Projekte

    Hier finden Sie die aktuell laufenden Projekte der Fakultäten: Architektur und Gestaltung | Bauingenieurwesen | Elektro- und Informationstechnik | Informatik | Maschinenbau | Wirtschafts-, Kultur- und Rechtswissenschaften

    F&T-Projekte der Fakultät Elektro- und Informationstechnik

    • IMProvT ll - Intelligente Messverfahren zur energetischen Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung

      Das Verbundprojekt IMProVt II (Intelligente Messverfahren zur Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung und Verteilung) entwickelt eine zentrale Open-Source Digitalisierungsplattform für die Wasserwirtschaft mit dem Ziel, technische Prozesse und Verfahren der Wasseraufbereitung und –verteilung umfassend messtechnisch zu erfassen und zu überwachen und sie darüber hinaus optimal zu steuern und zu regeln, um deren Energie- und Ressourcenverbrauch nachhaltig zu senken. Alle relevanten Prozess- und Unternehmensdaten werden in der Digitalisierungsplattform zusammengefasst und sind die Grundlage für im Rahmen des Projektes neu zu entwickelnde Datenanalyse-Services basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Diese KI-Services dienen der Plausibilitätsprüfung der Messdaten sowie den folgenden Hauptzielen des Projektes, die neben der Entwicklung der Digitalisierungsplattform angestrebt werden:

      (1) Der automatisierten Energieanalyse der Wasserförderung und -verteilung und der Bestimmung des Optimierungspotenzials, (2) der gleichmäßigen energieeffizienten Wasserförderung und - verteilung und (3) der automatisierten, bedarfsorientierten und energieeffizienten Fahrweise der Wasserwerke. Diese Ziele entsprechen Use-Cases der industriellen Praxispartner und erfordern neue Geschäftsmodelle, die ebenfalls im Rahmen des Projektes entwickelt und analysiert werden.

      Das Projekt wird gefördert durch : BMBF 7. Energieforschungsprogramm

    • Speichersysteme für das autonome Fahren; Teilvorhaben: Fehlercharakterisierung, Kanalschätzung und Fehlerkorrektur für NAND-Flash-Speicher (MEMTONOMY2)

      Automotive-Computing-Anwendungen wie KI-Datenbanken, ADAS und fortschrittliche Infotainmentsysteme haben einen enormen Bedarf an persistentem Speichern. Dieser Trend erfordert NAND-Flash-Speicher, die für extreme Automobilumgebungen ausgelegt sind. Allerdings ist die Fehlerwahrscheinlichkeit von NAND Flash-Speichern in den letzten Jahren aufgrund höherer Speicherdichte und Fertigungstoleranzen gestiegen. Daher ist eine starke Fehlerkorrekturcodierung erforderlich, um die Speicheranforderungen von Kraftfahrzeugen zu erfüllen. Die HTWG Konstanz wird hauptsächlich in den Arbeitspaketen zu Safety und Zuverlässigkeit sowie zum Demonstrator tätig sein. Hier stehen die Arbeiten zur Fehlercharakterisierung, zum Fehlermanagement und zur Fehlerkorrektur für Flash-Speicher im Vordergrund. Wenn die Anzahl der Programmier-/Löschzyklen und die Datenerhaltungszeiten zunehmen, leiden Leistung und Zuverlässigkeit von nichtflüchtigen NAND-Flash-Speichern. Aufgrund dieser Alterungsprozesse schwanken die Lese-Referenzspannungen der Flash-Zellen. In diesem Teilvorhaben betrachten wir Fehlerkorrekturcodierung, die Modellierung der Fehler und Verfahren zur Anpassung der Referenzspannungen. Für die Schätzverfahren werden neuronale Netze untersucht, um die gelesenen Referenzspannungen für verschiedene Lebenszyklusbedingungen zu adaptieren. Dabei muss untersucht werden, welche Trainingsdaten für die neuronalen Netze benötigt werden und wie die trainierten neuronalen Netze die Schätzung für andere Lebenszyklusbedingungen verallgemeinern.Hinsichtlich der Fehlerkorrektur werden Verfahren aus dem Bereich der codierten Modulation untersucht, die alle Bits einer Zelle gemeinsam codieren. Diese Ansätze haben das Potenzial, die Fehlerkorrektur zu verbessern und umgehen das aufwändige Auslesen von Zuverlässigkeitsinformationen. Zur Absicherung der Verfahren ist eine prototypische Umsetzung und eine formale Verifikation vorgesehen.

