Strukturvereinfachung und Ordnungsreduktion nichtlinearer Systemmodelle - Ein methodischer Zugang unter Anwendung Genetischer Algorithmen

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Im Zuge der methodischen Behandlung immer umfangreicherer Systeme gewinnen derzeit Verfahren an Bedeutung, mittels derer Komplexität und Größe von Systemmodellen gezielt verringert werden können, ohne die charakteristischen Systemeigenschaften zu stark zu verfälschen. Anwendungen finden sich zunehmend nicht nur in der Regelungstechnik, sondern z.B. auch in den Materialwissenschaften, der Mikrosystemtechnik und auf diversen Feldern der Mechatronik. Insbesondere bei der Behandlung nichtlinearer dynamischer Systeme stehen Komplexität und Umfang der Modelle einer Verwendung bei Entwurf und Analyse, bei Regelungs-/Steuerungsentwurf und bei Simulationen und anderen modellgestützten Realisierungen im Wege. Es sind daher Verfahren zur Modellvereinfachung gefragt, die Modelle niedriger Ordnung und dabei geringer innerer Verkopplung liefern, das heißt es sind zum einen die Struktur und zum anderen alle freien Parameter reduzierter Modelle festzulegen. Im Rahmen der Förderung werden derartige Möglichkeiten der Strukturvereinfachung und Ordnungsreduktion nichtlinearer Systemmodelle untersucht. Grundidee ist dabei, ein bestehendes, vom Antragsteller vorgeschlagenes Ordnungsreduktionsverfahren für die Gewinnung strukturvereinfachter Modelle geeignet zu erweitern und für die (sub-) optimale Wahl der strukturbestimmenden Entwurfsparameter Genetische Algorithmen einzusetzen. In Theorie und Anwendung wird dieser Gedanke im Rahmen der Förderung näher untersucht und wissenschaftlich ausgeführt.