Entwicklung und Charakterisierung eines Laserablationsmassenspektrometers zur Echtzeit-Analyse von atmosphärischen Aerosolpartikeln

Das Aerosolmassenspektrometer SPLAT (Single Particle Laser Ablation Time-of-Flight Mass Spectrometer) ist in der Lage, die Größe einzelner Aerosolpartikel in einem Größenbereich von 0,3 µm bis 3 µm zu bestimmen und gleichzeitig chemisch zu analysieren. Die Größenbestimmung erfolgt durch Streulichtmessung und Bestimmung der Flugzeit der Partikel zwischen zwei kontinuierlichen Laserstrahlen. Durch Kalibrationsmessungen kann auf den aerodynamischen Durchmesser der Partikel geschlossen werden. Kurzzeitig nach der Streulichtdetektion werden die Partikel durch einen hochenergetischen gepulsten UV-Laser verdampft und ionisiert. Die Flugzeit der Partikel zwischen den kontinuierlichen Laserstrahlen wird dazu benutzt, die Ankunftszeit der Partikel in der Ionenquelle zu berechnen und den UV-Laserpuls zu zünden. Die entstandenen Ionen werden in einem bipolaren Flugzeitmassen¬spektrometer nachgewiesen. Durch die Laserablation/Ionisation ist das SPLAT in der Lage, auch schwer verdampfbare Komponenten des atmosphärischen Aerosols - wie etwa Minerale oder Metalle - nachzuweisen. Das SPLAT wurde während dieser Arbeit vollständig neu entwickelt und aufgebaut. Dazu gehörten das Vakuum- und Einlasssystem, die Partikeldetektion, die Ionenquelle und das Massen-spektrometer. Beim Design des SPLAT wurde vor allem auf den späteren Feldeinsatz Wert gelegt, was besondere Anforderungen an Mechanik und Elektronik stellte. Die Charakterisierung der einzelnen Komponenten sowie des gesamten Instruments wurde unter Laborbedingungen durchgeführt. Dabei wurde u.a. Detektionseffizienzen des Instruments ermittelt, die abhängig von der Größe der Partikel sind. Bei sphärischen Partikeln mit einem Durchmesser von 600 nm wurden ca. 2 % der Partikel die in das Instrument gelangten, detektiert und chemisch analysiert. Die Fähigkeit zum Feldeinsatz hat das SPLAT im Februar/März 2006 während einer internationalen Messkampagne auf dem Jungfraujoch in der Schweiz bewiesen. Auf dieser hochalpinen Forschungsstation in einer Höhe von ca. 3580 m fand das SPLAT mineralische und metallische Komponenten in den Aerosolpartikeln. Das SPLAT ist ein vielfältig einsetzbares Instrument und erlaubt vor allem in Kombination mit Aerosolmassenspektrometern, die mit thermischer Verdampfung und Elektronenstoßionisation arbeiten, einen Erkenntnisgewinn in der Analytik atmosphärischer Aerosolpartikel.

Fossilierung in Echtzeit

Die Kunstgeschichte hat seit ihrer Einsetzung als universitäres Lehrfach auf eine Erweiterung ihrer Bestände und Themengebiete hingearbeitet. Stärker als andere Disziplinen war sie dabei bald auf die Möglichkeiten der Bildreproduktion angewiesen. Sie kommuniziert und popularisiert ihre Inhalte durch Lichtbilder und Kataloge und hat auch an der Entwicklung entsprechender Medien, vom Bilderalbum bis zur Fotodokumentation, mitgewirkt. Mittlerweile erwirbt ein Kunsthistoriker immer mehr Kenntnisse auch auf der Basis reproduzierter, mobiler Aufnahmen von Kunstwerken entlegenster Orte und verdichtet diese zu einem abstrakten Kanon kulturellen Erbes. Im digitalen Raum könnte nun die Gefahr bestehen, dass die bloße Fortschreibung dieser Praxis, zumal an eine anonyme Öffentlichkeit gerichtet, zu einer Verkrustung überkommener Sehweisen führt; der Einsatz von digitalen Medien würde dann keine methodische Innovation darstellen, sondern vielmehr das Gegenteil bewirken. Auf der anderen Seite vollziehen sich Wissenstransformationen nicht allein durch die Anwendung bahnbrechender Technologien; sie bedürfen auch der entsprechenden institutionellen Einbettung. Der Aufbau simpler Kommunikationswege wie E-Mail, der Einsatz erprobter Techniken wie der 3-D-Visualisierung oder die Gestaltung kostspieliger Datenbanken und Informationssysteme verändert - graduell, aber dauerhaft - die bestehenden Fachstrukturen und Denkgewohnheiten. Nur ein Bruchteil der Fragen, die mit dem Einsatz des Computers einhergehen, sind primär technischer Natur. Die Diskussion neuer Medien könnte zu einem professionelleren Selbstverständnis der kunstgeschichtlichen Forschung beitragen, wenn Fragen des Managements, der Projektgestaltung oder der Einwerbung von Drittmitteln nicht länger als Nebensachen abgetan werden; auch sie gehören zu einer wissenschaftlichen Methodik.

