktionstoleranzen und/oder unvorhersehbaren Einsatzgebieten).

Was Sie lernen

• Praxiswissen: Sie beherrschen die Funktionsentwicklung adaptiver Regelungen. Sie können mit Experten auf dem Gebiet der Adaptiven Regelung fachlich diskutieren und Lösungsansätze auswählen.
• Entscheidungsfähigkeit: Sie können eine fundierte Risiko/Nutzen Analyse sowie eine Aufwandsschätzung der Entwicklungskosten machen.
• Methodenwissen: Sie kennen den aktuellen Stand der Adaptiven Regelung sowie offene aktuelle Fragestellungen. Sie sind in der Lage Projekte mit Universitäten im Bereich Adaptiver Regelung zu bewerten und zu leiten.

Zielgruppe

• Fachexperten und Funktionsentwickler, die verantwortlich Regelalgorithmen entwerfen und/oder implementieren.
• Projektleiter und Gruppenleiter, die inhaltlich Verantwortung tragen und Regelverfahren detailliert beurteilen müssen.

Über den Dozent

Dr.-Ing. Dieter Schwarzmann blickt auf über 14 Jahre Praxiserfahrung als Projektleiter, Fachreferent und Führungskraft in Systemtechnik in der Automobilindustrie. Er ist Lehrbeauftragter an der Universität Stuttgart im Master-Vertiefungsfach „Adaptive Regelung“.

Themenschwerpunkte

Dieses Seminar besteht aus zwei Teilen, die in drei Tagen behandelt werden:

Teil 1: Algorithmen zur Online-Parameterschätzung

Inhalte sind:

• Die wichtigsten Algorithmen zur Online-Parameterschätzung (z.B. LS, LMS, Gradient Descent).
• Erweiterungen für Serieneinsatz (z.B. Robustheitsmaßnahmen (e-Modification, Projection, etc.) sowie die effiziente Verwendung von Messdatenfiltern).
• Informationsgehalt von Messdaten und Zuverlässigkeit geschätzter Parameter (Information vs. Daten)

Sie entwickeln in Übungen ein Template zur Parameterschätzung, welches Sie später direkt wiederverwenden können.

Teil 2: Algorithmen zur Adaptiven Regelung

Inhalte sind:

• Adaptive Algorithmen: Self-Tuning-Regulator und beweisbar stabile adaptive Regelung (Lyapunovbasiert und adaptive Polvorgabe).
• Erweiterung für den Serieneinsatz: z.B. Closed-Loop Reference Model, Rohr’s Instabilitätsbeispiele und deren Lösung.
• Faustregeln zur Filterwahl
• Korrekte Einbeziehung von Stellgrößenbegrenzungen.

Sie entwickeln in Übungen ein Template, welches Sie als Ausgangsbasis später verwenden können.