      Die in 2022 eingegangenen Mittel enthalten 1.000,00 Euro Projektpauschale.

      Das Projekt wird gefördert durch : Bundesministerium für Bildung und Forschung

    • Codierungsverfahren zur Steganographie

      Steganographie ist der Überbegriff für Verfahren zum Einbetten verborgener Informationen in Bilder oder Audio-Dateien. Die verborgenen Informationen dienen z.B. als Urheberschutz (Stichwort: digitale Wasserzeichen). In diesem Vorhaben sollen spezielle Verfahren für die Steganographie bei Sprachdaten entwickelt werden. Ziel ist dabei die Einbettung von Parametern zur Sprachcodierung in Sprachdaten, wie sie z.B. über das herkömmliche Telefonnetz übertragen werden. Mit den detektierten Parametern kann die Qualität der übertragenen Sprache auf der Empfangsseite deutlich verbessert werden. Durch das Einbetten der Information in die herkömmlichen Sprachdaten kann dies ohne Einfluss auf bestehende Netze und Endgeräte geschehen. 

    • KI – basierte Planung und Betriebsführung von Verteilnetzen und Microgrids zur optimalen Integration regenerativer Erzeuger und fluktuierender Lasten im Rahmen der Energiewende (AI4Grids)

      Zur Verlangsamung des Klimawandels ist eine Abkehr von fossilen Energiequellen nötig. Der dafür notwendige Ausbau der erneuerbaren Energien und die Umstellung auf Elektroautos stellt das Stromnetz jedoch vor Herausforderungen: Während der Energiebedarf vor allem in den Städten steigt, speisen Solar- und Windenergie Strom sehr unregelmäßig ein. Dennoch können neue flexible Verbraucher wie Elektroladesäulen und Wärmepumpen im Zusammenspiel mit den schwankenden regenerativen Erzeugern zur Lösung für die Energiewende werden – durch eine intelligente Netzsteuerung. Ziel des von Herrn Prof. Dr. Gunnar Schubert geleiteten Projekts ist daher, die für die Energiewende benötigten Erzeuger und Verbraucher mittels intelligenter Netzbetriebsführung effizient in das Mittel- und Niederspannungsnetz zu integrieren. So wird eine bessere Synchronisierung von Energiemengen und Netzkapazitäten erreicht.

      Dazu werden Algorithmen entwickelt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren und die Planung und Betriebsführung von Stromnetzen auf Verteilnetzebene und von Microgrids („Inselnetzen“) unterstützen. So soll beispielweise ein Algorithmus im Fall einer Störung eine Handlungsempfehlung an die Leitwarte ausgeben, um die Störung schnell zu beheben. Ein solcher KI-basierte Regler für die Betriebsführung benötigt ein umfassendes Bild des Netzzustandes. Dazu überwachen automatisierte Verfahren fortlaufend die aktuelle Netzstruktur und den Eintritt neuer Netzteilnehmer. Zudem wird das KI-System um eine integrierte Lastprognose ergänzt, die Wetter- und Verbrauchsdaten zur Vorhersage nutzt. Durch die gezielte Regelung von Verbrauchern und eine verlässliche Prognose der Erzeugung kann das Netz vor kritischen Belastungen geschützt und eine stabile Stromversorgung sichergestellt werden.

      Die im Projekt entwickelten Algorithmen sollen in sechs Reallaboren geprüft und optimiert werden. So wird z.B. in Friedrichshafen, Freiburg und Konstanz praktisch getestet, ob das KI-System und seine Bestandteile auf Gebäude- wie Quartiersebene einen Mehrwert liefern. Eine möglichst effiziente Nutzung des Stromverteilnetzes unterstützt letztlich die Energiewende und damit das übergeordnete Ziel der Treibhausgasneutralität.