Eine Pädagogik von multinationalen Online Seminaren (Webinaren) in Echtzeit im Rahmen des Blended Learning-Konzepts

Online-Meetings in Echtzeit oder auch Webinare sind eine hervorragende Möglichkeit, mit den Gruppen auf virtuellem Wege kommunizieren zu können. Dieser Aspekt beinhaltet ein enormes Potential für die internationale und nationale Zusammenarbeit von unterschiedlichen Bildungsanbietern. Während Online-Konferenzen in der Geschäftswelt bereits zum Alltag gehören, ist man im Bildungsbereich noch weit davon entfernt Webinare als integrativen Bestandteil der Lehre anzusehen. Eingebunden in ein "Blended Learning"-Szenario erwiesen sich Webinare als ein effizientes Tool für die transnationale Kooperation von Gruppen. Sogar Großveranstaltungen können als Online-Event durchgeführt werden. Es bedarf jedoch einer sorgfältigen Planung und Inhaltserstellung, um aus einem Webinar eine attraktive Lehrveranstaltung für die Lernenden werden zu lassen. (DIPF/Orig.)

Methodische Ansätze für die agentenorientierte Softwareentwicklung im Maschinen-und Anlagenbau

Der Anteil dezentraler eingebetteter Systeme steigt in zahlreichen Andwendungsfeldern, wie der Kfz-Elektronik oder der Anlagenautomatisierung [ScZu03]. Zudem steigen die Anforderungen and die Flexibilität und den Funktionsumfang moderner automatisierungs-technischer Systeme. Der Einsatz agentenorientierter Methoden ist diesbezüglich ein geeigneter Ansatz diesen Anforderungen gerecht zu werden [WGU03]. Mit Agenten können flexible, anpassungsfähige Softwaresysteme entwickelt werden, welche die Verteilung von Informationen, Aufgaben, Ressourcen oder Entscheidungsprozessen der realen Problemstellung im Softwaresystem widerspiegeln. Es ist somit möglich, die gewünschte Flexibilität des Systems, bezüglich der Struktur oder des Verhaltens gezielt zu entwerfen. Nachteilig ist jedoch der Indeterminismus des Verhaltens des Gesamtsystems, der sich aufgrund von schwer vorhersagbaren Interaktionen ergibt [Jen00]. Dem gegenüber stehen statische Softwaresysteme, welche zwar einen hohen Determinismus aufweisen aber wenig flexibel in Bezug auf Änderungen der Struktur des Systems oder des Ablaufs des realen Prozesses sind. Mit der steigenden Komplexität der Systeme ist allerdings selbst mit einem statischen Entwurf die Vorhersagbarkeit immer weniger zu gewährleisten. Die Zahl der möglichen Zustände einer Anlage wird mit der Berücksichtigung von allen möglichen Fehlern, Ausfällen und externen Einflüssen (dynamische Umgebung) so groß, daß diese mit vertretbarem Aufwand kaum noch erfassbar sind und somit auch nicht behandelt werden können. Das von der DFG geförderten Projekt AVE [AVE05], welches in Kooperation mit dem Institut für Automatisierungs- und Softwaretechnik der Universität Stuttgart bearbeitet wird, beschäftigt sich in diesem Kontext mit dem Konflikt, die Vorteile der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von agentenorientierter Software mit den spezifischen Anforderungen der Domäne der Echtzeitsysteme, wie Zeit- und Verlässlichkeitsanforderungen, zu verknüpfen. In einer detaillierten Analyse dieser Anforderungen wurde untersucht, wie die Eigenschaften der Anpassungsfähigkeit und Flexibilität prinzipiell die Anforderungen an Echtzeit- und Verlässlichkeitseigenschaften beeinflussen und wie umgekehrt Anforderungen an Echtzeit- und Verlässlichkeitseigenschaften die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität beschränken können. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden Methoden und Konzepte für den Entwurf und die Implementierung von Agentensystemen auf gängiger Automatisierungshardware, insbesondere Speicher Programmierbare Steuerungen (SPS), entwickelt. In diesem Rahmen wird ein Konzept für die Modellierung von Sicherheit in Agentensystemen vorgestellt, welches insbesondere den modularen Charakter von Agenten berücksichtigt. Kernaspekt ist es, dem Entwickler einen Rahmen vorzugeben, der ihn dabei unterstützt ein möglichst lückenloses Sicherheitskonzept zu erstellen und ihm dabei genug Freiheiten lässt den Aufwand für die Strategien zur Fehlererkennung, Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung je nach Anforderung für jedes Modul individuell festzulegen. Desweiteren ist besonderer Wert darauf gelegt worden, dass die verwendeten Darstellungen und Diagramme aus der Domäne stammen und eine gute Vorlage für die spätere Implementierung auf automatisierungstechnischer Hardware bieten.

