Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
29.11.2021 22:36:26
ThesisTopics

Personal details

Title Kopplung neuronaler Netzmodelle mit klassischen, modell-basierten Verfahren der Reglersynthese für Brennstoffzellen
Description

Neuronale Netzmodelle lassen sich für viele technische Systeme auf Grundlage einer strukturellen Analyse physikalischer Ursache-Wirkungsbeziehungen in einzelne leichter interpretierbare Teilmodelle gliedern, wobei die entsprechenden Verknüpfungen der Teilsysteme durch physikalisch klar definierte Schnittstellenvariablen beschrieben sind. Im Rahmen der Modellbildung von Hochtemperatur-Brennstoffzellen sind solche Kopplungen beispielsweise die direkte Proportionalität der exothermen Reaktionswärmeströme hinsichtlich des aktuellen elektrischen Stroms durch den Brennstoffzellenstapel und damit zum lokal umgesetzten Brenngas-Massenstrom. Entsprechende Modelle wurden in Vorarbeiten bereits für das thermische und elektrochemische Systemverhalten entwickelt und parametriert. Im Rahmen möglicher Bachelor- und Masterarbeiten sollen diese Modelle nun hinsichtlich ihrer Nutzbarkeit für einen Entwurf von Regelungen für zeitlich variierende elektrische Arbeitspunkte analysiert werden. Zudem ist geplant – auf Basis der bestehenden Modelle – Ansätze für die echtzeitfähige Schätzung messtechnisch nicht zugänglicher Größen zu realisieren. Diese sogenannten Zustandsbeobachter lassen sich als eine Art von Software-Sensoren interpretieren, die für die effiziente Systemregelung sowie für eine Erkennung von Fehlerzuständen und Alterungserscheinigungen einsetzbar sind.

Home institution Department of Computing Science
Type of work practical / application-focused
Type of thesis Bachelor's or Master's degree
Author Prof. Dr.-Ing. Andreas Rauh
Status available
Problem statement
Requirement
Created 16/10/21

Study data

Departments
  • Verteilte Regelung in vernetzten Systemen
Degree programmes
  • Bachelor's Programme Computing Science
  • Master's Programme Computing Science
Assigned courses No courses assigned
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