Modellbildung, Identifikation & Diagnose

Modelle stellen für viele Aufgaben der Automatisierungstechnik eine wichtige Grundlage dar. Klassischerweise versteht man darunter die Beschreibung von Prozessen und Systemen durch eine passend abstrahierte Form. Für dynamische Systeme sind dies häufig Differenzialgleichungen, aber auch Fluss- oder Zustandsdiagramme stellen ein Modell dar, beispielsweise beim Automatenentwurf.

Am Institut besteht eine langjährige Erfahrung in der Herleitung von für die automatisierungstechnische Aufgabe angepassten Modellen. Neben der klassischen Modellbildung mit konzentrierten Parametern gehören dazu auch die Beschreibung örtlich verteilt ablaufender Prozesse, was auf Modelle mit verteilten Parametern führt, sowie beispielsweise die Beschreibung von Zustandsabfolgen bei Automaten uvm.. Aber auch die Entwicklung neuartiger Modellierungsansätze für komplexe Vorgänge, beispielsweise Systeme mit mechanischen Beschränkungen und/oder Reibung, stellen einen Schwerpunkt in der methodischen Forschung des Instituts dar.

Über die Gewinnung der Modelle und ihrer Parameter aus physikalisch-mathematischen Gesetzmäßigkeiten hinaus besteht alternativ die Möglichkeit, diese aus Messdaten eines Systems zu gewinnen. Man unterscheidet dabei zwischen der Parameteridentifikation und der Systemidentifikation, wobei bei letzterer die komplette Modellbeschreibung aus den Messdaten abgeleitet wird. Neben der Anwendung klassischer Parameteridentifikationsverfahren besteht ein Forschungsschwerpunkt am Institut in der Entwicklung von Systemidentifikationsmethoden für verschiedene Systemarten. Dabei spielt insbesondere die direkte Nutzbarkeit der gewonnenen Modelle für echtzeitfähige Anwendungen (modellbasierte Regelung und Diagnose, Beobachter) eine wichtige Rolle.

Unter Diagnose wird in der Automatisierungstechnik üblicherweise die Überwachung und Fehlererkennung während des Betriebs eines technischen Systems bezeichnet. Insbesondere bei komplexeren Systemen kommen dabei modellbasierte Verfahren zum Einsatz, um auch messtechnisch nicht erfassbare Größen indirekt überwachen zu können. Die Diagnose kann beispielsweise als Online-Identifikation von Parametern oder mithilfe von Beobachtern/Filtern auf Basis geeigneter Modelle realisiert werden. Am Institut besteht eine langjährige Erfahrung in der Entwicklung solcher Diagnoseverfahren, beispielsweise zur Alterszustandsüberwachung von Lithium-Ionen-Batterien, aber auch zum Einhalten von Betriebsgrenzen nicht messbarer Signale.