Generierung vereinfachter Modelle mechatronischer Systeme auf Basis symbolischer Gleichungen

Für die Entwicklung, Regelung und Optimierung technischer Systeme stellt die modellbasierte Simulation ein wichtiges Hilfsmittel dar. Dabei sind in vielen Anwendungen niedrige Simulationszeiten essentiell. Eine Simulation besteht zum einen aus dem Modell des technischen Systems und zum anderen aus einem numerischen Lösungsverfahren. Für eine effiziente Simulation sollte das verwendete Modell so einfach wie möglich sein, um den interessierenden physikalischen Effekt noch abbilden zu können, jedoch nicht einfacher. Die Modellbildung technischer Systeme geschieht häufig in objektorientierten Simulationsumgebungen. Diese erlauben eine komfortable Modellierung per drag & drop mit Hilfe grafischer Benutzeroberflächen. Außerdem ist die Modellbildung weniger fehleranfällig, da die meisten Komponenten vorgefertigten Standard-Bibliotheken entnommen werden können. Darüber hinaus sind die generierten Modelle leicht wiederverwendbar. Diese Vorteile führen insbesondere dazu, dass die Erstellung komplexer Modelle technischer Systeme in objektorientierten Simulationsumgebungen in einfacher Art und Weise geschehen kann. In der Regel werden von einem technischen System während des Entwicklungsprozesses mehrere Modelle benötigt. Die einfache Verfügbarkeit komplexer Modelle legt es nahe, die Modellbildung lediglich für das komplexeste Modell zu betreiben und alle weiteren Modelle durch Modellreduktion aus diesem zu generieren. In dieser Arbeit wird ein geeignetes Modellreduktionsverfahren entwickelt und in eine objektorientierte Simulationsumgebung integriert. Das verwendete Modellreduktionsverfahren basiert darauf, ausgehend von einem vorgegebenen Szenario den Einfluss der in den Modellgleichungen enthaltenen mathematischen Terme zu schätzen. Anhand ihres geschätzten Einflusses auf das Simulationsergebnis werden die Terme anschließend sortiert und manipuliert (beispielsweise linearisiert oder vernachlässigt). Da die Schätzung des Einflusses szenariobasiert ist, hängt die Güte des Modells in einer Simulation von der Ähnlichkeit des Reduktionsszenarios zum Simulationsszenario ab. In dieser Arbeit werden zwei Ansätze vorgestellt, um den Gültigkeitsbereich der reduzierten Modelle zu vergrößern. Darüber hinaus wird ein neues, äußerst effizientes Verfahren zur Schätzung des Einflusses der Terme präsentiert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt weiterhin auf der Generierung von Modellen für die Echtzeitsimulation. Für die Echtzeitsimulation muss jeder Integrationsschritt innerhalb einer vorgegebenen Zeitspanne berechnet werden können. Die zur Verfügung stehende Rechenleistung hängt dabei zum einen von der Zielhardware und zum anderen von dem gewünschten Takt ab. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, um ausgehend von einem komplexen Modell ein vereinfachtes Modell zu generieren, welches (falls überhaupt möglich) in Echtzeit auf der Zielhardware in dem gewünschten Echtzeittakt simuliert werden kann. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens wird anhand bekannter Modelle aus der Fahrdynamik eindrucksvoll gezeigt. Darüber hinaus wurde im Rahmen der Arbeit ein komplexes Modell einer Baumaschine generiert und anschließend für Echtzeitsimulationen reduziert. Außerdem dient das Modellreduktionsverfahren als Basis für einen Ansatz zur Erstellung generischer Modelle

NeuralFMU: presenting a workflow for integrating hybrid neuralODEs into real-world applications

The term NeuralODE describes the structural combination of an Artificial Neural Network (ANN) and a numerical solver for Ordinary Differential Equations (ODE), the former acts as the right-hand side of the ODE to be solved. This concept was further extended by a black-box model in the form of a Functional Mock-up Unit (FMU) to obtain a subclass of NeuralODEs, named NeuralFMUs. The resulting structure features the advantages of the first-principle and data-driven modeling approaches in one single simulation model: a higher prediction accuracy compared to conventional First-Principle Models (FPMs) and also a lower training effort compared to purely data-driven models. We present an intuitive workflow to set up and use NeuralFMUs, enabling the encapsulation and reuse of existing conventional models exported from common modeling tools. Moreover, we exemplify this concept by deploying a NeuralFMU for a consumption simulation based on a Vehicle Longitudinal Dynamics Model (VLDM), which is a typical use case in the automotive industry. Related challenges that are often neglected in scientific use cases, such as real measurements (e.g., noise), an unknown system state or high-frequency discontinuities, are handled in this contribution. To build a hybrid model with a higher prediction quality than the original FPM, we briefly highlight two open-source libraries: FMI.jl, which allows for the import of FMUs into the Julia programming language, as well as the library FMIFlux.jl, which enables the integration of FMUs into neural network topologies to obtain a NeuralFMU

