Prozessoptimierung

Fakult?t

Ingenieurwissenschaften und Informatik

Version

Version 21.0 vom 17.11.2019

Modulkennung

11M1270

Modulname (englisch)

Optimal Process Control

Studieng?nge mit diesem Modul
  • Elektrotechnik (Master) (M.Sc.)
  • Informatik - Verteilte und Mobile Anwendungen (M.Sc.)
Niveaustufe

4

Kurzbeschreibung

Die klassischen Verfahren der Regelungstechnik sind für lineare Systeme entwickelt worden. Neben dem teilweise heuristischen Vorgehen besitzen diese Verfahren den Nachteil, dass eine explizite Berücksichtigung von Stellgr??enbeschr?nkungen, die in der Praxis immer vorliegen, nicht m?glich ist. Bereits in den 60er Jahren wurden daher Optimierungsans?tze entwickelt um diese Problemstellungen zu adressieren. Die praktische Umsetzung dieser Verfahren ist aber erst seit den 90er Jahren m?glich. Dafür waren neben schnellen Rechnern insbesondere auch neue schnelle Algorithmen entscheidend. Heute sind Optimierungsverfahren aus der Prozessregelung nicht mehr weegzudenken. Bereits bei der datenbasieren Modellbildung kommen optimale Identifikationsverfahren zum Einsatz. Führungs- und St?rverhalten des Regelkreises kann mit Verfahren zur Erzielung optimaler Regelgüte bzw. mit der Betrachtung von worst-case Szenarien adressiert werden. Modellp?diktive Regelungen erm?glichen es schlie?lich, durch Optimierung über mitbewegte Zeithorizonte, Stellgr??enbeschr?nkungen auf eine Weise zu berücksichtigen, die auch auf echte Anwendungen der Prozessregelung übertragen werden kann. Die Vorlesung soll einen ?berblick über die Grundlagen der Optimierung und der entsprechenden Algorithmen sowie deren Anwendung in exemplarischen Problemstellungen der Prozessregelung geben.

Lehrinhalte
  1. Mathematische Grundlagen derbeschr?nkten und unbeschr?nkten Optimierung
  2. Numerische Grundlagen der Optimierung
  3. Spezielle Algorithmen (insb. SQP)
  4. Anwendungen: Identifikation, optimale Sch?tzverfahren (Kalman Filter), optimale Steuerung und Regelung (Zeitoptimalit?t, optimale Regelgüte), Modellpr?diktive Regelung
Lernergebnisse / Kompetenzziele

Wissensverbreiterung
Die Strudierenden kennen die wesentlichen Fragestellungen der Optimierung und k?nnen
exakte und numerische L?sungsverfahren anwenden. Die Studierenden kennen die Hauptanwendungen in der Prozessregelung und k?nnen entsprechende L?sungsverfahren entwickeln.
Wissensvertiefung
Die Studierenden sind in der Lage komplexe Aufgabenstellungen der Prozessregelung zu l?sen.
K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden sind in der Lage Verfahren der Prozessoptimierung problemangepasst auszuw?hlen und k?nnen entsprechende Rechnertools zur Probleml?sung einsetzen.
K?nnen - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden sind in der Lage im Team auch komplexere Aufgaben des Praktikums zu bearbeiten.
K?nnen - systemische Kompetenz

Lehr-/Lernmethoden

Vorlesung, ?bungen, Praktika

Empfohlene Vorkenntnisse

Regelungstechnik, H?here Mathematik, Digitale Signalverarbeitung

Modulpromotor

Rehm, Ansgar

Lehrende

Rehm, Ansgar

Leistungspunkte

5

Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden
Std. WorkloadLehrtyp
30Vorlesungen
15Labore
Workload Dozentenungebunden
Std. WorkloadLehrtyp
55Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
30Prüfungsvorbereitung
20Hausarbeiten
Literatur

Kouvaritakis, Cannon (2015): Model Predictive ControlUnbehauen (2011): Regelungstechnik IIIPapageorgiou, Leibold, Buss (2015): OptimierungLuenberger (1998): Optimization by Vector Space Methods

Prüfungsleistung
  • Klausur 2-stündig
  • Mündliche Prüfung
Unbenotete Prüfungsleistung

Experimentelle Arbeit

Prüfungsanforderungen

.



Dauer

1 Semester

Angebotsfrequenz

Nur Sommersemester

Lehrsprache

Deutsch und Englisch