產業合作聯系
弗蘭克 - 約瑟夫.赫塞爾
高級工程師
電話：+49 241 80 2***
電子郵件：F.Hesseler**[ta]**.rwth-aachen.de
我們認為自己是理論與自動控制領域應用多方面的調解者。
我們的重點是應用于以下領域
機械工業
汽車工業
過程工程
能源技術
醫學工程
我們提供廣泛的可能性來協作。頻譜由以下范圍組成：短期咨詢
不同種類的應用研究
長期研發計劃。
我們的專長
使用MATLAB開發控制和自動化解決方案
使用Dymola,Comsol,面向對象建模的動態系統建模與仿真
快速控制原型 - RCP
開發原型
伽利略GNSS應用的開發和測試
汽車集團聯系
托比亞斯 嘎
汽車集團經理
電話：+49 241 80 2***
T.Quack**[ta]**.rwth-aachen.de
汽車集團處理與道路交通相關的輪廓問題。在這種情況下,考慮到個別車輛部件的控制和不同道路使用者的相互作用。
網絡移動性
談論可持續發展問題時,存在四個主要挑戰：道路交通安全
交通效率
能源效率
城市生活品質。
道路使用者和基礎設施的互聯是所有這些挑戰的核心要素。對于未來的移動應用,高效的信息和通信技術至關重要。
圖片網絡移動性 IRT
自動控制研究所的主要研究重點是車輛,行人基礎設施和其他道路使用者和物體之間新的通信技術的應用。重點在于合作本地化和環境感知以及合作駕駛員輔助系統。
車輛動力學控制
先進的駕駛員輔助系統支持駕駛員駕駛他的任務,并可以進行部分自主駕駛操作。這些系統可以顯著提高道路安全。此外,它們可以增加行駛舒適度并降低燃料消耗。高級駕駛員輔助系統的范圍從諸如碰撞警告的信息系統到具有諸如碰撞避免系統或自適應巡航控制系統的主動干預的系統。
自動控制研究所的重點是基于模型的車輛側向和縱向動力學控制以及傳感器融合算法對相關信息的處理。使用全球導航衛星系統（如伽利略）的系統方法特別感興趣。
視頻車輛動態控制 - 車輛自主逃避
先進的駕駛員輔助系統支持駕駛員駕駛他的任務,并可以進行部分自主駕駛操作。這些系統可以顯著提高道路安全。此外,它們可以增加行駛舒適度并降低燃料消耗。高級駕駛員輔助系統的范圍從諸如碰撞警告的信息系統到具有諸如碰撞避免系統或自適應巡航控制系統的主動干預的系統。
自動控制研究所的重點是基于模型的車輛側向和縱向動力學控制以及傳感器融合算法對相關信息的處理。使用全球導航衛星系統（如伽利略）的系統方法特別感興趣。
自主,高度自動駕駛
越野車 IRT
多數道路交通事故的原因是人為錯誤。因此,如果駕駛員在任務中得到支持,或者甚至完全擺脫了這種情況,路面安全性就會顯著增加。駕駛員可以在駕駛過程中集中精力處理其他任務。
自動控制研究所研究自主駕駛和高度自動駕駛。自動化水平從個別駕駛員輔助系統到達車輛縱向和側向動力學的完全組合控制。研究重點在于通過傳感器融合,車輛動力學控制,不同自主車輛的協作和機動規劃的自我車輛和潛在障礙物的本地化和定位。
混合動力汽車的能源管理策略
自動控制研究所開展了混合動力和插電式混合動力電動汽車燃料節能與電力可持續優化能源管理戰略研究。除了為先前給定的駕駛循環設計的控制算法之外,研究的重點在于開發針對現實世界駕駛循環的控制策略,同時對于迎面而來的駕駛行為的不確定性也是穩健的或個人駕駛行為。強大的隨機模型預測控制特別關注混合動力系的前述行為。此外,研究還輔以駕駛員模型的開發,輪廓預測單元,用于估計未來駕駛員對交通基礎設施和流量的需求。最后,開發了用于估計電池充電狀態的最優估計器。控制概念在并行混合動力電動汽車的環路模擬器中的硬件的范圍內進行評估。
燃燒組聯系
洛倫茨.皮塔
燃燒集團經理
電話：+49 241 80 2***
L.Pyta**[ta]**.rwth-aachen.de
能源集團聯系
托馬斯.康拉德
能源集團經理
電話：+49 241 80 2***
T.Konrad**[ta]**.rwth-aachen.de
歐洲能源系統中可再生能源的增加引發了許多新的技術和經濟挑戰。許多這些挑戰,例如依賴電力供應和能源成本與自動化和控制主題密切相關。研究團隊Energy在現場發電和能源存儲領域開發控制相關問題的解決方案。這包括自動控制可再生能源和創新的化石燃料發電廠,以及優化和控制能源存儲系統及其在能源系統中的運行。
