B08: Modellprädikative Parameter- und Zustandsschätzung

Modellprädikative Parameter- und Zustandsschätzung und optimale Sensorplatzierung

Teilprojektleiter

Prof. Dr. Roland Herzog: TU Chemnitz, Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen)
Prof. Dr. Martin Stoll: TU Chemnitz, Professur Wissenschaftlihces Rechnen

Das Teilprojekt wird ab Phase 2 bearbeitet.

Gegenstand der Untersuchungen des Projekts in Phase II war ein Verfahren zur effizienten, prozessaktuellen und selbstkalibrierenden Schätzung des Temperaturzustandes einer Werkzeugmaschine und der daraus resultierenden TCP-Verlagerung mit möglichst wenigen Temperaturmesswerten. Dieser modellgetriebene Ansatz erfordert ein Nachführen grundsätzlich unsicherer und i.A. zeitabhängiger Parameter wie die Wärmeübergangskoeffizienten zwischen Maschinengestell und Umgebung. Zu diesem Zweck wurde ein Datenassimilationsverfahren für die simultane Schätzung von Parametern und Temperaturzuständen entwickelt und implementiert. Dem Gebot der Sparsamkeit der Temperatursensoren bei gleichzeitiger Verbesserung der Schätzgüte wurde durch die Weiterentwicklung von Methoden der optimalen Versuchsplanung Rechnung getragen. Um gute Rekonstruktionsergebnisse unabhängig vom Arbeitspunkt zu erzielen, wurden dabei auch robuste Optimierungsverfahren eingesetzt. Die Erprobung der entwickelten Techniken erfolgte im Vergleich mit Messwerten, die am Integrationsobjekt Maschinengestell erhoben wurden. Weiterhin wurden zur Reduktion des Rechenaufwandes verschiedene Verfahren der Modellordnungsreduktion im Kontext der Sensorplatzierung verglichen.

Ziel des Projekts in Phase III ist die Beherrschung räumlich sowie zeitlich stark veränderlicher Parameter und Wärmequellen, wie sie insbesondere durch den Einsatz von Kühlschmierstoffen und das Freisetzen von Spänen während der Bearbeitung entstehen. Dies erfordert einerseits die Entwicklung problemangepasster Schätzverfahren zur Quantifizierung der Unsicherheiten und andererseits moderne mathematische Verfahren wie Raum/Zeit-Tensormethoden zur Gewährleistung der Echtzeitfähigkeit des digitalen Maschinenabbilds. Ferner sollen neben Temperatur- auch Verlagerungs- und Dehnungsmessungen in die TCP-Schätzung einbezogen werden, was eine wesentliche Erweiterung des Datenassimilationsproblems und der Methoden zur optimalen Sensorplatzierung notwendig macht.