      • Prof. Dr. Gunnar Schubert

        Vizepräsident Forschung, Transfer und Nachhaltigkeit
        Fachgebiete: Physik und Elektrotechnik

      • Raum A 125
        +49 7531 206-9112
        gunnar.schubert@htwg-konstanz.de

    • Planung und Optimierung einer hybriden kommunalen Energieversorgung - PlanOhybE

      Ziel dieses Vorhabens ist die Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Grundlagen und exemplarischen Anwendung eines Entscheidungsunterstützungssystems (EUS) im Bereich der spartenübergreifenden, kombinierten Auslegung und ökonomischen Optimierung von Strom-, Gas- und Wärmenetzen unter Berücksichtigung der Siedlungs- und Bebauungsstruktur und des Einsatzes unterschiedlicher Technologien zur Heizwärme- und Stromerzeugung. Es sollen vorhandene Modelle zur Planung, Simulation und Optimierung von Energienetzen weiterentwickelt werden. Diese Erweiterung zielt zum einen auf die Berücksichtigung neuer Entwicklungen im Bereich der kommunalen Energieversorgung (z.B. erhöhte Stromeinspeisung aus volatilen Quellen und erhöhter Stromverbrauch durch Einsatz von Strom-Wärmepumpen, Erhöhung der bidirektionalen Stromflüsse), zum anderen auf die Berücksichtigung von Interdependenzen zwischen Netzen unterschiedlicher Medien/ Sparten (Strom-, Gas- und Wärmenetze) und der Anlagen beim Energiekunden. Solche hybriden Netzstrukturen stellen neue Anforderungen an die Planung (Modellierung und Optimierung) und erfordern eine simultane Betrachtung sowohl der dynamischen Erzeugungs-und Nachfragestruktur bei Strom und Wärme im Versorgungsgebiet als auch der Netze selbst. Dabei geht es auch um die Weiterentwicklung von Entscheidungsmodellen und EUS im Bereich der kommunalen Energieversorgung unter Berücksichtigung verschiedener Ansätze zur Prognostik und Szenarioanalyse sowie der Einbeziehung von Entscheidungsträger*innen.

    • Brennstoffzellenschiff Solgenia mit Drehstromantrieb

      Ein Schiff mit optimiertem Rumpf wird mit Brennstoffzelle (BZ), H2-Speicher, PV-Generator und Batterie ausgerüstet. Die Ergänzung der PV durch den regelbaren Energiewandler BZ benötigt eine optimierte Betriebsführung (Energiemanagement) und gestattet damit hundertprozentig sichere Energieversorgung. Eine Funkverbindung zu einem Server an Land erlaubt die Beobachtung und die Beeinflussung der Anlage sowie die Kopplung mit dem Internet. Die Forschungsthemen umfassen unter anderem: Untersuchung und Anpassung der BZ-Technologie an Wasserfahrzeugen, Optimierung des Energiemanagements („predictive control“), Funkanbindung, Langzeiterprobung, den Vergleich mit Landfahrzeugen. Ergänzend wird hierbei das Planungswerkzeug MODES zur technischen und wirtschaftlichen Simulation integrierter Energiesysteme (Strom und Wärme) eingesetzt.

    • Alterungsprognose und Eigendiagnose bei Magnetaktuatoren - APRODIMA

      In dem Projekt geht es um die Realisierung eines interdiszipilären, mechatronisch- informationstechnischen Ansatzes mit dem Ziel, zuverlässige Fehlererkennung und Alterungsprognose von Magnetaktuatoren zu ermöglichen. Hierzu sollen aus dem Verlauf der Messgrößen Spulenstrom und Spannung die benötigten Informationen extrahiert bzw. aufbereitet werden. Die angestrebten Ziele sind dabei zum einen das zuverlässige Erkennen, ob der Aktuator noch gemäß den spezifizierten Anforderungen korrekt arbeitet (Diagnose). Zum anderen ist insbesondere das Ziel, auch Degenerationserscheinungen und deren zeitliche Progression frühzeitig zu erkennen und darauf basierend zu prognostizieren, über welche Restzeitdauer der Aktuator in der Lage sein wird, seine evtl. sicherheitsrelevante Funktion zu erfüllen. Weiter ist es Ziel des Projektes, die untersuchten bzw. entwickelten Methoden so robust zu gestalten, dass bei den Kooperationspartnern die Verfahren möglichst leicht in ihre Produkte einfließen können. Dies erfordert eine hinreichend große Zahl von Versuchskomponenten, die systematisch gealtert werden müssen und ist mit einem erheblichen experimentellen Aufwand verknüpft. Darüber hinaus sollen die Verfahren so flexibel sein, dass sie leicht auf verschiedene magnetische Aktuatoren übertragen werden können. Weiteres Ziel zur möglichst schnellen Verwertung der Ergebnisse ist es, die Algorithmen so auszuprägen, dass sie auf kleinen Embedded Plattformen in Echtzeit lauffähig sind.