DETC2009-86954 SYMBOLIC MODEL REDUCTION FOR INTERVAL-VALUED SCENARIOS

ABSTRACT I

Towards reliable parameter extraction in MEMS final module testing using Bayesian inference

In micro-electro-mechanical systems (MEMS) testing high overall precision and reliability are essential. Due to the additional requirement of runtime efficiency, machine learning methods have been investigated in recent years. However, these methods are often associated with inherent challenges concerning uncertainty quantification and guarantees of reliability. The goal of this paper is therefore to present a new machine learning approach in MEMS testing based on Bayesian inference to determine whether the estimation is trustworthy. The overall predictive performance as well as the uncertainty quantification are evaluated with four methods: Bayesian neural network, mixture density network, probabilistic Bayesian neural network and BayesFlow. They are investigated under the variation in training set size, different additive noise levels, and an out-of-distribution condition, namely the variation in the damping factor of the MEMS device. Furthermore, epistemic and aleatoric uncertainties are evaluated and discussed to encourage thorough inspection of models before deployment striving for reliable and efficient parameter estimation during final module testing of MEMS devices. BayesFlow consistently outperformed the other methods in terms of the predictive performance. As the probabilistic Bayesian neural network enables the distinction between epistemic and aleatoric uncertainty, their share of the total uncertainty has been intensively studied

Imitation learning by state-only distribution matching

Imitation Learning from observation describes policy learning in a similar way to human learning. An agent’s policy is trained by observing an expert performing a task. Although many state-only imitation learning approaches are based on adversarial imitation learning, one main drawback is that adversarial training is often unstable and lacks a reliable convergence estimator. If the true environment reward is unknown and cannot be used to select the best-performing model, this can result in bad real-world policy performance. We propose a non-adversarial learning-from-observations approach, together with an interpretable convergence and performance metric. Our training objective minimizes the Kulback-Leibler divergence (KLD) between the policy and expert state transition trajectories which can be optimized in a non-adversarial fashion. Such methods demonstrate improved robustness when learned density models guide the optimization. We further improve the sample efficiency by rewriting the KLD minimization as the Soft Actor Critic objective based on a modified reward using additional density models that estimate the environment’s forward and backward dynamics. Finally, we evaluate the effectiveness of our approach on well-known continuous control environments and show state-of-the-art performance while having a reliable performance estimator compared to several recent learning-from-observation methods

