Computational Intelligence

10.12.2018

Takagi-Sugeno Fuzzy-Zustandsregler mit integraler Ausgangsrückführung nach dem Dynamic-Parallel-Distributed-Compensation-Verfahren

Prof. Dr. Steven Lambeck und Doktorand Alessio Cavaterra stellten die Ergebnisse aus dem Forschungs- und Entwicklungsprojekt „Dezent“ im VDI GMA-Fachausschuss vor.

Der Vizepräsident für Forschung und Entwicklung der Hochschule Fulda und  VDI-Mitglied im GMA Fachausschuss 5.14, Herr Prof. Lambeck und Alessio Cavaterra, wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand, besuchten den 28. Workshop „Computational Intelligence“ in Dortmund. Dort stellten Sie ausgewählte Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes „Dezent“ vor.

Im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprojekts Dezent –Dezentrale Klimageräte wird ein neuartiges Klimagerät entwickelt, das anstelle der üblichen Kompressionskältemaschinen zur Entfeuchtung der Raumluft thermoelektrische Halbleiterbauteile (kurz: „Peltier-Elemente“) einsetzt. Wird ein solches Bauteil mit einem elektrischen Strom und einer elektrischen Spannung versorgt, so wirkt es durch Ladungstrennungen wie eine thermoelektrische Wärmepumpe. Aufgrund des auftretenden Temperaturgradienten wird eine Seite des Peltier-Elementes kalt, während die andere Seite warm wird. Dieser Effekt wird im Apparat genutzt, um eine Oberfläche unterhalb der im Raum vorherrschenden Taupunkttemperatur herab zu kühlen und dadurch eine Entfeuchtung der Raumluft zu erreichen. Demzufolge muss die Oberflächentemperatur gemessen und als Regelgröße betrachtet werden.

Der auf dem Workshop vorgestellte Beitrag geht kurz auf die Modellbildung ein und legt den Fokus auf einen nichtlinearen Reglerentwurf unter Nutzung von Methoden aus dem Themenkomplex der „Computational Intelligence“ (CI). Die Kerngebiete der CI umfassen Fuzzy-Systeme, Künstliche Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen. Sie wird von vielen Experten als Teilgebiet der „Künstlichen Intelligenz“ angesehen. [1] Der Beitrag reiht als Anwendungsbeispiel in die Themen des Dortmunder Workshops des GMA Fachausschusses 5.14  ein. Ein nichtlinearer Reglerentwurf ist vorteilhaft, weil der elektrische Strom zur Versorgung der Peltier-Elemente über eine Eingangsnichtlinearität auf den Prozess wirkt und nur in einem beschränkten Stellbereich liegen darf. Um die Nichtlinearitäten abzubilden, werden lokal-lineare Zustandsraummodelle miteinander über normierte Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen verknüpft. Es resultiert damit ein Takagi-Sugeno Fuzzy-System.

Das Prozess-Modell wird um eine integrale Ausgangsrückführung erweitert (siehe Abbildung), sodass Störgrößen wie die Umgebungstemperatur ausgeregelt und der Sollwert der Oberflächentemperatur eingeregelt werden. In Kombination mit einer nichtlinearen Zustandsrückführung entsteht so ein leistungsfähiger Regler. Die Reglerparameter der Zustandsrückführung und die Integratorverstärkungen werden mit Hilfe von linearen Matrixungleichungen so ausgelegt, dass der Regelkreis garantiert stabil ist und die Beschränkungen der Stromversorgung der Peltier-Elemente berücksichtigt werden.

Bei Interesse an studentischen Arbeiten in Form von Fallstudien, Masterprojekten oder Abschlussarbeiten im Bereich der „Computational Intelligence“ oder sonstigen Fragen nehmen Sie bitte mit Herrn Cavaterra Kontakt auf.

[1] Andreas Kroll: Computational Intelligence. Probleme, Methoden und technische Anwendungen. De Gruyter Studium, 2016