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Entwicklung von Impedanzsensorik und der zugehörigen Auswerte-Algorithmen zur Charakterisierung des Verhaltens von Mikroorganismen und des Wachstums von Biofilmen

      Ausgehend von dem erfolgreichen Multispecies Freshwater Biomonitor (Umweltsensor: DPMA 202010013088.3), welcher mit Makroorganismen zur Messung von Schadstoffeffekten in Oberflächen- und Abwasser eingesetzt wird, strebt das Projekt die Neuentwicklung von Messzellen im mikroskopischen Bereich und das erstmalige Testen von Einzellern, Zelllinien und Biofilmen als Bioindikatoren für die Umweltüberwachung sowie neue Anwendungsfelder, z.B. in Badegewässern und Trinkwasserleitungen. Basierend auf der Erfahrung der 4-polaren Impedanzwandlung (resistive und kapazitive Messelemente) wird die Elektronik neu aufgelegt (rein kapazitiv, miniaturisiert, Energieverbrauch) und die Trennung analoger und digitaler Elektronik mit maximaler digitaler Flexibilität des Parametersettings und neuen Alarmalgorithmen vorgenommen. Die Sensitivität der Signalgenerierung und -auswertung wird gesteigert, um Einzeller und Biofilme zu messen (Microimpedance). Neue Messzellen werden konstruiert, alle Materialien, Gehäuse und Kabel werden wasserdicht und druckbeständig aufgelegt um eine neue Anwendung im Tiefseebereich zu erlauben.

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Hochspannungsprüfungen an Systemen und Komponenten der elektrischen Energietechnik, Messungen und Beratung zur EMV

      Das Projekt befasst sich mit der Ermittlung von Durchschlagsspannungen bei Wechselspannung und Blitzstoßspannung sowie der Anwendung zerstörungsfreier Diagnostik. Im Bereich EMV werden entwicklungsbegleitende Messungen durchgeführt sowie Verbesserungsvorschläge zu EMV-Konzepten ausgearbeitet.

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      • Prof. Dr. Heinz Rebholz

        Dekan der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik
        Fachgebiet: Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik

      • Raum F 115
        +49 7531 206-220 (258)
        heinz.rebholz@htwg-konstanz.de

    • XSR-FMC – Verbundprojekt: Besonders energieeffiziente Elektroniksysteme für zuverlässige Datenspeicherung; Teilvorhaben: Fehlerkorrekturcodierung und Fehlermanagement

      Eine Fehlerkorrekturcodierung (Error Correction Coding, ECC) ist erforderlich, um die Datenintegrität und -zuverlässigkeit für die Benutzerdaten sicherzustellen. Traditionell werden BCH-Codes zur Fehlerkorrektur verwendet. Zukünftige TLC- und QLC-Flash-Technologien erfordern jedoch Fehlerkorrekturfunktionen, die mit BCH-Decodern nicht effizient erreicht werden können. Die Leistung der Fehlerkorrektur kann verbessert werden, wenn Zuverlässigkeitsinformationen über den Zustand der Zelle verfügbar sind. Um die Zuverlässigkeitsinformationen auszunutzen, sind Soft-Input-Decodierungsalgorithmen erforderlich. Die HTWG entwickelt einen ECC-Decoder, der sowohl schnelle Hard-Input- als auch Soft-Input-Decodierungsmodi unterstützt. Die aktuelle ECC-Lösung basiert auf einem verallgemeinerten verketteten Code (GC-Code), da für Industrie- und Automobilanwendungen sehr niedrige Restfehlerraten garantiert werden müssen. Die HTWG wird einen flexiblen ECC-Decoder entwickeln, der verschiedene Flash-Spare-Areas unterstützt und schnelle Hard-Input- sowie Soft-Input-Decodierungsmodi bietet. Darüber hinaus wird die gesamte Decodierungsstrategie optimiert. Ein Flash-Controller für zukünftige Flash-Technologien muss adaptive Verfahren zur Anpassung der Schwellenspannungen und Kanalschätzungsoperationen unterstützen.
      Diese Operationen sind erforderlich, um die Fehlerwahrscheinlichkeit der Flash-Zellen zu minimieren. Soft-Input Decodierung und adaptive Anpassung der Schwellenspannung verursachen jedoch einen höheren Energieverbrauch und eine höhere Latenz. Folglich erfordert die Gesamtdecodierungsstrategie eine Optimierung, um den Durchsatz zu maximieren und den Energieverbrauch zu minimieren.