重點：風能
我們研究小組的一個重點是風能。因此,單一風力渦輪機和風力發電場的自動控制得到了解決,并且開發和實施了允許風力發電機全尺寸系統測試臺的多物理硬件在環系統。
風能是一個跨學科的話題,只有與各領域合作伙伴密切合作才能得到充分的解決。因此,自動控制研究所是風力發電中心的七個創始機構之一,簡稱CWD。在這個中心,我們合作研究風能領域的研究課題。
風力發電機 RWTH
一般來說,風力發電機組的控制主要有兩個：生產電力的最大化和
最小化機械和電氣應力。
控制理論的角度來看,系統“風力發電機”可以具有以下特點：風力渦輪機是非線性
多輸入多輸出系統。輸入是轉子葉片的發電機扭矩和俯仰角,而輸出取決于手頭的控制問題。從精力充沛的角度來看,最重要的輸出是發電機電流和功率。在更為詳細的層面上,機械負載和應力是由于對可靠性的高要求而引起越來越多關注的輸出。
該系統主要受干擾不大的影響,例如改變風速。因此,控制任務可以解釋為干擾抑制控制。因此,入射風的低功率,高頻部分對功率輸出和機械應力的影響將被拒絕。同時,低頻量提供了要收獲的能量。
開發風力發電機的新控制理念,并與工業和學術合作伙伴密切合作,準確地進行真實應用的測試。為了實現這一目標,以下方法是主要關注的：開發自適應模型預測控制器,以減少轉子葉片,塔架和傳動系統的負載。
風力預報在反饋和前饋控制中的應用。
觀測器設計和驗證風特性和渦輪狀態的估計。
開發低階實時白箱渦輪機型號。
使用良好的高保真仿真工具（如FAST,Bladed,Simpack或alaska）的Co-Simulations驗證創新的控制概念在工業控制器硬件上實現和實現。
機艙試驗臺 CWD RWTH
4MW多MW風力發電機的硬件在環系統測試臺
重點領域的另一個主題是Wind Energy是多物理硬件在環系統及其在全尺寸機艙測試臺中的應用,用于測試多MW風力發電機。CWC亞琛試驗臺如圖所示。
為了控制工程的目的,這種硬件在環系統提供以下任務：補償由試驗臺不可避免地引起的動力,以提高載荷應用的準確性。
保證硬件在環系統的穩定性,同時存在通信相關的延時。
仿真失去的元件,如轉子慣性,以便在測試臺上重現真實風力發電機的系統動力學。
焦點：儲能運行
未來的電力供應波動將越來越多地被并網存儲系統所補償。其技術和經濟成功的關鍵因素是考慮技術和經濟方面（如價格變動性）的智能控制策略。研究組能源開發存儲系統最佳操作的控制策略。
StorageSystem IRT
能源儲存在各種環境中運行：工業過程中,可再生能源發電廠或關鍵電網點。在任何情況下,儲能操作必須應付以下兩個任務：技術任務：補償能源缺口
經濟任務：盡量減少運營成本
再次,這些系統可以從控制的角度來表征如下：存儲的能源常常與電力,熱量和流動性相關聯的不同耗能部門。因此,系統是多輸出系統。
根據存儲技術,系統是非線性或分布式的。電解儲存系統例如是高度非線性的,而熱存儲系統最好被描述為基于偏微分方程的分布式系統。
該系統主要受隨機數量的影響,如未來價格數據,饋電功率,消耗功率。控制策略需要處理這些屬性。
考慮系統的純技術是不夠的; 它需要伴隨著經濟方面。
SpecCosts IRT
與存儲技術和大型能源系統領域的專家密切合作,研究小組能源公司設計滿足上述要求的控制算法。這些調查是基于能源研究的結果,如德國聯邦政府的“Energiekonzept 2050”。我們的研究重點是
設計連接經濟技術方面的控制理念。由于時間常數差異很大,通常使用多級控制概念。
開發存儲和能源系統的白盒模型,系統化的訂單減少等用于實時應用。
實現自適應模型預測控制,利用混合整數和非線性優化方案實現最佳存儲操作。
利用時間和精度有限的價格和功率預測來調查這些控制方案是否能夠運行大規模能源系統研究提出的能源儲存。
我們一直在尋找有興趣的學生,他們希望在他們的項目,學士學位或碩士論文的上述領域工作,或正在尋找學生工作。非常歡迎您向我們發送您的申請。
伽利略集團聯系
勒內.茨韋蓋爾
伽利略集團經理
電話：+49 241 80 2***
R.Zweigel**[ta]**.rwth-aachen.de
自主系統是全球流動性未來的一個關鍵問題。隨著最新的輔助系統,傳感器技術和環境識別的創新以及日常生活中持續的數字網絡,自主演化系統的愿景似乎是可行的。
