In technischen Anwendungen wie Fluidenergiemaschinen sind die Systemdynamiken oft hochgradig nichtlinear und können sich mit den Betriebsbedingungen erheblich ändern. Diese Nichtlinearitäten sind auch während des Betriebs des Slip-Length Tribometers (SLT) zu beobachten, insbesondere wenn die Spalthöhe im Mikrometerbereich liegt, in dem Kapillareffekte eine signifikante Rolle spielen. Traditionelle Regelmethoden können mit solchen Nichtlinearitäten Schwierigkeiten haben. Intelligente Regelungstechniken, wie Fuzzy-Logik, Expertensysteme für PID-Regler und neuronale Netze, bieten eine vielversprechende Lösung zur Regelung nichtlinearer Systeme, indem sie kontinuierliche nichtlineare Funktionen mit minimalem Fehler annähern.

Aufgaben

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer intelligenten Regelung für das SLT im Mikrometerbereich, um eine robuste Regelung über den Betriebsbereich zu erreichen und die durch die Kapillareffekte eingeführte Nichtlinearität effektiv zu managen.

• Untersuchung und Implementierung einer intelligenten Regelstrategie (z.B. Fuzzy-Logik, Expertensysteme für PID-Regler, neuronale Netze), die auf die Nichtlinearitäten des SLTs abgestimmt ist.
• Integration der dynamischen PID-Skalierung in das bestehende LabVIEW-Programm und Erhebung von Daten für die Leistungsanalyse.
• Analyse der Ergebnisse und Darstellung, wie die intelligente Regelung die PID-Leistungskennzahlen (wie Fehlerreduktion, Ansprechzeit und Minimierung der Unsicherheit) verbessert.

Voraussetzungen

• Interesse an Fluidmechanik und experimenteller Arbeit (Erfahrung mit LabVIEW von Vorteil).
• Interesse an Regelungstechnik und Programmierung.

Was bieten wir?

• Einblick in das Forschungsthema mit praktischer Erfahrung in experimentellen Aufbauten und Datenanalyse.
• Einführung in Unsicherheitsfortpflanzung und im Bereich Forschungsdatenmanagement (RDM).
• Enge Einbindung in das Forschungsteam des SLT.