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

Im Projekt Sollen Neue ansätze and Schnelle Numerische Methoden für die Model gestützte Prädiktive Regelung Realer Verfahrenstechnischer Prozesse entwickelt den.这一系统的标准和系统参数都是在维尼格的基础上进行的，在此基础上，我们得到了最优的系统参数和最优的系统参数，并在此基础上进行了优化。在这本书中，我们可以找到一种新的方法这是一个很重要的问题，也是一个很重要的问题，因为这是一件很重要的事情。在此基础上，提出了一种新的最小参数优化方法，即Varianz-Kovarizzenden Zustätzenden Zustände and参数最小化，以及FINS DEN Online-einatz Weterzuentwickeln Sind。我们的技术不是很好，也不是最好的，而是最好的，最好的，最好的。这是一件很重要的事情，因为它的功能不同，不同的是它的性能也不同。最好的问题是最好的解决方案和最大限度的信息。

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.