Lernfähiges selbst-adaptierendes Gesamtmaschinenmanagement in mobilen Arbeitsmaschinen

移动机器中具有学习能力、自适应的整体机器管理

基本信息

批准号：
96991117
负责人：
Professor Dr.-Ing. Marcus Geimer
金额：
--
依托单位：
Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2008
资助国家：
德国
起止时间：
2007-12-31 至 2010-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/96991117?language=en
关键词：
Lernf higes selbst adaptierendes Gesamtmaschinenmanagement

项目摘要

In diesem Kooperationsprojekt zwischen einem Institut des Maschinenbaus und einem der Angewandten Informatik soll eine Methodik zur Übertragung der Konzepte des OC auf eine mobile Arbeitsmaschine erarbeitet werden. Das Ziel ist die Kraftstoffverbrauchsminimierung durch die modulare Entwicklung und Implementierung einer Observer-Controller-Architektur zur Realisierung eines sich selbstorganisierenden, zuverlässigen, adaptiven und robusten Gesamtmaschinenmanagements. Der Entwurf und die anschließende Umsetzung erfordern sowohl die Quantifizierung als auch die Steuerung der Effekte emergenten globalen Verhaltens in Netzwerken aus intelligenten autonomen Einheiten, wie sie in Form von Komponenten oder Baugruppen in mobilen Arbeitsmaschinen anzutreffen sind. Es soll eine Methode erarbeitet werden, die die systematische Einordnung und Analyse einer beliebigen mobilen Arbeitsmaschine im Hinblick auf die Übertragung des OC-Regelungsansatzes erlaubt. Nach der entsprechenden Analyse einer konkreten Demonstratormaschine soll beispielhaft zunächst theoretisch die Übertragung der abstrakten Observer-Controller-Architektur erfolgen und die Anwendbarkeit der Methode belegt werden. Ein anschließend erstelltes und schrittweise über die gesamte Projektlaufzeit verfeinertes Simulationsmodell dieser Maschine unter Simulink wird als Entwicklungsumgebung für die konkrete Implementierung der Architekturmodule dienen. Nach einer vollständigen Implementierung und dem simulativen Test der OC-Regelung werden im 3. Projektjahr intensive Messungen an dem durch zusätzliche Sensorik aufgerüsteten realen Fahrzeug vorgenommen. Diese werden helfen, die zukünftigen Potentiale der entwickelten adaptiven und lernfähigen Regelung für andere Maschinen und Anwendungsbereiche besser einzuschätzen, und möglicherweise eine Grundlage für ein Anschlussprojekt zur Optimierung und Generalisierung der neuartigen Regelung bieten.

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