Projekt A15: Online-Zustandstracking mit datengetriebenen Prozessmodellen

Ansprechpartnerin: Dipl.-Inform. Susanne Fischer

Motivation und Ziele:
Zur Optimierung der Prozesse bzw. Prozesskette sollen Prozessinformationen und Prozessdynamik – mit minimaler Modellstruktur aus Simulationsdaten oder Experimenten – echtzeitfähig und automatisiert modelliert werden.
Eine wissensbasierte Modellbildung des dynamischen Prozesses soll zu einem interpretierbaren Ergebnis führen. Dieses soll zur Beobachtung und zur Voraussage der Prozesseigenschaften in Abhängigkeit von den Eingangsparametern dienen.

Untersuchungen	Ergebnisse
Beobachter nach Luenberger Simultane symbolische Regression und Parameterschätzung zur Ermittlung von Modellstruktur und Parameterwerten Methodik zur Ableitung symbolischer Modellierungselemente für die Beziehung zwischen Messgrößen und Zuständen sowie Zustandsänderungen und Kontrollparametern Darstellung der Prozessdynamik Evaluierung anhand der betrachteten Prozessketten	Reduzierung hochdimensionaler Daten auf einige wenige Merkmale zur Beschreibung der Zustandsänderung während eines Tiefziehprozesses