Aero Quanser 2
Der
Aero Quanser 2 ist ein modernes Experimentiergerät zur Simulation komplexer
dynamischer Systeme und bietet eine ideale Plattform für den praktischen Einsatz von
künstlicher Intelligenz (KI) an mechatronischen Systemen. Im Rahmen von Übungen
und studentischen Arbeiten zur
Künstliche Intelligenz wird das Modell genutzt, um Algorithmen des
maschinellen Lernens, neuronale Netze und Reinforcement Learning (RL) in realen
Regelungsaufgaben zu erproben.
Mithilfe von
datengetriebenen Methoden lernen Studierende, KI-Modelle für die autonome Regelung
und Optimierung des Systems zu entwickeln. Dabei stehen folgende Aspekte im Fokus:
-
Reinforcement Learning (RL) zur Entwicklung autonomer Regelungsstrategien ohne
explizite Modellierung
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Neuronale Netze zur Prädiktion und Mustererkennung im Systemverhalten
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Optimierung von Regelparametern durch KI-basierte Lernverfahren
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Vergleich von klassischen Regelungsverfahren und modernen KI-Ansätzen zur
Bewegungssteuerung
Abbildung 1: Quanser Aero 2 (Bildquelle: www.quanser.com)
Durch die Anwendung dieser Methoden am
Aero Quanser 2 gewinnen Studierende praktische Erfahrung in der Implementierung
und Feinabstimmung von
KI-Modellen für echtzeitkritische, rückgekoppelte physikalische Systeme. Dies
fördert nicht nur das algorithmische Verständnis, sondern zeigt auch die Herausforderungen und
Potenziale KI-gestützter Regelungen in der Praxis.
Quanser Linear Flexible Inverted Pendulum
Das
Linear Flexible Inverted Pendulum (LFIP) ist ein komplexes, nichtlineares System,
das sich ideal für die Anwendung und Erforschung von
künstlicher Intelligenz (KI) in der Regelungstechnik eignet. Im Rahmen von Übungen
und studentischen Arbeiten zur
Künstlichen Intelligenz wird das Modell genutzt, um Algorithmen des
maschinellen Lernens, neuronaler Netze und Reinforcement Learning (RL) zur
Stabilisierung und Steuerung eines hochdynamischen Systems zu implementieren.
Das System zeichnet sich durch eine Kombination aus
linearer Bewegung und flexibler Pendeldynamik aus, wodurch es besonders
herausfordernd für klassische regelungstechnische Verfahren ist. KI-gestützte Methoden ermöglichen
eine adaptive und datengetriebene Regelung. Die Studierenden erforschen unter anderem folgende
Ansätze:
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Reinforcement Learning (RL) zur selbstlernenden Stabilisierung des invertierten
Pendels
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Neuronale Netze zur Vorhersage des Systemverhaltens und zur modellfreien
Regelung
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Optimierung von Regelungsparametern durch evolutionäre Algorithmen und
maschinelles Lernen
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Vergleich von modellbasierten Regelungen und datengetriebenen KI-Methoden
Abbildung 2: Quanser Linear Flexible Inverted Pendulum (Bildquelle: www.quanser.com)
Durch den Einsatz des
LFIP erlangen die Studierenden ein tiefgehendes Verständnis für die
Herausforderungen der KI-basierten Regelung nichtlinearer, instabiler Systeme. Die praxisnahe
Umsetzung ermöglicht es,
Reinforcement Learning und neuronale Netze in einer realen Umgebung anzuwenden und
zu evaluieren.
Quanser Linear Flexible Inverted Pendulum
Der
Quanser Qube-Servo 2 ist ein vielseitiges mechatronisches System, das sich ideal
für die Anwendung von
künstlicher Intelligenz (KI) in der Regelungstechnik eignet. Im Rahmen von Übungen
und studentischen Arbeiten zur
Künstlichen Intelligenz wird das Modell genutzt, um
Reinforcement Learning (RL), neuronale Netze und datengetriebene
Optimierungsmethoden in der Regelung eines dynamischen Systems zu erproben.
Der Qube-Servo 2 besteht aus einem
Gleichstrommotor mit einer invertierten Pendelstange, wodurch er sich hervorragend
für das Studium von
nichtlinearen und instabilen Systemen eignet. Klassische Regler (z. B. PID oder
LQR) werden mit modernen KI-Methoden verglichen, um deren Leistungsfähigkeit in adaptiven Szenarien
zu bewerten.
Die Studierenden wenden unter anderem folgende KI-Methoden an:
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Reinforcement Learning (RL) zur autonomen Regelung des invertierten Pendels
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Neuronale Netze zur Prädiktion des Systemverhaltens und zur modellfreien
Regelung
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Optimierung von Regelungsparametern durch datengetriebene Lernverfahren
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Vergleich zwischen klassischen Regelungsansätzen und KI-gestützten Methoden
Abbildung 3: Quanser Qube-Servo 2
Durch den praktischen Einsatz des
Quanser Qube-Servo 2 erlangen die Studierenden wertvolle Erfahrungen in der
KI-gestützten Regelung instabiler mechanischer Systeme. Die Übungen bieten eine
realistische Umgebung zur Erforschung der Herausforderungen und Potenziale von KI in der modernen
Regelungstechnik.
Abbildung 10: E-Bike
Modifikationen zur Puls-basierten Antriebsregelung
