Mit adaptiven und selbstlernenden Verfahren können neue, innovative Funktionen in mechatronischen Systemen umgesetzt werden. Die Möglichkeiten sind vielfältig: Beispielsweise lassen sich die aufwendigen Inbetriebnahmen der Systeme für den Endanwender oder den Produktentwickler vereinfachen. Ein adaptives System analysiert selbstständig sein Umfeld und stellt sich optimal darauf ein. Ein selbstlernendes System ist zum Beispiel in der Lage, über die Lebensdauer Abnutzung oder Verschleiß zu beobachten und kann sein Verhalten so anpassen, dass zu jedem Zeitpunkt ein sicherer und optimaler Betrieb möglich ist und Wartungsintervalle nach tatsächlichem Bedarf kosteneffizient geplant werden.
Nach den Konzeptions- und Analysephasen, in denen das Produktkonzept sowie die CONSENS Partialmodelle gemeinsam mit dem Kunden erstellt wurden, entwickeln wir in einer simulationsbasierten Machbarkeitsstudie selbstlernende Regler zur Optimierung von Heizungssystemen für Einfamilienhäuser. Wir entwickeln für unseren Kunden dynamische Gebäudesimulationen und integrieren reale Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes in die Simulation, sodass das reale Verhalten eines Testgebäudes über mehrere Jahre in der Simulation nachgebildet wird. Durch die detaillierte Simulation mit realen Witterungsdaten kann das Adaptionsverhalten der selbstlernenden Regler sehr zeiteffizient untersucht werden. Ebenfalls lassen sich vielfältige Einbausituationen sowie unterschiedliche klimatische Bedingungen realisieren, sodass in der späteren Produktentwicklung auf zeit- und kostenaufwendige Feldteststudien verzichtet werden kann. Die modellbasierte Optimierung der adaptiven Regelungssysteme ermöglicht den direkten Aufbau eines seriennahen Proof of Concepts mit validiertem und verifiziertem Systemverhalten.
Daher ist unser Kunde in der Lage, schnell und kosteneffizient visionäre Produkte anzubieten, die sich garantiert optimal ohne jedwede manuelle Konfiguration an die jeweilige Einbausituation anpassen.
Bei der industriellen Entwicklung mechatronischer Systeme werden oftmals innerhalb einer Produktserie vielfältige Varianten entworfen. In der Industriehydraulik werden beispielsweise eine Vielzahl von Ventil-Nenngrößen entwickelt, um eine hohe Bandbreite an Leistungsklassen anzubieten. Während die grundlegenden Wirkstrukturen der Systeme unabhängig von der Leistungsklasse sind, verändern sich jedoch beispielsweise Aktor-Dynamiken und Energie-Verbräuche, aber auch die variantenspezifischen Anforderungen, sodass aus regelungstechnischer Sicht eine partikuläre Anpassung der Funktionen an die Produktvariante erfolgen muss. Während der klassische Weg durch Evaluation von Erfahrungswerten durch die Test-Ingenieure am Prüfstand gerade im Kontext faktorieller Variantenkombinationen zur sehr zeit- und kostenintensiven Parameterisierungsprozessen führt, lässt sich durch die geschickte Nutzung selbst-parametrierender Regler die Entwicklungszeit kosteneffizient nutzen. Durch Vorgabe von Testprozeduren sowie messbarer Qualitätskriterien können früh im Entwicklungsprozess physikalische Prototypen automatisiert getestet werden, die innerhalb kürzester Zeit ihre optimalen Parameter selbstständig lernen, die ursprünglich vom Prozessexperten in einem zeitaufwändigen Prozess manuell optimiert wurden.
Die Nutzung digitaler Simulationsmodelle – beispielsweise eines Digitalen Zwillings – ist ebenfalls möglich und sinnvoll, da bereits in frühen Entwicklungsphasen in der Simulation eine System-Optimierung der Produkte erfolgen kann. Somit lassen sich eine hohe Anzahl an Produktvarianten abbilden und bereits modellbasiert testen und optimieren.
Durch unsere langjährige Erfahrung im Bereich der modellbasierten Entwicklung und der dynamischen Optimierung mechatronischer Systeme sind wir in der Lage, für jeden Entwicklungsschritt die zielführenden Methoden kundenspezifisch umzusetzen, sodass eine kostenoptimierte und zeiteffiziente Produktentwicklung erzielt wird.