Model-Based Engineering mit Industriesteuerungen

Das durchgängige Engineering über den gesamten Lebenszyklus ist neben der horizontalen und vertikalen Vernetzung die dritte Säule von Industrie 4.0. Durchgängigkeit im Engineering bedeutet dabei insbesondere Wiederverwendung von Modellen aus vorherigen Entwicklungsphasen. Beispiele hierfür sind die virtuelle Inbetriebnahme sowie die Codegenerierung. Dieser Beitrag stellt dar, wie diese modernen Engineering-Methoden bei der Verwendung von Rexroth Komponenten angewendet werden können. Die Kosten für die Inbetriebnahme neuer technischer Systeme beanspruchen heute einen erheblichen Anteil des Projektbudgets. Insbesondere die Optimierung des Steuerungscodes der Anlage erfordert einen hohen Zeitaufwand. So werden bis zu 70% der Zeit, die für die Inbetriebnahme der Steuerungstechnik benötigt wird, für das Finden und Beheben von Softwarefehlern aufgewendet. Um die Anzahl der Prozessdurchläufe beim Kunden zu reduzieren, kann heute ein großer Anteil dieser Aufgaben virtuell gelöst werden. In diesem Beitrag wird ein Software-Framework für die virtuelle Inbetriebnahme vorgestellt. Dieses Framework kann für mechatronische Systeme, die von Rexroth Komponenten angetrieben werden, eingesetzt werden. Exemplarisch wird dies am Beispiel eines Deltaroboters aus dem Packaging-Bereich präsentiert. Dafür wird die reale SPS-Steuerung der Anlage mit einem Simulationsmodell des Deltaroboters gekoppelt. Zur einfacheren Interpretation der Simulationsergebnisse werden diese mittels einer 3D-Visualisierung graphisch dargestellt. Die Modellierung des Deltaroboters erfolgt in der Modellierungssprache Modelica. Diese eignet sich besonders für domänenübergreifende Systeme. Außerdem erlaubt der objektorientierte Ansatz eine hohe Wiederverwendbarkeit der verwendeten Modelle. Die Kopplung von Rexroth Industriesteuergeräten und der Simulation wurde mit Hilfe des OpenCore-Interfaces realisiert. Die entwickelten Modelle wurden durch Messungen mit verschiedenen Bewegungsabläufen des Deltaroboters bestätigt. Somit ist es möglich, zukünftige Anlagen dieses Typs virtuell in Betrieb zu nehmen und die Anzahl der Iterationen, während der Inbetriebnahme, deutlich zu reduzieren. Dies setzt voraus, dass das imulationsmodell das dynamische Verhalten der Anlage ausreichend genau abbildet. Neben der virtuellen Inbetriebnahme ist die Codegenerierung eine wichtige Technologie, um vorhandene Modelle in weitere Entwicklungsphasen zu übernehmen. Insbesondere erlaubt die Codegenerierung die Übernahme von Modellen in die Betriebsphase des Systems. Der wohl bekannteste Anwendungsfall der Codegenerierung ist das Rapid Control Prototyping. Neben der Möglichkeit zur Generierung von Steuerungscode gibt es jedoch auch Use-Cases, die die Simulation eines physikalischen Systems auf dem Steuergerät voraussetzen. Hierzu zählt beispielsweise die modellbasierte Diagnose, die modellbasierte Regelung oder die virtuelle Inbetriebnahme auf Basis einer Simulation auf dem Steuergerät. In diesem Beitrag wird eine Toolchain zur Generierung von Code aus Modelica, der auf Rexroth Steuergeräten ausgeführt werden kann, vorgestellt

The OpenModelica integrated environment for modeling, simulation, and model-based development

OpenModelica is a unique large-scale integrated open-source Modelica- and FMI-based modeling, simulation, optimization, model-based analysis and development environment. Moreover, the OpenModelica environment provides a number of facilities such as debugging; optimization; visualization and 3D animation; web-based model editing and simulation; scripting from Modelica, Python, Julia, and Matlab; efficient simulation and co-simulation of FMI-based models; compilation for embedded systems; Modelica- UML integration; requirement verification; and generation of parallel code for multi-core architectures. The environment is based on the equation-based object-oriented Modelica language and currently uses the MetaModelica extended version of Modelica for its model compiler implementation. This overview paper gives an up-to-date description of the capabilities of the system, short overviews of used open source symbolic and numeric algorithms with pointers to published literature, tool integration aspects, some lessons learned, and the main vision behind its development.Fil: Fritzson, Peter. Linköping University; SueciaFil: Pop, Adrian. Linköping University; SueciaFil: Abdelhak, Karim. Fachhochschule Bielefeld; AlemaniaFil: Asghar, Adeel. Linköping University; SueciaFil: Bachmann, Bernhard. Fachhochschule Bielefeld; AlemaniaFil: Braun, Willi. Fachhochschule Bielefeld; AlemaniaFil: Bouskela, Daniel. Electricité de France; FranciaFil: Braun, Robert. Linköping University; SueciaFil: Buffoni, Lena. Linköping University; SueciaFil: Casella, Francesco. Politecnico di Milano; ItaliaFil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Franke, Rüdiger. Abb Group; AlemaniaFil: Fritzson, Dag. Linköping University; SueciaFil: Gebremedhin, Mahder. Linköping University; SueciaFil: Heuermann, Andreas. Linköping University; SueciaFil: Lie, Bernt. University of South-Eastern Norway; NoruegaFil: Mengist, Alachew. Linköping University; SueciaFil: Mikelsons, Lars. Linköping University; SueciaFil: Moudgalya, Kannan. Indian Institute Of Technology Bombay; IndiaFil: Ochel, Lennart. Linköping University; SueciaFil: Palanisamy, Arunkumar. Linköping University; SueciaFil: Ruge, Vitalij. Fachhochschule Bielefeld; AlemaniaFil: Schamai, Wladimir. Danfoss Power Solutions GmbH & Co; AlemaniaFil: Sjolund, Martin. Linköping University; SueciaFil: Thiele, Bernhard. Linköping University; SueciaFil: Tinnerholm, John. Linköping University; SueciaFil: Ostlund, Per. Linköping University; Sueci