Optimierungsbasierte Regelung verfahrenstechnischer Prozesse Teilantrag 2: Numerische Methoden für die optimierungsbasierte Regelung: Kopplung von Online-Schätzung und robuster Prozessoptimierung

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Im Projekt sollen neue Ansätze und schnelle numerische Methoden für die modellgestützte prädiktive Regelung realer verfahrenstechnischer Prozesse entwickelt werden. Da der Systemzustand und die Systemparameter oft anhand nur weniger, unter Umständen verrauschter Messdaten geschätzt werden müssen, die Güte der Optimierung aber entscheidend von diesen Größen abhängt, stellt die effiziente Behandlung von Unsicherheit dabei eine wesentliche Schwierigkeit dar. Nachdem in der ersten Antragsperiode bereits wichtige methodische Fortschritte im Bereich der Online-Schätzung und (robusten) Echtzeitoptimierungsmethoden erzielt und die Methoden an Anwendungsproblemen erfolgreich getestet wurden, soll in der jetzt beantragten zweiten Antragsperiode das Schwergewicht der Arbeit auf der Berücksichtigung - und Minimierung - der durch Unsicherheit entstehenden Kosten beim Optimierungsziel liegen. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass die quantifizierbare Unsicherheit der Zustands- und Parameterschätzung keine konstante Größe ist, sondern durch eine geeignete Prozessführung oder durch Wahl der Messgrößen oder Messzeitpunkte wesentlich beeinflusst werden kann. Dies soll durch Techniken der nichtlinearen optimalen Versuchsplanung geschehen, die als Zielfunktional eine Funktion der Varianz-Kovarianzmatrix der zu schätzenden Zustände und Parameter minimieren, und die für den Online-Einsatz weiterzuentwickeln sind. Diese Techniken würden erlauben, den Prozess immer dann, wenn Parameterunsicherheiten die Optimalität wesentlich beeinträchtigen, für eine gewisse Zeit in Bezug auf Informationsverbesserung zu steuern. Eine wichtige zu klärende Frage ist dabei, welche Funktion der Kovarianzmatrix die Kosten der Unsicherheit in Bezug auf die Optimierung geeignet approximiert. Fernziel des Projektes ist zudem eine numerisch handhabbare Problemformulierung, die die beiden im Allgemeinen konkurrierenden Ziele Prozessoptimierung und Informationsmaximierung in einem einzigen Optimierungsproblem verbindet.