Eine neue einheitliche Regelungstheorie für nichtlineare Systeme: Verbinden von Daten und Modellen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Frank Allgöwer
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 468094890

Das Forschungsgebiet der Systemtheorie und Regelungstechnik ist ein wichtiges Teilgebiet der Ingenieurwissenschaften mit praktischer Relevanz in vielen Disziplinen, die von nachhaltiger Fertigung, Digitalisierung der Gesellschaft bis hin zu autonomen Fahrzeugen reichen. Klassischerweise werden Regler auf der Basis von mathematischen Modellen so entworfen, dass strenge Garantien für ihre korrekte und sichere Funktion gegeben werden können. Die aktuellen Trends zur Nutzung von Daten und insbesondere von Lernmethoden anhand von Daten beeinflussen auch den Bereich der Regelungstechnik stark. Demnach sollen anstelle von mathematisch rigorosen modellbasierten Ansätzen gelernte Regler verwendet werden, mit dem Hauptvorteil einer einfacheren, billigeren und möglicherweise vielseitigeren Anwendung. Dies bringt jedoch den Nachteil mit sich, dass in den meisten Fällen keine Garantien für ein sicheres und verlässliches Betreiben des Regelkreises gegeben werden können.Das Ziel und die Vision dieses Koselleck-Antrags ist es, eine einheitliche datengetriebene Regelungstheorie zu entwickeln, die es erlaubt, Regelkreise mit systemtheoretischen Garantien zu versehen, ohne dass mathematische Systemmodelle benötigt werden. Unser Vorhaben beinhaltet, die in den Daten verfügbaren Informationen systematisch auszunutzen, um Systeme ausschließlich auf der Grundlage von Daten zu beschreiben, zu analysieren und zu regeln. Während erste Schritte in diese Richtung derzeit für lineare Systeme (die das Superpositionsprinzip erfüllen) unternommen werden, ist es das Ziel dieses Projekts, ein Framework für allgemeine nichtlineare Systeme zu entwickeln. Dies ist ein wichtiger, aber sehr anspruchsvoller Schritt nach vorne, der eine völlig neue Sichtweise erfordert, aber mit einer viel größeren praktischen Relevanz als Belohnung einhergeht. Als zweites Ziel soll dieses neue Framework es erlauben, nicht nur Daten allein zu verwenden, sondern auch jegliches verfügbares (möglicherweise partielles) Modellwissen. Dies wird es ermöglichen, das Beste aus beiden Welten in einer allgemeinen hybriden Umgebung zu nutzen.

• DFG-Verfahren: Reinhart Koselleck-Projekte