Beiträge zur Regelungstechnik im Wintersemester 2019/2020

 

Mit dem Ziel, den fachlichen Austausch im Bereich der Regelungs-, Steuerungs- und Automatisierungstechnik über die Grenzen unserer Hochschule hinaus zu fördern, wurde am Institut für Regelungstechnik vor einigen Jahren eine Kolloquiumsreihe mit Namen “Beiträge zur Regelungstechnik“ ins Leben gerufen. Referenten aus Industrie und Forschung berichten darin von ihrer Tätigkeit in vermittelnswerten Entwicklungen und Anwendungen aus dem genannten Fachgebiet.

 

Eingeladen sind alle Interessenten.

Gerne nehmen wir Sie auch in unseren Verteiler auf. Dazu genügt ein kurzer Hinweis an unser Sekretariat.

Veranstaltungsort

Seminarraum des IRT, Campus-Boulevard 30, 52074 Aachen
1.OG, Raum 052.G

 

Donnerstag, 21.11.2019, 14.00 Uhr

 

Ferromagnetische Inhomogenitäten zur berührungslosen Bestimmung der Geschwindigkeit und gleisselektiven Position von Schienenfahrzeugen

Max Spindler

Institut für Mess- und Regelungstechnik,
Karlsruher Institut für Technologie

Abstrakt:

Mit der zunehmenden Digitalisierung und Automatisierung des Schienenverkehrs ist die
Kenntnis der Geschwindigkeit und der gleisselektiven Position der Schienenfahrzeuge
grundlegend, um einen reibungsfreien und sicheren Betriebsablauf zu gewährleisten. Für
einen vollständig autonomen Betriebsablauf sind insbesondere Verfahren erforderlich, die
auf dem Schienenfahrzeug zum Einsatz kommen und dadurch kostenintensive
Modernisierungen der streckenseitigen Infrastruktur umgehen. Für eine gleisselektive
Positionsbestimmung des Schienenfahrzeugs reichen Genauigkeit und Verfügbarkeit der
bisherigen fahrzeugseitigen Sensoren (Radencoder, Inertiale Messeinheit,
satellitengestützte Positionierungssysteme oder optische Verfahren) nicht aus.
Um die Einschränkungen aktueller Sensoren zu umgehen, wird ein neues Sensorkonzept
vorgestellt, welches die ferromagnetischen Inhomogenitäten entlang der Gleisstrecke
verwendet. Die ferromagnetischen Inhomogenitäten dienen dabei als Landmarken, mit
denen jeder Streckenabschnitt im Streckennetz eindeutig identifizierbar ist. Dadurch wird
neben der berührungslosen Geschwindigkeitsbestimmung auch ein gleisselektives
Verfahren bereitgestellt, um die absolute Position des Schienenfahrzeugs zu bestimmen.

 

Freitag, 13.12.2019, 09.00 Uhr

 

Dark, Dirty, Dusty, Dangerous? Bergbau 4.0 als Herausforderung und Chance

Elisabeth Clausen

University Professor of Advanced Mining Technologies and head of the epononymous chair at the Faculty of Georesources and Materials Engineering
RWTH Aachen University

Abstrakt:

Eine effiziente, nachhaltige und sichere Versorgung mit mineralischen Rohstoffen und Energie am Anfang jeder industriellen Wertschöpfungskette stellt eine der großen gesellschaftlichen Herausfor-derungen unserer Zeit dar. Gerade die heutzutage vielfach diskutierten Themen der Energiewende oder Elektromobilität wären ohne Rohstoffe ebenso wenig umsetzbar und denkbar, wie moderne Informations- und Kommunikationstechnik als Grundlage u.a. für Industrie 4.0. Dabei zeichnete sich der Bergbau stets durch eine hohe Innovationsfähigkeit aus und stellt heutzutage selbst eine High-Tech-Industrie dar. Nur durch die konsequente Weiterentwicklung von Technologien und deren Ver-bindung mit innovativen Geschäftsmodellen zu neuen Produkten im Sinne von „Bergbau 4.0“ können langfristig Rohstoffpotentiale durch die Digitalisierung und Automatisierung von Bergwerksmaschi-nen und -prozessen nutzbar gemacht werden. Dabei steht der Bergbau 4.0 auf dem Weg zum digital vernetzten Bergwerk vor einer Vielzahl von Herausforderungen, sei es bspw. die Entwicklung robus-ter Sensortechnik, die Steuerung und Regelung von Maschinen und Anlagen oder die Kommunika-tionstechnik. Der Vortrag wird auf die Herausforderungen des Bergbaus 4.0 bei unterschiedlichen Technologieniveaus eingehen und gleichermaßen Lösungsansätze aus der anwendungsorientierten Forschung als Chance aufzeigen.

 

Dienstag, 17.12.2019, 10.00 Uhr

 

MATMPC - A MATLAB Based Toolbox for Real-time Nonlinear Model Predictive Control

Yutao Chen

Postdoc researcher in the Control System group
Electrical Engineering Faculty, Eindhoven University of Technology (TU/e)

Abstrakt:

In this talk, I introduce MATMPC, an open source software built in MATLAB for nonlinear model predictive control (NMPC). MATMPC has a number of algorithmic modules, including automatic differentiation, direct multiple shooting, condensing, linear quadratic program (QP) solver and globalization. It also supports lately developed algorithms such as Curvature-like Measure of Nonlinearity (CMoN) MPC and input moving block. In particular, it is designed to bridge the gap between MATLAB script based toolboxes and C/C++ based solvers/libraries by writing each module directly in MATLAB API for C. As a result, MATMPC modules can be compiled into MEX functions with performance comparable to plain C/C++ solvers while programming knowledge of writing C codes and compiling software is not necessary. Hence, it is a potential tool for students and new comers in NMPC who want to easily get started while tasting the real-time performance. Selected examples will be presented.

 

Mittwoch, 15.01.2020, 14.00 Uhr

 

Optimal Control of Material Fatigue

Stefan Löw

Research Engineer bei der Siemens AG

Abstrakt:

folgt

 

Donnerstag, 16.01.2020, 14.00 Uhr

 

High-Level Regelung der Aktorik eines elektrisch betriebenen und automatisierten Kleinfahrzeugs

Markus Werle

Chief Technology Officer
DroidDrive GmbH

Abstrakt:

Die Firma DroidDrive GmbH entwickelt zurzeit einen elektrisch angetriebenen Fahrradanhänger für große Lasten, der über eine elektronische Deichsel anderen Fahrzeugen und Fußgängern automatisiert folgen kann. Hierzu verfügt der Anhänger über elektrische Antriebe in den Vorderrädern, einen Lenkmotor, sowie ein elektrisch angetriebenes Bremssystem. Die für die Darstellung der Follow-Me Funktion getesteten Ansätze zur Regelung der Aktuatoren werden vorgestellt und bezüglich ihrer praktischen Anwendbarkeit und Regelungsgüte beleuchtet. Es werden Überlegungen zur Definition eines Fahrzeugmodells und Ansätze auf Basis von Model-Predictive-Control vorgestellt. Dabei wird auch auf die praktische Umsetzung in C++ eingegangen.