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

Im Projekt sollen neue Ansätze und schnelle numerische Methoden für die modelgestützte prädiktive Regelung realer verfaintech technischer Prozesse entwickelt韦尔登.由于系统和系统参数经常被忽略，因此在Umständen verrauschter Messdaten geschätzt韦尔登müssen，Güte der Optimierung aber entscheidend von diesen Größen abhängt，stelt die effiziente Behandlung von Unsicherplung dabei eine wesentliche Schwierigkeit dar.随后，在第一个Antragsperiode中，在线搜索和（鲁棒的）Echtzeitoptierungsmethoden erzielt及其方法在Bereich中的Fortschritte被认为是一种非常有效的Anwendungsproblemen，因此，在第二个Antragsperiode中，通过Unsicherzeitoptierungkosten beim Optimierungsproblegen，可以将工作的Schwergewicht分为两个阶段。在这一过程中，如果不确定性的量化和参数化不是一个恒定的过程，那么可以通过一个geeignete Prozessführung或通过Wahl der Messgrößen或Messzeitpunkte来影响韦尔登。通过非线性最优规划技术，将Zielfunctional变换成一个用于确定最优解和最小参数的Varianz-Kovarianzmatrix函数，并将其用于在线非线性优化。这种技术会使程序不断地运行，当参数化优化被引入的时候，它会使程序在信息处理过程中处于一个非常重要的位置。一个最明显的Frage是，在Bezug和最佳近似下，非线性系统的Kovarianzmatrix函数是一样的。项目的最终结果是一个数字化的问题，它在所有的项目中都是最优化的，信息最大化的。

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.