Beiträge zur Regelungstechnik im Wintersemester 2016/2017

 

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, Steinbachstr. 54, 52074 Aachen, Raum 54A/202

Montag, 16.01.2017, 16.00 Uhr

 

Innovationen für die nächste Modelica Generation: Modellierung, Simulation, Regelung und Optimierung basierend auf Julia

Professor Martin Otter

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v.,
Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik

 

Abstrakt:

Modelica ist eine weit verbreitete Modellierungssprache zur Erstellung von multidisziplinären Systemmodellen, insbesondere für regelungstechnische Anwendungen. Eine Reihe von kommerziellen und Open-Source Programmen basieren auf Modelica, wie Dymola, Maplesim, OpenModelica, SimulationX.
Im Vortrag wird über die Entwicklung der nächsten Modelica Generation berichtet, die disruptiv eine ganze Reihe von Innovationen einführen soll. Grundlegende Ideen hierfür werden mit der experimentiellen Sprache und dem Open-Source Prototyp Modia evaluiert.

Als Basis für Modia wird die Open-Source Programmiersprache Julia verwendet, die beim MIT entwickelt wurde. Julia ist sowohl eine Skriptsprache, als auch eine stark typisierte Programmiersprache mit statischen und dynamischen Typen. Julia hat die Einfachheit und den Komfort von Matlab, sowie die Leistungsfähigkeit moderner, statischer Programmiersprachen. Unter anderem hat Julia mit "multiple dispatch" Sprachkonstrukte die besonders gut für das wissenschaftliche Rechnen geeignet sind. Mit den Meta-Programmierungsfähigkeiten von Julia könnenAbstract Syntax Trees, kurz ASTs von Julia aus bearbeitet werden, zum Beispiel die Modia-Sprache, und Just-in-Time Machinencode erzeugt werden. Die Verwendung von Julia für regelungstechnische Algorithmen und zur Optimierung wird exemplarisch erläutert. Ein wesentlicher Teil des Vortrags befasst sich mit der experimentellen Sprache Modia. Modia basiert zum einen auf der Julia Meta-Programmierung und zum anderen auf Modelica-artigen Sprachelementen, die um neue Fähigkeiten erweitert werden, zum Beispiel um während der Simulation dynamisch Modellteile zu ändern und online neu zu übersetzen. Weiterhin wird auf neue Algorithmen eingegangen die für Modia entwickelt wurden, um auch sehr große Systeme behandeln zu können.

 

Freitag, 03.02.2017, 10.00 Uhr

 

Operation and Maintenance Lessons Learned from a Parabolic Trough Concentrated Solar Power Plant

Dr. Astrid Hublitz

System AG
SLR STE SY EN CSY
91058 Erlangen

 

Abstrakt:

In Concentrated Solar Power Plants, solar radiation is concentrated to a receiver where heat is generated. This heat subsequently generates steam to drive a conventional thermal power plant cycle, generating electricity.

This presentation explains shortly concentrated solar power generation with parabolic trough collectors and focuses on the lessons learned from the operation of a 50 MWel CSP Parabolic Trough Plant in Spain.

 

Freitag, 10.02.2017, 14.00 Uhr

 

Herausforderungen des Betriebs von Windenergieanlagen

Urheberrecht: © RWTH

Dr.-Ing. Kirsten Theobald

innogy SE
Renewable Energies
Research & Development
Essen

 

Montag, 20.03.2017, 14.00 Uhr

 

A Factor Graph Approach to Parameter Identification for Affine LPV Systems

Professor Philipp Rostalski

Universität zu Lübeck
Institute for Electrical Engineering in Medicine
Lübeck

 

Abstrakt:

Factor graphs are a versatile graphical representation of factorizable functions. As a probabilistic graphical

model, they allow to visualize structured conditional independence, which can be exploited for solving inference problems by means of message passing along the nodes of the graph. In this article we present a novel factor graph formulation of the expectation maximization, called EM-based estimation technique for affine linear parameter-varying system identification. By extending the factor graph representation of the Kalman Filter/Smoother and the EM algorithm to parameter-varying matrices, a flexible tool for nonlinear system identification in the so-called linear parameter-varying, named LPV representation is obtained. Furthermore, a recursive reformulation of the algorithm suitable for tracking time-varying changes both accounted and

unaccounted for by a pre-defined LPV system description is immediate from its factor graph-based formulation.