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Forschung


Derzeit starten unsere Forschungsaktivitäten zu folgenden Schwerpunkten:

1. Regelung in Präzisionssystemen

Spannende Forschungsfragen sind an den Grenzen von physikalischer Auflösung oder Systemdynamik zu lösen. Viele Messsysteme erfordern eine Regelung, umgekehrt benötigen Präzisionssysteme und -kinematiken eine geeignete In-Prozess-Messtechnik. In beiden Anwendungen wird die Gesamtpräzision nur erreicht, wenn das Zusammenspiel abgestimmt funktioniert, dazu ist ein paralleler und modellbasierter Entwurf von Regelung und Strecke zielführend. Aufbauend auf Konzepten der nichtlinearen Kompensation und Ein-/Ausgangsentkopplung sind effiziente Kalibrierverfahren (offline), Ansätze zur Adaption (online) sowie zur schnellen Zustandsbeobachtung zu entwickeln.

Anwendungen: Weiterentwicklung berührungsloser Messsysteme zur Positionsbestimmung, Genauigkeitssteigerung von Robotern insbesondere zur Bearbeitung (aktive Korrektur und Schwingungsdämpfung), elastische und Leichtbau-Roboter, weitere Messsysteme

2. Automatisierung in verteilten Systemen

Kostengünstige Embedded-Lösungen ermöglichen eine verteilte Automatisierung. Dazu müssen neue Freiheitsgrade des Entwurfs genutzt werden: Eine dezentrale Zustandsschätzung verbessert die lokale Information online, eine Optimierung des verteilten Gesamtsystems wird durch lernende Verfahren erreicht. Mit Blick auf Anwendungsprojekte sollen durchgängige Werkzeugketten für die Entwicklung realisiert werden, mit denen der Weg von der Modellbildung über Modellvereinfachung, Parameteridentifikation bis hin zur Diagnose oder Regelung möglichst automatisiert ablaufen kann.

Anwendungen: Vernetzte Fertigung (Cyber-Physical-Systems), Qualitätsregelung von Prozessen

3. Modellbasierte Assistenzsysteme

Im Unterschied zur Automatisierung, die u. A. das Ziel hat, menschliche Arbeit zu ersetzen, arbeiten Assistenzsysteme mit dem Menschen zusammen und übernehmen ggf. Funktionen. Um Prozesse und Verhalten vorherzusagen oder Entscheidungen treffen zu können, sind dynamische Modelle erforderlich. Herausforderungen sind Adaptivität und Lernfähigkeit zur Individualisierung der Assistenz.

Anwendungen: (Patho-)physiologische Modelle der Medizin, Smart Home Systeme, Konzepte und Systeme zur technischen Assistenz