Beim Autofahren kann man nur wenige Stellgrößen für die Steuerung verwenden, etwa die Stellung des Lenkrads, des Gaspedals und  des Bremspedals. Meistens reicht unser Können beim Lenken, Beschleunigen oder Bremsen aus, um gut anzukommen. Wenn es aber etwa darum geht, wie man mit geringstem Treibstoffaufwand oder am schnellsten Weg – also optimal – die Strecke zurücklegen kann, so werden Intuition und Können kaum ausreichen. Optimale Steuervorgänge in der Industrie sind meist noch wesentlich komplizierter als die optimale Bedienung des Autos und erfordern aufwändige mathematische Lösungen. Johannes Unger vom Institut für Mechanik und Mechatronik der TU Wien arbeitet an solchen regelungstechnischen Aufgaben. In Düsseldorf wurde er nun mit dem Young-Scientist-Award des Landes Nordrhein-Westfalen ausgezeichnet.

An welchen Schrauben muss man drehen? Und wann?
Egal ob man auf das Gaspedal eines Autos tritt oder an den Drehknöpfen der Autoheizung dreht: Man kann bei technischen Prozessen bestimmte Stellgrößen beeinflussen und möchte damit ein möglichst gutes Resultat erzielen. „Das kann man durch modellbasierte Regelungstechnik erreichen“, sagt Johannes Unger. Dabei wird ein Computermodell des technischen Prozesses für die Optimierung verwendet. Ein Anwendungsbeispiel dafür ist eine industrielle Trocknungsanlage, in der Faservlies über mehrere Walzen läuft und mit heißer Luft getrocknet wird. „Die Stellgröße, die wir verändern können, sind die Luft-Temperaturen an den einzelnen Walzen. Das Ziel ist es, am Ende Fasern mit einer bestimmten Feuchtigkeit bei geringstem Energieverbrauch zu bekommen“, erklärt Unger.

Einfacher bitte!
Wenn man genau weiß, wie die Temperatur an jeder einzelnen Walze das Endergebnis beeinflusst, dann lässt sich exakt berechnen, mit welcher Steuerung das gewünschte Ergebnis erreicht werden kann. „Bei vielen veränderbaren Stellgrößen und vielen verschiedenen Zeitpunkten, an denen man  Änderungen durchführen kann, ist es mathematisch allerdings sehr aufwändig, dieses Problem in Echtzeit zu lösen“, sagt Johannes Unger. Er entwickelte daher eine Methode, diese Rechenaufgabe zu erleichtern.
„Wir rechnen mit Hilfe eines Computermodells systematisch durch, welche typischen Temperaturverläufe bei einem optimalen Betrieb des Trockners auftreten.“, sagt Unger. „Durch diese Berechnungen können wir mit unseren mathematischen Methoden die Ordnung des Optimierungsproblems bis zu 90% reduzieren.“ Dieser Ansatz kommt mit einer viel geringeren Anzahl an zu optimierenden Gleichungen aus und liefert dabei ein beinahe ebenso gutes Endresultat wie die vollständige hochkomplizierte Computersimulation. In der Industrie kann die neue Methodik somit leicht angewendet werden.

Geradeaus, und die dritte Straße links
„Man kann sich das ein bisschen so vorstellen wie die Aufgabe, einen Weg durch die rechtwinkeligen Straßen von New York zu finden“, sagt Johannes Unger. „Wenn man jeden Schritt und jede Bewegung genau vorausberechnen müsste, wäre das viel zu aufwändig. Wenn man jedoch Grundelemente wie beispielsweise ‚geradeaus gehen‘ oder ‚links abbiegen‘ definiert, lässt sich der Gesamtprozess mit einer viel kleineren Anzahl von Operationen beschreiben.“

Auszeichnung des Landes Nordrhein-Westfalen
Am 19. November wurde Johannes Unger in der Nordrhein-Westfälischen Akademie der Wissenschaften und der Künste in Düsseldorf mit dem „NRW Young Scientist Award 2012“ ausgezeichnet. Den Preis erhielt er für seine Publikation „Reduced order optimization for model predictive control using principal control moves", die er gemeinsam mit Prof. Kozek und Prof. Jakubek (Institut für Mechanik und Mechatronik, Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften) im angesehenen „Journal of Process Control“ publizierte. Insgesamt acht Preise wurden in verschiedenen Kategorien vergeben – Unger erhält den Preis in der Sparte „Dynamic Intelligent Systems“.


Nähere Informationen:
Dipl.-Ing. Johannes Unger
Institut für Mechanik und Mechatronik
Technische Universität Wien
Wiedner Hauptstraße 8, 1040 Wien
T: +43-1-58801-325529
<link>johannes.unger@tuwien.ac.at