Klassifikationsgestützte on-line Adaption eines robusten beobachterbasierten Fehlerdiagnoseansatzes für nichtlineare Systeme

Diese Arbeit behandelt die Problemstellung der modellbasierten Fehlerdiagnose für Lipschitz-stetige nichtlineare Systeme mit Unsicherheiten. Es wird eine neue adaptive Fehlerdiagnosemethode vorgestellt. Erkenntnisse und Verfahren aus dem Bereich der Takagi-Sugeno (TS) Fuzzy-Modellbildung und des Beobachterentwurfs sowie der Sliding-Mode (SM) Theorie werden genutzt, um einen neuartigen robusten und nichtlinearen TS-SM-Beobachter zu entwickeln. Durch diese Zusammenführung lassen sich die jeweiligen Vorteile beider Ansätze miteinander kombinieren. Bedingungen zur Konvergenz des Beobachters werden als lineare Matrizenungleichungen (LMIs) abgeleitet. Diese Bedingungen garantieren zum einen die Stabilität und liefern zum anderen ein direktes Entwurfsverfahren für den Beobachter. Der Beobachterentwurf wird für die Fälle messbarer und nicht messbarer Prämissenvariablen angegeben. Durch die TS-Erweiterung des in dieser Arbeit verwendeten SM-Beobachters ist es möglich, den diskontinuierlichen Rückführterm mithilfe einer geeigneten kontinuierlichen Funktion zu approximieren und dieses Signal daraufhin zur Fehlerdiagnose auszuwerten. Dies liefert eine Methodik zur Aktor- und Sensorfehlerdiagnose nichtlinearer unsicherer Systeme. Gegenüber anderen Ansätzen erlaubt das Vorgehen eine quantitative Bestimmung und teilweise sogar exakte Rekonstruktion des Fehlersignalverlaufs. Darüber hinaus ermöglicht der Ansatz die Berechnung konstanter Fehlerschwellen direkt aus dem physikalischen Vorwissen über das betrachtete System. Durch eine Erweiterung um eine Betriebsphasenerkennung wird es möglich, die Schwellenwerte des Fehlerdiagnoseansatzes online an die aktuelle Betriebsphase anzupassen. Hierdurch ergibt sich in Betriebsphasen mit geringen Modellunsicherheiten eine deutlich erhöhte Fehlersensitivität. Zudem werden in Betriebsphasen mit großen Modellunsicherheiten Falschalarme vermieden. Die Kernidee besteht darin, die aktuelle Betriebsphase mittels eines Bayes-Klassikators in Echtzeit zu ermitteln und darüber die Fehlerschwellen an die a-priori de nierten Unsicherheiten der unterschiedlichen Betriebsphasen anzupassen. Die E ffektivität und Übertragbarkeit der vorgeschlagenen Ansätze werden einerseits am akademischen Beispiel des Pendelwagens und anderseits am Beispiel der Sensorfehlerdiagnose hydrostatisch angetriebener Radlader als praxisnahe Anwendung demonstriert.

Effect of environmental conditions on the N uptake route of soil microorganisms and adaption of a method to determine amino acid oxidase in soil

Soil microorganisms have evolved two possible mechanisms for their uptake of organic N: the direct route and the mobilization-immobilization-turnover (MIT) route. In the direct route, simple organic molecules are taken up via various mechanisms directly into the cell. In the MIT route, the deamination occurs outside the cell and all N is mineralized to NH4+ before assimilation. A better understanding of the mechanisms controlling the different uptake routes of soil microorganisms under different environmental conditions is crucial for understanding mineralization processes of organic material in soil. For the first experiment we incubated soil samples from the long term trial in Bad Lauchstädt with corn residues with different C to N ratios and inorganic N for 21 days at 20 °C. Under the assumption that all added amino acids were taken up or mineralized, the direct uptake route was more important in soil amended with corn residues with a wide C to N ratio. After 21 days of incubation the direct uptake of added amino acids increased in the order addition of corn residue with a: “C to N ratio of 40 & (NH4)2SO4 and no addition (control)” (69% and 68%, respectively) < “C to N ratio of 20” (73%) < “C to N ratio of 40” (95%). In all treatments the proportion of the added amino acids that were mineralized increased with time, indicating that the MIT route became more important over time. To investigate the effects of soil depth on the N uptake route of soil microorganisms (experiment II), soil samples in two soil depths (0-5 cm; 30-40 cm) were incubated with corn residues with different C to N ratios and inorganic N for 21 days at 20 °C and 60% (WHC). The addition of corn residue resulted in a marked increase of protease activity in both depths due to the induction from the added substrate. Addition of corn residue with a wide C to N ratio resulted in a significantly greater part of the direct uptake (97% and 94%) than without the addition of residues (85% and 80%) or addition of residue with a small C to N ratio (90% and 84%) or inorganic N (91% and 79% in the surface soil and subsoil, respectively), suggesting that under conditions of sufficient mineralizable N (C to N ratio of 20) or increased concentrations of NH4+, the enzyme system involved in the direct uptake is slightly repressed. Substrate additions resulted in an initially significantly higher increase of the direct uptake in the surface soil than in the subsoil. As a large proportion of the organic N input into soil is in form of proteinaceous material, the deamination of amino acids is a key reaction of the MIT route. Therefore the enzyme amino acid oxidase contribute to the extracellular N mineralization in soil. The objective of experiment III was to adapt a method to determine amino acid oxidase in soil. The detection via synthetic fluorescent Lucifer Yellow derivatives of the amino acid lysine is possible in soil. However, it was not possible to find the substrate concentration at which the reaction rate is independent of substrate concentration and therefore we were not able to develop a valid soil enzyme assay.