CoObRA: Eine Plattform zur Verteilung und Replikation komplexer Objektstrukturen mit optimistischen Sperrkonzepten

In der vorliegenden Arbeit wird die Konzeption und Realisierung der Persistenz-, Verteilungs- und Versionierungsbibliothek CoObRA 2 vorgestellt. Es werden zunächst die Anforderungen an ein solches Rahmenwerk aufgenommen und vorhandene Technologien für dieses Anwendungsgebiet vorgestellt. Das in der neuen Bibliothek eingesetzte Verfahren setzt Änderungsprotokolle beziehungsweise -listen ein, um Persistenzdaten für Dokumente und Versionen zu definieren. Dieses Konzept wird dabei durch eine Abbildung auf Kontrukte aus der Graphentheorie gestützt, um die Semantik von Modell, Änderungen und deren Anwendung zu definieren. Bei der Umsetzung werden insbesondere das Design der Bibliothek und die Entscheidungen, die zu der gewählten Softwarearchitektur führten, eingehend erläutert. Dies ist zentraler Aspekt der Arbeit, da die Flexibilität des Rahmenwerks eine wichtige Anforderung darstellt. Abschließend werden die Einsatzmöglichkeiten an konkreten Beispielanwendungen erläutert und bereits gemachte Erfahrungen beim Einsatz in CASE-Tools, Forschungsanwendungen und Echtzeit-Simulationsumgebungen präsentiert.

Qualitative und quantitative Schwingungsmessung und -analyse mittels Digital-Shearografie

Speckle Pattern Shearing Interferometrie (Shearografie) ist eine speckle-interferometrische Messmethode und zeichnet sich durch die ganzflächige, berührungslose Arbeitsweise, hohe räumliche Auflösung und hohe Messempfindlichkeit aus. Diese Dissertation beinhaltet die neue bzw. weitere Entwicklung der Shearografie zur qualitativen Schwingungsbeobachtung und zur quantitativen Schwingungsmessung. Für die qualitative Schwingungsbeobachtung in Echtzeit werden die Optimierung des Zeitmittelungsverfahrens und die neue entwickelte Online-Charakterisierung von Streifenmustern mit statistischen Verfahren vorgestellt. Auf dieser Basis können sowohl eine genaue Fehlstellen-Detektion bei der zerstörungsfreien Materialprüfung als auch eine präzise Resonanzuntersuchung zeitsparend und vollautomatisch durchgeführt werden. Für die quantitative Schwingungsmessung wird eine sog. dynamische Phasenschiebe-Technik neu entwickelt, welche durch die Einführung eines synchron zum Objekt schwingenden Referenzspiegels realisiert wird. Mit dieser Technik ermöglicht das Zeitmittelungsverfahren die Amplituden und Phasen einer Objektschwingung quantitativ zu ermitteln. Auch eine Weiterentwicklung des stroboskopischen Verfahrens in Kombination mit zeitlicher Phasenverschiebung wird in der Arbeit präsentiert, womit der gesamte Prozess der Schwingungsmessung und -rekonstruktion beschleunigt und automatisch durchgeführt wird. Zur Bestimmung des Verschiebungsfeldes aus den gemessenen Amplituden und Phasen des Verformungsgradienten stellt diese Arbeit auch eine Weiterentwicklung des Summationsverfahrens vor. Das Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass die Genauigkeit des ermittelten Verschiebungsfelds unabhängig von der Sheargröße ist und gleichzeitig das praktische Problem - Unstetigkeit - gelöst wird. Eine quantitative Messung erfordert eine genaue Kalibrierung der gesamten Messkette. Ein auf dem Least-Square-Verfahren basierendes Kalibrierverfahren wird in der Arbeit zur Kalibrierung der statischen und dynamischen Phasenverschiebung vorgestellt. Auch die Ermittelung der Sheargröße mit Hilfe der 1D- bzw. 2D-Kreuz-Korrelation wird präsentiert. Zum Schluss wurde die gesamte Entwicklung durch eine Vergleichsmessung mit einem handelsüblichen Scanning-Laser-Doppler-Vibrometer experimentell verifiziert.

