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Forschung

Kernthemen der Forschungsaktivitäten am Institut für Mechatronische Systeme (imes) sind Entwurf, Simulation, Optimierung und Regelung komplexer mechatronischer Systeme. Hierfür finden modernste Methoden der Modellierung, Regelungstheorie, Parameteridentifikation, Zustandsbeobachtung sowie numerischen Optimierung Anwendung. Dank der am Institut vorhandenen Elektronik- und Mechanik-Werkstätten können Versuchsstände und Prototypen schnell aufgebaut und zur experimentellen Validierung herangezogen werden. Anwendung finden die genannten Methodiken in zahlreichen öffentlichen und industriell geförderten Projekten, deren Themen nachstehend beschrieben sind.

Aktuelle Forschungsthemen finden sich ebenfalls auf dem imes YouTube Kanal .

Identifikation & Regelung

Im Fokus der Forschungsaktivitäten der Gruppe Identifikation & Regelung stehen modellbasierte Verfahren und Methoden. Die Modellierung und das hierdurch erlangte Systemverständnis bildet dabei die Grundlage für die weiterführenden Arbeiten. Das Ziel ist, durch den Einsatz geeigneter onlinefähiger Beobachter- und Identifikationsmethoden gezielte Aussagen über i. A. nicht direkt messbare Zustände und Parameter eines Prozesses oder eines Systems treffen zu können. Diese Ergebnisse werden anschließend zur Prozessüberwachung, zur Entwicklung modellbasierter Regelstrategien bis hin zur Konzeption von neuen Antriebsmechanismen eingesetzt. Das Resultat sind optimierte Systeme in den Bereichen der Automobil-, Antriebs- und Produktionstechnik, die beispielsweise Fehler automatisch detektieren, einen Prozess automatisiert "erlernen" oder dynamischer als konventionelle Systeme reagieren. 

 

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Medizintechnik & Bildverarbeitung

Heutige chirurgische Eingriffe sind gekennzeichnet durch ein hohes Maß an Komplexität. Diese resultiert aus kontinuierlich steigenden Anforderungen, die an den aus-führenden Chirurgen gestellt werden. So sind zunehmend feinere anatomische Strukturen Gegenstand von operativ durchgeführten Therapien. Gleichzeitig soll das postoperative Trauma des Patienten auf ein Minimum reduziert werden. Hierzu werden innovative Geräte benötigt, die modernste informationstechnische, bildgebende und mechatronische Komponenten beinhalten. In enger Zusammenarbeit mit Medizinern, Ingenieuren und Informatikern arbeitet die Forschungsgruppe Medizintechnik & Bildverarbeitung  an innovativen Projekten im Bereich der Laborgerätetechnik und der computergestützten Präzisionschirurgie.

 

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Robotik & autonome Systeme

Die Forschungsgruppe Robotik & autonome Systeme beschäftigt sich insbesondere mit Fragestellungen aus den Bereichen der kinematischen und dynamischen Modellierung sowie der Bewegungsplanung komplexer mechatronischer Systeme. Im Vordergrund der Betrachtungen stehen Mehrkörpersysteme sowie autonome, mobile (Service-)Roboter. Neben der Entwicklung und Umsetzung maßgeschneiderter, applikationsspezifischer Lösungen, die beispielsweise im Bereich der mechatronisch assistierten Chirurgie zum Einsatz kommen, erfolgt die Erforschung flexibel nutzbarer (Roboter-)Konzepte. Des Weiteren erfolgt die Entwicklung allgemeingültiger Modellierungs- und Identifikationsmethodiken. Diese werden u. a. innerhalb modellbasierter Regelungsansätze sowie bei der (energie-)optimalen Bahnplanung eingesetzt, um der stetig steigenden Nachfrage nach ökonomisch arbeitenden, hochgenauen und gleichzeitig hochdynamischen Systemen gerecht zu werden.

 

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Vernetzte Systeme & maschinelles Lernen

Mechatronische Systeme weisen neben eingebetteter Rechenkapazität und Intelligenz auch eine steigende Integration durch Vernetzung untereinander, mit anderen Ebenen industrieller Produktionsprozesse sowie zunehmend mit dem Internet auf. Auf dieser Grundlage befasst sich die neu gegründete Forschungsgruppe für Vernetzte Systeme & maschinelles Lernen mit aktuellen Fragestellungen durch die voranschreitende Digitalisierung in der industriellen Produktion. Die Arbeitsschwerpunkte liegen dabei in der systemübergreifenden Bereitstellung und Auswertung umfassender Anlagen-, Prozess- und Sensordaten der Feld- und Maschinenebene. Neben erweiterter Monitoring- und Analysefunktionalität lassen sich beispielsweise mittels Methoden des maschinellen Lernens Ausfallvorhersagen treffen und somit präventive Wartungsintervalle planen. Die Kombination mit Methoden des Data Minings lässt zusätzliche Informationsgewinne durch Auswertung großer Datenmengen erwarten. Hieraus ergeben sich vielfältige Möglichkeiten zur Anlagen- und Prozessoptimierung, unter anderem mit den Zielen gesteigerter Produktivität, Flexibilität und Ressourceneffizienz. Die vielfältigen Kompetenzen des Instituts, beispielsweise aus den Bereichen der Modellbildung und Parameteridentifikation, der energieoptimalen Bewegungs- und Prozessplanung sowie modellbasierter Regelungsverfahren sollen auf vernetzte Anlagenmodule übertragen werden. Das Ziel sind komplexe mechatronische Systeme mit kognitiven Fähigkeiten, die eine automatische Selbstdiagnose, -konfiguration und -optimierung beherrschen.