      Das Projekt wird gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

    • Untersuchung eines Sensorsystems für maritime Anwendungen

      Im Projekt geht es um die Modellierung und Charakterisierung moderner Radar Sensoren. Diese werden zu SensorClustern zusammengefügt. Spezifisch wird untersucht, inweit diese Sensorik sich zur Kartenerstellung eignet bzw. wie gut Selbstlokalisierung und Klassifikation von Liegeplätzen möglich ist. Die Untersuchung erfolgte sowohl mit Simulationsdaten als auch mit Relasen Daten, die mit dem Wasserroboter Carolime aufgenommen wurden.

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Regelung von Schmalflächenbeschichtungsmaschinen

      Der komplexe Kantenanleimprozess ist bis heute dadurch gekennzeichnet, dass durch die lnbetriebnehmer eine Vielzahl von Prozessparametern experimentell ermittelt und eingestellt werden müssen. Des Weiteren ändern sich über den Lifecycle eine Vielzahl von Parametern, die wiederum eine neuerliche Abstimmung erfordern. Ziel ist das Einstellen einer vordefinierten, optimalen Verklebungstemperatur auch bei sich ändernden Randbedingungen. Die Herausforderungen des Prozesses liegen zum einen in einer stark variierenden Geschwindigkeit des Kantenbands, zum anderen in einem Stellglied, welches inhärent mit einer thermischen Trägheit behaftet und schwer zu regeln ist. Weiter ändern sich im Laufe des Lifecycles Zusammensetzung und Temperatur des einlaufenden Kantenbands, um nur zwei zentrale Parameter zu nennen. Fortschritte in der Regelungstheorie sowie zunehmend verfügbare Rechenleistung legen nahe, dass basierend auf neuen Regelungsverfahren kombiniert mit Verfahren des maschinellen Lernens hier ein signifikanter Fortschritt hin zu einer zunächst deutlich verbesserten Regelgüte und im Weiteren einer teilautomatisierten Inbetriebnahme bzw. eine Parameteradaption über den Lifecycle erfolgen kann. So haben erste praktische Umsetzungen im Kleinen gezeigt, dass modellprädiktive Regelung ein geeignetes und umsetzbares Konzept für die Problemstellung darstellt. Dies auf eine breitere Basis zu stellen und insbesondere das Thema der Adaption fundiert zu untersuchen ist Gegenstand des Forschungsprojektes.
      Ziel hierbei ist es, geeignete Verfahren zur Prozessregelung und Parameteradaption zu identifizieren bzw. zu entwickeln und diese sowohl theoretisch zu verifizieren als auch praktisch an einem Prüfstand zu validieren. Eine klare Vorgehensweise zur Serienumsetzung der am besten geeigneten Verfahren soll aufgezeigt werden.

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Prediction of Hydraulic Systems

      Das Forschungsprojekt befasst sich mit der Identifikation und Untersuchung von möglichen Methoden der Zustandserkennung für hochkompakte Antriebseinheiten für Exoskelette sowie der Identifikation und Untersuchung von möglichen Methoden der lntentionserkennung von Trägern von Exoskeletten.