Echtzeitfähige Verlustprozessmodellierung

Die Simulation von Verlusten in Verbrennungsmotoren ermöglicht die Entwicklung optimierter Strategien für Verbrauchs- und Emissionskonzepte sowie die modellbasierte Betrachtung von Steuerungssystemen in Kraftfahrzeugen. Es gibt Simulationswerkzeuge, die die Verluste sehr detailliert auf der Basis von physikalischen Gesetzen nachbilden. Allerdings sind diese Werkzeuge nicht echtzeitfähig und können somit nicht in HiL-Umgebungen und Steuergeräten verwendet werden. Mit dem hier vorgestellten Ansatz können die Verluste in Verbrennungsmotoren unter Berücksichtigung der Einflüsse des variablen Ventiltriebs (VVT) nachgebildet werden. Das Gesamtmodell basiert auf einer physikalischen Grundstruktur mit integrierten datengetriebenen Teilmodellen. Durch den modularen Aufbau des Modells werden die Ladungswechsel- und Reibverluste in getrennten Teilmodellen berechnet, wobei die Reibverluste einer weiteren Unterteilung in Bauteilgruppen (Grundlager, Pleuellager, Kolbengruppe, etc.) unterliegen. Dieser modulare Aufbau ermöglicht kompakte Teilmodelle, die nur komponentenspezifische Eingänge besitzen. Die Modularität der Gesamtstruktur ermöglicht es, die Verluste einzelner Komponenten zu simulieren und zu bewerten. Durch die Einbeziehung von Konstruktionsdaten in den Modellerstellungsprozess können neben den prozessrelevanten Betriebsparametern auch Konstruktionsparameter bei der Simulation berücksichtigt werden. Hierdurch wird eine vereinfachte Skalierung der abgeleiteten Modelle ermöglicht. Die aus dem vorgestellten Ansatz abgeleiteten Verlustmodelle erfüllen den Aspekt der Echtzeitfähigkeit und können daher in HiL-Umgebungen verwendet werden.

Spektrometrische Bestimmung der NO2-Konzentration im Abgas von Lastkraftwagen mit Dieselmotor unter Verwendung eines elektrostatisch durchstimmbaren Fabry-Pérot-Filters zur Reduzierung des Kraftstoffverbrauches und der Schadstoffemissionen

Die Reduktion von Schadstoff-Emissionen und des Kraftstoffverbrauches sind für die Einhaltung von immer strenger werdenden Abgasgrenzwerten zum Schutz der menschlichen Gesundheit und der Vegetation von großer gesellschaftlicher Bedeutung. Ob Deutschland die innerstädtischen Immissionsgrenzwerte der Europäischen Union (EU) für Stickstoffdioxid (NO2) ab 2010 einhalten wird, ist fraglich. Vor allem Lastkraftwagen mit Dieselmotor emittieren einen Großteil dieses Schadstoffes, sodass man mit einer Senkung der NO2-Emissionen dem gesetzten Ziel der Einhaltung der von der EU festgelegten NO2-Immisionsgrenzwerte bereits erheblich näher kommen würde. Ziel dieser Arbeit war es zu untersuchen, ob mit der Kenntnis der NO2-Konzentration im Abgas von Lastkraftwagen mit Dieselmotor mittels Spektroskopie eine Reduzierung der NO2-Emissionen und eine Senkung des Kraftstoffverbrauches erreicht werden kann. Hierzu muss sowohl die Bestimmung der NO2-Konzentration aus der spektralen Analyse des Abgases möglich sein, als auch die Herstellung eines mikromechanisch durchstimmbaren optischen Fabry-Pérot-Filters mit Bragg-Spiegeln, der die Voraussetzungen erfüllt, das für die spektrale Analyse benötigte Spektrum quantifizieren zu können. Zusätzlich soll mit Hilfe der aus den Spektren extrahierten Information eine in Echtzeit gemessene NO2-Konzentration im Abgas ableitbar sein. Damit sollen Kraftstoff eingespart und Schadstoff-Emissionen reduziert werden. Hierfür wird am Beispiel eines Lastkraftwagens mit typischer Abgasnachbehandlung aufgezeigt, wie über innermotorische Maßnahmen die Verbrennung optimierbar ist und wie die Eigenschaften der Abgasnachbehandlung verbesserbar sind, sodass die gewünschten Senkungen erreicht werden. Zusätzlich kann auf den Einbau eines Sperrkatalysators im Abgasstrang verzichtet werden. Ferner reduziert sich auch der Verbrauch des für die Abgasnachbehandlung benötigten Harnstoffs. Zur Klärung, ob die NO2-Konzentration aus der spektralen Analyse des Abgases bestimmt werden kann, wurden an einem Motorprüfstand Spektren für verschiedene NO2-Konzentrationen gemessen. Zusätzlich wurde das in dieser Arbeit behandelte Sensor-System mittels mathematischer Modellrechnung beschrieben, sodass dieses Modell anschließend auf die am Motorprüfstand gemessenen Spektren angewendet werden konnte. Die auf diese Weise berechneten Ergebnisse wurden mit den NO2-Messungen am Motorprüfstand verglichen und zeigen eine große Korrelation. In dem mathematischen Modell wird auch die spektrale Auflösung des Sensors berücksichtigt, die vom optischen Filter erreicht werden muss. Es wurde in dieser Arbeit untersucht, ob ein solches Filter realisiert werden kann. Hierzu wurde unter Anwendung der Transfer-Matrix-Methode (TMM) zur Berechnung optischer Eigenschaften von Dünnschichtsystemen eine Struktur entwickelt, die den optischen Anforderungen an das Filter genügt. Grundlage für dieses Design ist ein mikromechanisch durchstimmbares Fabry-Pérot-Filter mit Bragg-Spiegeln. Zur Herstellung dieses mikromechanisch durchstimmbaren, optischen Filters wurde eine Prozesskette entwickelt, mit der Filter mit einer Transmission von über 60 % hergestellt wurden. Die mit dieser Prozesskette hergestellten Strukturen wurden topografisch und optisch charakterisiert. Der Vergleich der gemessenen Ergebnisse mit theoretischen Modellrechnungen zeigt eine hohe Übereinstimmung, sodass mit der verwendeten Methodik gute Prognosen von Filtereigenschaften getroffen werden können. Es kann außerdem ein verbessertes Design präsentiert werden, welches eine um 10 % höhere Transmission und ein doppelt so großes Auflösungsvermögen gegenüber dem ursprünglichen Design aufweist. Verbesserungspotenziale in der Prozesskette können präsentiert werden, mit denen die optischen und mechanischen Eigenschaften zukünftiger Filter optimiert werden können. Es wird gezeigt, dass ein optisches Filter hergestellt werden kann, mit dem die NO2-Konzentration im Abgas von Lastkraftwagen mit Dieselmotoren spektroskopisch bestimmt werden kann, sodass der Kraftstoffverbrauch gesenkt und die Schadstoffemissionen reduziert werden können. In Abgasnormen sind einzuhaltende NOX-Grenzwerte festgelegt. Sollten in Zukunft auch NO2-Emissionsgrenzwerte in den Abgasnormen festgelegt werden, kann deren Einhaltung mit dem vorgestellten Sensor-Prinzip überwacht werden. Auf diese Weise wird die Chance auf Einhaltung der NO2-Immissionsgrenzwerte der EU maßgeblich erhöht.

