Komplexität minimieren - Wettbewerbsfähigkeit maximieren
Auf Optimierung basierende Steuerungen verfolgen derzeit den Ansatz der vollständigen Onlineoptimierung, was einen enormen Rechenaufwand, verbunden mit steigenden Kosten für Supercomputing-Hard- und Software zur Folge hat. EU-finanzierte Forscher standen nun vor der Aufgabe, die komplexe Mathematik zu vereinfachen, die herkömmlichweise zur Definition eines Steuersystems für bestimmte Anwendungen angewandt wird. Das Connect-Projekt ("Design of advanced controllers for economic, robust and safe manufacturing performance") wurde konzipiert, um eine parametrische Optimierung bei der Entwicklung moderner Steuerungen einzusetzen, die den Rechenaufwand in die Offline-Bearbeitung verschieben. Derartige Steuerungen sind für einen breiten Bereiche von Anwendungen von besonderem Interesse, in denen derzeit erhebliche betriebsbedingte Schwierigkeiten und Einschränkungen bestehen. Dazu gehören Industriesysteme, die schnelle Steuerungsvorgänge erfordern, sicherheitskritische Anwendungen im Fahrzeugbau oder bei der Steuerung chemischer Reaktoren und Anwendungen im Energiesektor. Stellen Sie sich einmal ein digitales Bild auf Ihrem Computer vor, das von einer sehr großen Anzahl von Pixeln dargestellt wird. Um hier den erforderlichen Rechenaufwand zu vereinfachen, muss in einem ersten Schritt die zur Darstellung des Originalbilds nötige minimale Pixelanzahl bestimmt werden, die für das Auge des Benutzers zur ausreichenden Nachbildung des Originals notwendig ist. Denn ab einem gewissen Punkt ergibt eine höhere Auflösung keine sichtbar feststellbare Verbesserung in der Wahrnehmung und ist somit unnötig. Im Fall des Algorithmus für die Steuerung definierten die Forscher eine Mindestanzahl sogenannter Basisfunktionen, die die gesamte Dynamik des Systems erfassen, ohne dass es zum Verlust von in der ursprünglich mehrdimensionalen Darstellung enthaltenen Informationen kommt. In dem analogen Beispiel der Nachbildung des digitalen Bilds besteht nun der zweite Schritt darin, den Abstand der Pixel so festzulegen, dass bestimmte Merkmale nicht völlig geglättet werden (z. B., dass eine durch zwei Punkten dargestellte Nase eine Linie und keine gekrümmte Oberfläche wird). Im Falle der Steuerung passten die Forscher leistungsfähige lineare multiparametrische prädiktive Steuerungsalgorihmen (Multi-parametric Predictive Controller, MPC) an stark nichtlineare Systeme an, indem das nichtlineare Problem über stückweise lineare Annäherungen - wie die Erstellung einer scheinbaren Kurve durch Zusammenfügen sehr kleiner Liniensegmente - auf ein lineares Problem reduziert wurde. Resultat des expliziten MPC-Algorithmus war die Befähigung, den Optimierungsprozess im Voraus offline lösen zu können, was die Implementierung der Steuerung über preisgünstige Mikrokontroller oder speicherprogrammierbare Steuerungen möglich macht. Somit konnte das Connect-Projekt die Gestaltung der auf Optimierung basierenden Steuerungen voranbringen und den rechnerischen Aufwand und die Kosten deutlich verringern, ohne dabei auf Integrität zu verzichten. Die innovativen MPC-Algorithmen sollten auf diese Weise die Wettbewerbsfähigkeit kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) in verschiedenen Branchen wie zum Beispiel dem Automobilbau und der drahtverarbeitenden Industrie beflügeln.
