Schlüsselwörter: Künstliche Intelligenz, Modellbasierte fehlertolerante Regelung, Rekonfiguration, Machine Learning, Selbstheilende Systeme

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Im Rahmen des dtec.bw Forschungsprojekts (K)ISS - Künstliche Intelligenz auf der ISS - erforschen wir an Professur für Flugmechanik und Flugregelung die Anwendung von Rekonfigurationsalgorithmen zur Steigerung der Verfügbarkeit und Sicherheit des Lebenserhaltungssystems (ECLSS) an der ISS.

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Die Rekonfiguration einer Regelung beschreibt den Prozess der Anpassung oder Neuauslegung eines Reglers, nachdem ein kritischer Fehler (Aktuator-, Strecken- oder Sensorfehler) aufgetreten ist. Dazu werden implizite und explizite Redundanzen des Systems genutzt.

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Die Algorithmen sind teils der mathematischen Logik (Satisfiability Problem, automatisiertes logisches Schlussfolgern) als auch dem Bereich der fehlertoleranten Regelung (Pseudo-Inverse Methode, Markov Parameter Ansatz) entlehnt. Die notwendigen Modelle der hybriden dynamischen Systeme werden aus Sensordaten automatisiert gelernt (Machine Learning)

Neben dem Lebenserhaltungssystem betrachten wir auch weitere komplexe, hochdynamische Systeme, wie z.B. Multirotoren (Quadrocopter etc.), um ein Transfer der Forschungsergebnisse auf Flugregelungsapplikationen zu erreichen.

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Ansprechpartner: M. Sc. Benjamin Kelm, Prof. Stephan Myschik