Untersuchung der Adsorptionskinetik photoschaltbarer azobenzolfunktionalisierter selbstorganisierter Monolagen mit optischer Frequenzverdopplung

In dieser Arbeit wurde das Adsorptionsverhalten zweier azobenzolfunktionalisierter Liganden auf Goldoberflächen untersucht. Diese Liganden zeichnen sich dadurch aus, dass sie mithilfe von Licht bestimmter Wellenlängen zwischen zwei Isomerisierungszuständen – sowohl in Lösung als auch in den auf der Oberfläche resultierenden Monolage – hin und her geschaltet werden können. Somit ist es möglich, Oberflächen herzustellen, deren physikalische und chemische Eigenschaften zwischen zwei Zuständen variiert werden können. Die Messungen des Adsorptionsverhaltens wurden mittels optischer Frequenzverdopplung durchgeführt. Diese Messmethode ist höchst grenzflächensensitiv und ermöglicht es somit die Adsorption der Liganden in situ und ich Echtzeit zu verfolgen. Neben den Adsorptionsmessungen wurde auch die Phase des frequenzverdoppelten Signals über eine Interferenzmethode gemessen. Die Ergebnisse dieser Phasenmessungen ermöglichen es, eine Aussage über eine mögliche Nichtlinearität der untersuchten Moleküle zu treffen. An die in den Adsorptionsmessungen gewonnenen Messdaten wurden drei kinetische Standardmodelle angepasst. Beschreibt eines dieser Modelle den im Experiment bestimmten Adsorptionsverlauf, kann eine Aussage über die zugrunde liegenden Prozesse des Adsorptionsvorganges getroffen werden. Die Ergebnisse der Adsorptionsmessungen zeigen einen deutlichen Einfluss des Isomerisierungszustandes der Liganden auf den Verlauf der Adsorption. Liegen die Moleküle im geschalteten Zustand vor, so verläuft die Adsorption langsamer. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass ebenso intermolekulare Wechselwirkungen über Wasserstoffbrückenbindungen einen verlangsamenden Einfluss auf die Adsorption der Liganden haben. In den durchgeführten Phasenmessungen zeigte sich darüber hinaus, dass Liganden, die über an die Azobenzolgruppe angebundene Amidgruppen verfügen, eine Nichtlinearität aufweisen. Diese Nichtlinearität ist zudem vom Isomerisierungszustand der Liganden abhängig. In den kinetischen Untersuchungen konnte darüber hinaus gezeigt werden, dass sich die Adsorption der Liganden bis auf eine Ausnahme durch die Langmuirkinetik 2. Ordnung beschreiben lässt. Somit handelt es ich bei der Adsorption der untersuchten Liganden um eine Reaktion, der eine Bindungsspaltung voran geht. Dieser Befund konnte durch Vergleich mit weiteren Experimenten bestätigt werden.

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.