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Realisierung eines Mockups zum Veranschaulichen und Testen des Funktionsprinzips eines balancierten Transportsystems

      Für einen Transportsystemehersteller wird ein an der HTWG vorhandenes, selbstbalancierendes Fahrzeug entsprechend der Anforderungen des Herstellers modifiziert. Ziel ist, die Evaluierung und Optimierung von Regelstrategien, um die Robustheit und Einsatzfähigkeit bei variablen Systemparametern wie z.B. Masse, Schwerpunkt etc. zu verbessern.

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Smart Micro Gripper

      Auf Smart Marterials und hierbei im Speziellen auf Magnetic Shape Memory (MSM) Materialien basierende Aktorkonzepte haben in verschiedenen Anwendungen durch die Möglichkeit der energieeffizenten sowie präzisen Mikropositionierung Vorteile gegenüber konventionellen Aktoren. In diesem Projekt soll ein bestehender MSM MicroGripper der Firma ETO MAGNETIC GmbH durch Anwendung innovativer Messverfahren und moderner Zustandsschätzungsmethoden zu einem „Smart Actuator“ erweitert werden. Dieser soll in der Lage sein, durch Ausnutzung inhärenter physikalischer Effekte im MSM Material, gekoppelt mit geeigneten Sensor- bzw. Messkonzepten und entsprechender Algorithmen, sowohl die Greifbackenposition, als auch die aktuell aufgebrachte Greifkraft zu schätzen. Innovativer Kern des Projekts ist die Kombination wissenschaftlicher Erkenntnisse aus dem Bereich der Materialwissenschaften mit regelungstechnischen Methoden der Zustandsschätzung und des Machine Learning zur Beschreibung nichtlinearer, stark temperaturabhängiger Hystereseeffekte. Die folgenden Aspekte werden dazu bearbeitet:
      1. Erfassung der Dehnung durch ein möglichst einfaches integriertes kapazitives Konzept, so dass keine externe Sensorik erforderlich ist. Analyse robuster Messverfahren insbesondere unter Berücksichtigung realer Umgebungen.
      2. Modellierung des hysteresebehafteten und stark temperaturabhängigen Zusammenhangs zwischen magnetischer Erregung und Dehnung durch Verfahren des Machine Learnings, insbesondere Gaußscher Prozesse zum lernen, bzw. adaptieren der sternkonvexen Hysteresezusammenhänge.
      3. Regelung des Aktors mit einem modell prädiktiven Ansatz mit dem Ziel, implizit die Invertierung der Hysteresekennlinie durch Lösung eines Optimierungsproblems zu realisieren. Sukkzessiv durchgeführente Tests im Labor von ETO statten die methodischen Arbeiten mit Trainings- und Testdaten aus. Die entwickelten Algorithmen werden in Prüfstand und Demonstrator bei ETO integriert und sequentiell erprobt.

      Das Projekt wird gefördert durch: Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg - Innovative Projekte

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Fahrerassistenzsystem für selbst-balancierende Personentransporter

      Balancierende Personentransportsysteme (PT) haben mittlerweile eine große Akzeptanz gefunden. Der Projekt Kooperationspartner JOYY Mobility GmbH produziert und vertreibt diese Systeme für die Nutzung im Sitzen, insbesondere für Menschen, die aufgrund von Krankheit oder Alter mit Einschränkungen in ihrer Mobilität zu kämpfen haben. Vorteile derartiger Systeme sind geringer Platzbedarf, vergleichsweise geringes Gewicht, Wendigkeit und insbesondere erfolgt keine Stigmatisierung als behinderte Person, wie sie die Verwendung klassischer Rollstühle grundsätzlich zur Folge hat. Der Nutzungsbereich der PTs der JOYY Mobility GmbH reicht von Indoor, z.B. in Einkaufszentren über Gehwege und Fussgängerzonen, bis zu Rad- und Waldwegen. Studien belegen, dass es bei der Interaktion von PTs mit Personen vor allem in dichten Szenarien zu Problemen kommen kann. Die beschriebene Wendigkeit kann dazu führen, dass insbesondere die oben adressierte Personengruppe Schwierigkeiten hat, gebotetene Abstände zu anderen Personen einzuhalten, so dass es zu einem Gefühl der Bedrohung für die involvierten Personen kommen kann. Ziel dieses Projektes ist es, den PT mit einem vergleichsweise einfachen, aber innovativem Assitenzsystem auszustatten, welches die Szene sensorisch erfasst, die aktuelle Situation in die Zukunft prädiziert und anhand der antizipierten Bewegungen dem Fahrenden Warnhinweise gibt, evtl. durch geringe Richtungsänderungen zum Ausweichen animiert, bzw., falls in einer Gefärdungssituation der Kurs beibehalten wird, ein Bremsmanöver einleitet. Hierbei wird algorithmisch berücksichtigt, dass es sich bei balancierenden PTs um nicht- minimalphasige Systeme handelt. D.h. für ein Bremsmanöver ist zunächst ein kurzer Beschleunigungsvorgang einzuleiten. Dies wird in einem modell prädiktiven Regelansatz mit großem Prädiktionshorizont berücksichtigt, um möglichst defensive, natürliche wirkende Interaktionen zu erzielen. Die Ergebnisse werden an einem Demonstrator validiert.