勒內.茨韋蓋爾
伽利略集團經理
電話：+49 241 80 2***
全球導航衛星系統
這些發展的很大一部分導致了全球導航衛星系統（縮寫為GNSS）的日益增加,伴隨著援助系統和主動安全系統迅速傳播到日常工作中。在完全自主行動的系統上,確定了不同級別的自動化：輔助,部分自動化,高度自動化,全自動化和無人駕駛。
這些水平在人力控制干預和控制功能以及系統自動干預和安全功能的數量上有所不同。隨著自動化水平的提高,人際交往減少,系統干預增加。所有級別都有高精度定位數據的共同要求。系統執行的安全功能越多,處理后的數據的可用性和完整性信息的重要性越高。
伽利略集團正在開發利用衛星導航自主駕駛系統的基礎。除了GPS,歐洲導航系統伽利略也被明確使用。總體重點在于通過傳感器融合和外部數據的集成來提高定位精度,這需要可靠且高可用性的數據源。自主駕駛方式的另一個方面是車輛彼此之間的聯網以及相互交流信息。只有通過所有道路使用者的網絡,長遠來看才能實現自主,安全的交通。此外,數據的評估和完整性在這些應用在安全關鍵領域（例如在具有混合流量的開放環境中）起著關鍵作用。所以,伽利略組的方法：基于GNSS的本地化和導航
聯網控制系統
傳感器融合
測試和開發環境由聯邦經濟和能源部支持 BMWI
到2020年,歐洲衛星系統伽利略將不會完全可用。然而,伽利略系統的優勢今天可以使用,相關應用可以開發和驗證。因此,亞琛亞特蘭大學可以訪問兩個所謂的伽利略測試和開發環境,也稱為GATE,這些環境允許今天已經同時使用GPS和伽利略信號。在這些開發環境中,使用偽衛星站模擬伽利略信號：automotiveGate ATC有限公司
automotiveGATE 用于汽車應用位于阿爾登霍芬,是阿爾登霍芬測試中心,ATC的一部分。
railGate tim-online NRW
railGATE 鐵路應用位于西門子測試和驗證中心,PCW,Wegberg-Wildenrath地區。
多玩家和Buggies
布吉和直升機 IRT
伽利略集團使用一系列不同的測試車輛作為研究平臺。與汽車類似的多用途車和試車,所謂的小車,是這個范圍的一部分。對于這些車輛,開發了方法來實現自主,安全的飛行,分別聯網,自主駕駛。研究平臺用于以下應用：直升機裝有：自動相機多機
自動檢查大型,難以訪問的物體
四驅車：自主駕駛,聯動車輛
聯網系統內的本地化
工業集團聯系
塞巴斯蒂安.斯特姆勒
行業集團經理
電話：+49 241 80 2***
S.Stemmler**[ta]**.rwth-aachen.de
工業集團正在研究工業系統自動化的各個主題,以提高這些系統的性能和有效性。主要重點是建模和控制,特別是將工業應用的理論控制方法應用于目標。
由于各種題目的不同挑戰的結果：大多數技術系統是復雜的,非線性的,或者在某些情況下系統是分布式參數系統。
這些系統只能借助于多學科方法進行建模,例如借助于流體力學,電力學。由于模型的復雜性,需要使用簡化模型來描述系統行為的模型簡化,以便為控制器明確應用模型。
某些系統是周期性的,從而產生循環影響。
相關的過程值通常是不可測量的,因為合適的傳感器不可用或太貴。
控制任務必須明確考慮到技術限制或過程限制。
應該控制更高和有時沖突的目標,例如質量,處理時間,能源消耗,以提高工業系統的自動化水平。
注塑成型 IKV / IRT
為了面對這些挑戰,集團行業與行業和研究領域的跨學科合作伙伴合作,研究了超越普通解決方案的控制解決方案。其中包括：基于模型的復雜系統優化方法。
基于實時模型的預測控制,迭代學習控制和自適應控制的應用。
基于模型的預測控制器和周期性系統的迭代學習控制器的組合。
用于識別子系統和過程的識別方法,例如使用神經網絡或支持向量機。
分布式參數系統的控制器設計。
開發減少白盒和灰盒模型。
開發虛擬傳感器,以估計不可測量的過程值。
快速控制原型設計和實施工業控制系統的控制策略。
目前正在研究以下問題：制造和生產系統的過程控制
生產系統建立過程自動化
控制氣候設備和加工廠
機電離岸系統的控制
空氣流動主動減阻
主動控制建筑結構
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