Unterstützung suboptimaler Regelkreise durch eine zentrale Korrektursteuerung

Evolutionäre Algorithmen werden gerne für Optimierungsaufgaben mit sehr vielen Freiheitsgraden eingesetzt. Eine spezielle Konvergenzeigenschaft, daß nämlich der Rechenaufwand nur mit der Wurzel der Anzahl der Unbekannten steigt, prädestiniert sie dafür. Die evolutionären Algorithmen haben aber auch noch eine weitere interessante Eigenschaft: Von der Zielfunktion wird nur verlangt, daß sie monoton ist - nichts weiter. Speziell wird, im Gegensatz zu gradientenbasierten Verfahren, keinerlei Ableitung von der Zielfunktion benötigt. Dadurch können evolutionäre Algorithmen auch in solchen Fällen eingesetzt werden, in denen Ableitungen der Zielfunktion nicht oder nur schwierig zu beschaffen sind. Die evolutionären Algorithmen kommen deshalb mit so geringen Anforderungen an die Zielfunktion aus, weil nur absolute Bewertungen einzelner Punkte (hier Vektoren) im Lösungsraum durch die Zielfunktion vorgenommen werden. Dafür werden eine gewisse Anzahl Punkte gleichzeitig betrachtet. Im direkten Vergleich untereinander relativ günstig liegende Punkte werden für die weitere Rechnung übernommen, die anderen verworfen. Aus den Komponenten der übernommenen Punkte werden nun zufällig neue Punkte zusammengesetzt und ein wenig verschoben. Dann schließt sich der Kreis, indem diese neuen Punkte ebenfalls bewertet werden. Im Verlauf einer solchen Iteration konvergiert die Punktmenge in der Regel gegen ein Optimum. Oft kommt es gerade zu Beginn der Iteration zu schnellen Fortschritten. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, bei dem mit Hilfe von evolutionären Algorithmen verbessernde Eingriffe in laufenden Echtzeitsystemen vorgenommen werden. Was gut oder schlecht ist, wird zu diesem Zweck über die Zielfunktion für die Optimierung definiert. Da von der Zielfunktion letztlich das Verhalten des Gesamtsystems abhängt, sollte sie sorgfältig ausgewählt werden. Die Eingriffe in das System sind zeitlich begrenzte Steuertrajektorien. Sie werden zusätzlich zur permanent wirkenden Regelung auf das System aufgebracht. Um die Anzahl der zu optimierenden Variablen in Grenzen zu halten, werden die Steuertrajektorien durch wenige Parameter repräsentiert. Da die Steuertrajektorien im voraus berechnet werden müssen, wird das Systemverhalten mittels eines Modells für eine gewisse, in der Zukunft liegende, Zeitspanne vorhergesagt. Wird die geforderte Qualität während dieser Zeitspanne unterschritten, kann so schon im Vorfeld ein Optimierungslauf des evolutionären Algorithmus durchgeführt werden. Allerdings ist die zur Verfügung stehende Rechenzeit von vornherein begrenzt. Daher ist es wesentlich, daß die mit evolutionären Algorithmen häufig assoziierte lange Rechenzeit nicht benötigt wird. Tatsächlich läßt sich unter Umständen mit wenig Rechenzeit auskommen. Erstens wird nur mit wenigen Variablen gerechnet, zweitens kommt es bei dem beschriebenen Verfahren - halbwegs gutmütige Systeme vorausgesetzt - gar nicht auf die letzte Nachkommastelle, sondern (ähnlich wie bei Sliding-Mode-Regelungen) mehr auf eine Tendenz an. Da evolutionäre Algorithmen aber gerade zu Beginn einer Iteration die größten Fortschritte in Richtung des Optimums machen, kann schon nach vergleichsweise wenigen Schritten eine deutliche Verbesserung der Gesamtsituation erreicht werden. Gerade um eine schnelle Konvergenz zu erreichen, sind die spezielle Ausprägung und die Parameter des evolutionären Algorithmus mit Bedacht zu wählen. Dafür werden im Rahmen der Arbeit einige Experimente durchgeführt. Anhand der Ergebnisse der Experimente können konkrete Empfehlungen für eine günstige Konfiguration des evolutionären Algorithmus gegeben werden. Um es vorwegzunehmen: Zuviel Aufwand beim evolutionären Algorithmus zu treiben, lohnt sich nicht. Schon mit einfachen Konfigurationen können gute Ergebnisse erzielt werden. Die einzige Maßnahme, die sich bei den Experimenten tatsächlich als vorteilhaft herausstellte, war die Aufteilung der Gesamtpopulation (betrachtete Punktmenge im Lösungsraum) in mehrere Subpopulationen. Schließlich wird noch ein Computerprogramm beschrieben, das die Arbeitsweise des vorgestellten Verfahrens am Bildschirm erlebbar macht. Die einzelnen Komponenten werden vom Programm während der Ausführung mit einigen wesentlichen Rechengrößen visualisiert. Der Betrachter erhält so einen besseren Eindruck vom Zusammenwirken der einzelnen Verfahrens-Teile.

