Webseite Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen

Neuronale Netze können für die modellprädiktive Regelung (MPR) technischer Systeme angewendet werden. Die MPR nutzt ein Modell des zu regelnden Systems, um online die Auswirkung von Stelleingriffen über einen begrenzten Zeithorizont vorherzusagen. Mithilfe einer Kostenfunktion wird eine optimale Stellgrößenfolge berechnet. Für die Optimierung werden meist vereinfachte analytische Modelle verwendet, die eine gute Kenntnis des zu regelnden Systems voraussetzen. Oft sind diese Modelle nicht in der Lage, komplexe nichtlineare Effekte wie Reibung ausreichend genau abzubilden. Weiterhin ist eine aufwändige Identifikation der Modellparameter notwendig. Datengetriebene Ansätze wie neuronale Netze können diesen Nachteilen entgegenwirken. In dieser Arbeit sollen bereits vorhandene neuronale Netze zur Regelung eines Industrieroboters (IR) für die Zerspanung angewendet werden. Dafür werden sie in die Zielfunktion der MPR integriert, welche der Optimierung dient. Die Arbeit wird in Kooperation mit dem Institut für Regelungstechnik (IRT) der RWTH Aachen angeboten.

Deine Aufgaben:

  • Recherche über industrielle Robotik, modellprädiktive Regelung und neuronale Netze
  • Implementierung der MPR eines Industrieroboters in einer Simulationsumgebung
  • Vergleich von verschiedenen neuronalen Netzen für die MPR
  • Konzepterstellung zur Übertragung auf reale Robotersysteme
  • Dokumentation der Arbeit

Dein Profil:

  • Studium Maschinenbau, Elektrotechnik oder CES
  • Grundlegende Programmierkenntnisse
  • Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Hohes Maß an Motivation und Eigeninitiative
  • Selbstständige und gewissenhafte Arbeitsweise

Was wir bieten:

  • Testumgebung mit verschiedenen Robotern
  • Umfangreiche Betreuung durch das WZL und IRT

Bewerbung:

  • Lebenslauf, Notenspiegel und weitere relevante Unterlagen (opt.)

 

Bewerbungen bitte an:

Minh Trinh, M.Sc. RWTH
Steinbachstr. 25
D-52074 Aachen
Telefon +49241 / 80 27457
m.trinh@wzl.rwth-aachen.de

Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte rwth-aachen.sciebo.de.