Volume 57, Issue 9

Zusammenfassung Der Beitrag beschreibt den Entwurf eines nichtlinearen Flugreglers für ein vierrotoriges unbemanntes Fluggerät, einen so genannten Quadrocopter. Die vorgeschlagene Regelung basiert auf einer Kaskadenstruktur mit einer unterlagerten Regelschleife für die Orientierung und einer überlagerten Regelschleife für die Geschwindigkeit. In der inneren Regelschleife wird das Prinzip der Linearisierung durch Zustandsrückkopplung verwendet, sodass das resultierende lineare und entkoppelte System mit einfachen linearen Reglern bei ausreichender Schnelligkeit und Dämpfung geregelt werden kann. In der äußeren Schleife zur Regelung der Geschwindigkeit wird eine Inversion zur Kompensation einer statischen Nichtlinearität durchgeführt, womit das verbleibende lineare System einfach regelbar wird. Der wesentliche Vorteil des gesamten Ansatzes besteht in der vergleichsweise einfachen Realisierbarkeit bei hoher Regelgüte und gleichzeitiger Berücksichtigung des nichtlinearen dynamischen Flugverhaltens.

Zusammenfassung Diese Arbeit schafft eine Grundlage für bessere thermische Behaglichkeit in klimatisierten Räumen. Es wird eine Methodik entwickelt, mit der die Raumluftströmung in Echtzeit geschätzt werden kann. Basierend auf mathematischen Modellen berechnen virtuelle Sensoren die Lufttemperatur und -geschwindigkeit an beliebigen Orten im Raum. Zu diesem Zweck wird ein rechentechnisch effizientes, datenbasiertes Raumluftströmungsmodell entwickelt. Um den Komfortgewinn zu demonstrieren, der mit Hilfe der neuen virtuellen Sensoren erreichbar ist, werden Ergebnisse einer Regelung des Predicted Mean Vote (PMV gemäß Standard ISO 7730) in einem realen Konferenzraum gezeigt.

A pharmaceutical facility located in Southern Germany is experiencing a trend of growing cooling loads to be met by the chilled water plant composed of ten chillers of greatly varying cost effectiveness. With a capacity shortfall inevitable, the question arises whether to install an additional chiller or improve the utilization of the existing chillers, in particular those with low operating costs per unit cooling, through the addition of a chilled water thermal energy storage (TES) system. To provide decision support in this matter, an optimization environment was developed and validated that adopts mixed integer programming as the approach to optimizing the chiller dispatch for any load condition, while an overarching dynamic programming based optimization approach optimizes the charge/discharge strategy of the TES system. In this fashion, the chilled water plant optimization is decoupled but embedded in the TES control optimization. The approach was selected to allow for arbitrary constraints and optimization horizons, while ensuring a global optimum to the problem. The results show that a relatively small TES tank provides significant economic and operational benefits. Yet, in order to facilitate long-term supply security, a larger TES tank capacity was decided on and the TES system was constructed in 2008.

A novel framework of a probabilistic-based mixture regression model (PMRM) is presented for alignment of multiple liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) data with respect to retention time (RT) and mass-to-charge ratio ( m/z ). The expectation maximization algorithm is used to estimate the joint parameters of spline-based mixture regression models and prior transformation density models. The applicability of PMRM for alignment of LC-MS data is illustrated through three datasets. The performance of our method is compared with other approaches including dynamic time warping, correlation optimized warping, and continuous profile model in terms of coefficient variation of replicate LC-MS data and accuracy in detecting differentially abundant peptides/proteins.

Zusammenfassung Automatisierungssysteme werden zunehmend in vernetzten Strukturen realisiert. Die Untersuchung solcher Systeme durch Simulation erfordert Modelle, die das Zeitverhalten der Automatisierungsgeräte und der eingesetzten Netzwerke beschreiben. Im vorliegenden Beitrag wird eine entsprechende Bibliothek vorgestellt, die in der Modellierungssprache Modelica entwickelt wurde und beispielsweise im Simulationswerkzeug Dymola eingesetzt werden kann. Die Anwendung der entwickelten Modelle zur Antwortzeitanalyse im offenen Kreis sowie zur Analyse vernetzter Regelungssysteme im geschlossenen Kreis wird anhand von Beispielen illustriert. Schließlich wird ein Ansatz vorgestellt, der es erlaubt den Aufwand zur Simulation der entstehenden hybriden Modelle zu reduzieren.

This paper proposes a novel approach for integrating case-based reasoning (CBR) and decision theory for casebased decision analysis. CBR is employed as a methodology to reason from previous cases for building a decision model given a current situation, while decision theory is applied to the decision model learnt from previous cases to identify the most promising, secured, and rational choices. We have also tackled the issue of imprecise utility in individual cases and explained how fuzzy decision analysis can be conducted when case specific utilities are represented with fuzzy data.