Verfahren zur echtzeitfähigen Simulation dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Schadstoffe von Ottomotoren

Im Rahmen dieser Arbeit werden Modellbildungsverfahren zur echtzeitfähigen Simulation wichtiger Schadstoffkomponenten im Abgasstrom von Verbrennungsmotoren vorgestellt. Es wird ein ganzheitlicher Entwicklungsablauf dargestellt, dessen einzelne Schritte, beginnend bei der Ver-suchsplanung über die Erstellung einer geeigneten Modellstruktur bis hin zur Modellvalidierung, detailliert beschrieben werden. Diese Methoden werden zur Nachbildung der dynamischen Emissi-onsverläufe relevanter Schadstoffe des Ottomotors angewendet. Die abgeleiteten Emissionsmodelle dienen zusammen mit einer Gesamtmotorsimulation zur Optimierung von Betriebstrategien in Hybridfahrzeugen. Im ersten Abschnitt der Arbeit wird eine systematische Vorgehensweise zur Planung und Erstellung von komplexen, dynamischen und echtzeitfähigen Modellstrukturen aufgezeigt. Es beginnt mit einer physikalisch motivierten Strukturierung, die eine geeignete Unterteilung eines Prozessmodells in einzelne überschaubare Elemente vorsieht. Diese Teilmodelle werden dann, jeweils ausgehend von einem möglichst einfachen nominalen Modellkern, schrittweise erweitert und ermöglichen zum Abschluss eine robuste Nachbildung auch komplexen, dynamischen Verhaltens bei hinreichender Genauigkeit. Da einige Teilmodelle als neuronale Netze realisiert werden, wurde eigens ein Verfah-ren zur sogenannten diskreten evidenten Interpolation (DEI) entwickelt, das beim Training einge-setzt, und bei minimaler Messdatenanzahl ein plausibles, also evidentes Verhalten experimenteller Modelle sicherstellen kann. Zum Abgleich der einzelnen Teilmodelle wurden statistische Versuchs-pläne erstellt, die sowohl mit klassischen DoE-Methoden als auch mittels einer iterativen Versuchs-planung (iDoE ) generiert wurden. Im zweiten Teil der Arbeit werden, nach Ermittlung der wichtigsten Einflussparameter, die Model-strukturen zur Nachbildung dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Abgaskomponenten vor-gestellt, wie unverbrannte Kohlenwasserstoffe (HC), Stickstoffmonoxid (NO) sowie Kohlenmono-xid (CO). Die vorgestellten Simulationsmodelle bilden die Schadstoffkonzentrationen eines Ver-brennungsmotors im Kaltstart sowie in der anschließenden Warmlaufphase in Echtzeit nach. Im Vergleich zur obligatorischen Nachbildung des stationären Verhaltens wird hier auch das dynami-sche Verhalten des Verbrennungsmotors in transienten Betriebsphasen ausreichend korrekt darge-stellt. Eine konsequente Anwendung der im ersten Teil der Arbeit vorgestellten Methodik erlaubt, trotz einer Vielzahl von Prozesseinflussgrößen, auch hier eine hohe Simulationsqualität und Ro-bustheit. Die Modelle der Schadstoffemissionen, eingebettet in das dynamische Gesamtmodell eines Ver-brennungsmotors, werden zur Ableitung einer optimalen Betriebsstrategie im Hybridfahrzeug ein-gesetzt. Zur Lösung solcher Optimierungsaufgaben bieten sich modellbasierte Verfahren in beson-derer Weise an, wobei insbesondere unter Verwendung dynamischer als auch kaltstartfähiger Mo-delle und der damit verbundenen Realitätsnähe eine hohe Ausgabequalität erreicht werden kann.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Thermal Impacts on Building Integrated Photovoltaic (BIPV) (Electrical, Thermal and Mechanical Characteristics)

