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In diesem Projekt werden innovative Methoden, Algorithmen und Softwarewerkzeuge entwickelt um mechanistische Prozessmodelle besser für regelungstechnische Anwendungen einsetzen zu können.

Gegenwärtig werden in der Industrie typischerweise lineare und empirische dynamische Prozessmodelle für komplexere Regelungsaufgaben eingesetzt. Diese Modellformen sind besonders für stationär betriebene Prozesse geeignet, die nur kleinen Störungen ausgesetzt sind. Für die Regelung von Batch- und Semi-Batch-Prozessen empfehlen sich jedoch eher mechanistische, nichtlineare Prozessmodelle. Im Rahmen dieses Projektes werden Methoden entwickelt und implementiert, die es erlauben, solche mechanistischen Modelle besser für die modellprädiktive Regelung, zur Online-Schätzung nicht messbarer Zustände und Parameter und schließlich auch für die dynamische Echtzeitoptimierung zu verwenden. In enger Zusammenarbeit mit den beteiligten Industriepartnern sollen die Forschungsergebnisse auch direkt an verschiedenen, realen Prozessen evaluiert werden.