      Das Projekt wird gefördert durch: Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg - Innovative Projekte

      • mehr ...

      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

    • Minimierung des Kühlenergiebedarfs von Nichtwohngebäuden und Lastflexibilisierung durch den Einsatz von Wärmerohren in Kombination mit erneuerbaren Energien und einer vorausschauenden Regelung (MiniKueWeE)

      Derzeit kommt es vermehrt im Sommer und während der Übergangszeit zu einer Überwärmung der Gebäude, da die aktuellen Vorschriften des Wärmeschutzes primär auf eine Verringerung des Heizenergiebedarfs abzielen. Um die zulässigen Temperaturbereiche einzuhalten, müssen technische Anlagen für das Kühlen eingesetzt werden. In der Regel benötigen die Systeme z.B. thermische Bauteilaktivierungen (TBA) jedoch eine gewisse Pumpleistung, um die Kühlmittel durch Leitungen im Bauteil zu transportieren. Zur Kälteerzeugung werden im Allgemeinen elektrisch angetriebene Kältemaschinen eingesetzt. Der hierfür insgesamt notwendige Primärenergiebedarf ist erheblich. Ein Ziel des Forschungsvorhabens ist es daher, die Kühlung durch eine passive Wärmeabfuhr mittels Wärmerohren energetisch effizienter zu machen. Des Weiteren soll auch die Abwärme aus der Kühlung möglichst passiv und unter Nutzung von Synergieeffekten bei gleichzeitiger Einbindung erneuerbarer Energien im Gebäudebereich gestaltet werden. In allen Systemen wird es für eine effiziente Nutzung erforderlich sein, eine vorausschauende Regelung (z.B. auch zur Lastverschiebung) zu erforschen. Die HTWG Konstanz erforscht dabei hauptsächlich die Einbindung der erneuerbaren Energien sowie die intelligente, vorausschauende Regelung auf Basis von KI-Algorithmen. Ziel dieses Vorhabens ist, durch die Kopplung der Simulationsmodelle (Raumkühllast, Wärmetransport im Bauteil, Abwärmenutzung) die Entwicklung einer (primär-) energetisch günstigen Lösung zur Kühlung von Nichtwohngebäuden zu unterstützen und zu verifizieren. Anhand von Experimenten, welche die Wirkprinzipien abbilden, sollen die theoretischen und numerischen Modelle kalibriert werden. Die Verifikation der Wirkungsweise und der Leistungsparameter werden zur Überprüfung der gewählten Ansätze an einem skalierten Modell sowie bestehenden Gebäuden erfolgen. Das Gesamtsystem soll prädiktiv mit Hilfe von KI-Algorithmen geregelt werden. Durch die generalisierte Potentialbewertung für die Verwendung in Nichtwohngebäuden stehen nach Beendigung des Projektes die entwickelten Lösungsansätze auch für andere Anwendungsfelder, z.B. Wohnungsbau mit entsprechender Anbindung weiterer Systeme der erneuerbaren Energien zur Verfügung.
       

      • Prof. Dr. Gunnar Schubert

        Vizepräsident Forschung, Transfer und Nachhaltigkeit
        Fachgebiete: Physik und Elektrotechnik

      • Raum A 125
        +49 7531 206-9112
        gunnar.schubert@htwg-konstanz.de

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