Ein Drittel des weltweiten gesamten Energiebedarfs wird durch Gebäude verbraucht. Um diesen Energiebedarf teilweise zu decken, den erheblichen Energieverbrauch zu reduzieren und weiterhin andere Gebäudefunktionen beizubehalten, ist Gebäudeintegrierte Photovoltaik (BIPV) eine der am besten geeigneten Lösungen für die Gebäudenanwendung. Im Bezug auf eine Vielzahl von Gestalltungsmöglichkeiten, sind die Randbedingungen der BIPV-Anwendungen eindeutig anders im Vergleich zu Standard-PV-Anwendungen, insbesondere bezüglich der Betriebstemperatur. Bisher gab es nicht viele Informationen zu den relevanten thermischen Auswirkungen auf die entsprechenden elektrischen Eigenschaften zusammen mit thermischen und mechanischen relevanten Gebäudenfunktionen. Die meisten Hersteller übernehmen diese Eigenschaften von entsprechenden PV-Modulen und konventionellen Bauprodukten Normen, die zur ungenauen System- und Gebäudeplanungen führen. Deshalb ist die Untersuchung des thermischen Einflusses auf elektrische, thermische sowie mechanische Eigenschaften das Hauptziel der vorliegenden Arbeit. Zunächst wird das Temperatur-Model mit dem Power-Balance-Konzept erstellt. Unter Berücksichtigung der variablen Installationsmöglichkeiten und Konfigurationen des Moduls wird das Model auf Basis dynamischer und stationär Eigenschaften entwickelt. Im Hinblick auf die dynamische Simulation können der Energieertrag und Leistung zusammen mit der thermischen Gebäudesimulation in Echtzeit simuliert werden. Für stationäre Simulationen können die relevanten Gebäudefunktionen von BIPV-Modulen sowohl im Sommer als auch im Winter simuliert werden. Basierend auf unterschiedlichen thermischen und mechanischen Last-Szenarien wurde darüber hinaus das mechanische Model zusammen mit Variationen von Belastungsdauer, Montagesystem und Verkapselungsmaterialien entwickelt. Um die Temperatur- und Mechanik-Modelle zu validieren, wurden die verschiedenen Prüfeinrichtungen zusammen mit neuen Testmethoden entwickelt. Bei Verwendung der Prüfanlage „PV variable mounting system“ und „mechanical testing equipment“ werden zudem die verschiedenen Szenarien von Montagesystemen, Modul-Konfigurationen und mechanischen Belastungen emuliert. Mit der neuen Testmethode „back-bias current concept“ können zum einen die solare Einstrahlung und bestimmte Betriebstemperaturen eingestellt werden. Darüber hinaus wurden mit den eingangs erwähnten validierten Modellen das jeweilige elektrische, thermische und mechanische Verhalten auf andere Konfigurationen bewertet. Zum Abschluss wird die Anwendung von Software-Tools bei PV-Herstellern im Hinblick auf die entsprechenden Modellentwicklungen thematisiert.

Beiträge zur Steuerung und Analyse von technischen Bearbeitungssystemen mit Methoden der nichtlinearen Zeitreihenanalyse

Die Nichtlineare Zeitreihenanalyse konnte in den letzten Jahren im Rahmen von Laborexperimenten ihre prinzipelle Brauchbarkeit beweisen. Allerdings handelte es sich in der Regel um ausgewählte oder speziell konstruierte nichtlineare Systeme. Sieht man einmal von der Überwachung von Prozessen und Produkten ab, so sind Anwendungen auf konkrete, vorgegebene dynamische Probleme im industriellen Bereich kaum bekannt geworden. Ziel dieser Arbeit war es, an Hand von zwei Problemen aus der technischen Praxis zu untersuchen, ob die Anwendung des kanonischen Schemas der Nichtlinearen Zeitreihenanalyse auch dort zu brauchbaren Resultaten führt oder ob Modifikationen (Vereinfachungen oder Erweiterungen) notwendig werden. Am Beispiel der Herstellung von optischen Oberflächen durch Hochpräzisionsdrehbearbeitung konnte gezeigt werden, daß eine aktive Störungskompensation in Echtzeit mit einem speziell entwickelten nichtlinearen Vorhersagealgorithmus möglich ist. Standardverfahren der Nichtlinearen Zeitreihenanalyse beschreiten hier den allgemeinen, aber sehr aufwendigen Weg über eine möglichst vollständige Phasenraumrekonstruktion. Das neue Verfahren verzichtet auf viele der kanonischen Zwischenschritte. Dies führt zu einererheblichen Rechenzeitersparnis und zusätzlich zu einer wesentlich höheren Stabilität gegenüber additivem Meßrauschen. Mit den berechneten Vorhersagen der unerwünschten Maschinenschwingungen wurde eine Störungskompensation realisiert, die die Oberflächengüte des bearbeiteten Werkstücks um 20-30% verbesserte. Das zweite Beispiel betrifft die Klassifikation von Körperschallsignalen, die zur Überwachung von Zerspansprozessen gemessen werden. Diese Signale zeigen, wie auch viele andere Prozesse im Bereich der Produktion, ein hochgradig nichtstationäres Verhalten. Hier versagen die Standardverfahren der Nichtlinearen Datenanalyse, die FT- bzw. AAFT-Surrogate benutzen. Daher wurde eine neue Klasse von Surrogatdaten zum Testen der Nullhypothese nichtstationärer linearer stochastischer Prozesse entwickelt, die in der Lage ist, zwischen deterministischen nichtlinear chaotischen und stochastischen linearen nichtstationären Zeitreihen mit change points zu unterscheiden. Damit konnte gezeigt werden, daß die untersuchten Köperschallsignale sich statistisch signifikant einer nichtstationären stochastischen Folge von einfachen linearen Prozessen zuordnen lassen und eine Interpretation als nichtlineare chaotische Zeitreihe nicht erforderlich ist.