Künstliche Intelligenz in der Automatisierung

HiFlecs: Hochperformante, sichere Funktechnologien und deren Systemintegration in zukünftige industrielle Closed-Loop‐Automatisierungslösungen

Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier , Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite
01.02.2015 bis 31.07.2018

Zukünftige Industrieanlagen zeichnen sich durch eine komplexe Ad-Hoc-Vernetzung von Sensoren und Aktoren, Maschinen, sowie Steuer- und Regeleinheiten aus. Funkkommunikation ist längst als Problemlöser für diese Vernetzung in der industriellen Automation identifiziert worden. Allerdings erfüllen derzeitige Funklösungen wie ZigBee, Bluetooth, WirelessHart oder WLAN nicht die hohen Anforderungen an Echtzeitfähigkeit und Determinismus zur Anwendung in hochdynamischen regelungstechnischen Anwendungen. Um einen Durchbruch bei der Anwendung von Funkkommunikation in Fertigungsanlagen mit hohen Anforderungen an das Zeit- und Fehlerverhalten zu erreichen, ist ein aufeinander abgestimmtes und durchgängiges Design der Kommunikationsschichten des Funksystems erforderlich. Eine besondere Herausforderung besteht darin, für die im Zukunftsprojekt Industrie 4.0 adressierten Anforderungen an Flexibilität, Modularität, Mobilität und Dynamik eine adäquate Kommunikationsinfrastruktur bereitzustellen. Darüber hinaus kann eine effiziente industrielle Funkkommunikation völlig neuartige Automatisierungskonzepte und Anwendungsbereiche erschließen.
Ziel dieses Vorhabens ist es, innovative Technologien für ein neues industrielles Funksystem zu erarbeiten, welches weit über den heutigen Stand der Technik hinaus neue Funktionalitäten und Eigenschaften in der Funkkommunikation zum Beispiel für neue regelungstechnische Echtzeitanwendungen bietet.

Das Projekt wird gefördert durch:
VDI/VDE Innovation + Technik, Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Förderkennzeichen: 16KIS0266
Förderlinien: Zuverlässige drahtlose Kommunikation in der Industrie
Projektbeteiligte / Ansprechpartner: Dimitri Block, M. Sc.
Projektmitarbeitende: Dimitri Block, M. Sc., Dr.-Ing. Lars Dürkop, Dipl.-Ing. Arne Neumann
Yashar Naderpour, Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Evaluation of Deterministic Medium Access Based on a Cooperative Cognitive Radio Approach
In: The Fifth International Conference on Advances in Cognitive Radio - COCORA 2015, May 2015
Dr.-Ing. Lars Dürkop, Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite, Prof. Dr.-Ing. Alexander Fay
An Analysis of Real-Time Ethernets With Regard to Their Automatic Configuration
In: 11th IEEE World Conference on Factory Communication Systems (WFCS 2015), May 2015
Dimitri Block, M. Sc., Niels Hendrik Fliedner, M. Sc., Daniel Töws, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Wireless Channel Measurement Data Sets for Reproducible Performance Evaluation in Industrial Environments
In: 20th IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation - ETFA, Sep 2015
Dimitri Block, M. Sc., Malte Schmidt, M. Sc., Dr.-Ing. Lars Dürkop, Nico Wiebusch, Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Coexistence of Wireless Control Systems: An Integral Event-based Simulation Approach
In: 21st IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation - ETFA 2016, Sep 2016
L.S. Karsthof, M. Hao, Jochen Rust, Steffen Paul, Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier, Dimitri Block, M. Sc.
Dynamically Reconfigurable Real-Time Hardware Architecture for Channel Utilisation Analysis
In: Industrial Wireless Communication IEEE Nordic Circuits and Systems Conference - NORCAS 2016, Nov 2016
M. Hao, L.S. Karsthof, Jochen Rust, Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Hardwarebasiertes Koexistenzmanagement für echtzeitfähige, industrielle Funksysteme
In: KommA 2016 – Jahreskolloquium Kommunikation in der Automation, Nov 2016
Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Discrete-Event Simulation of Wireless Coexistence for Industrial Applications: Requirements and Solutions
In: KommA 2016 – Jahreskolloquium Kommunikation in der Automation, Nov 2016
Malte Schmidt, M. Sc., Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Wireless Interference Identification with Convolutional Neural Networks
In: 15th IEEE International Conference on Industrial Informatics, INDIN 2017, Aug 2017
Towards Integration of Industrial Ethernet with 5G Mobile Networks
In: 14th IEEE International Workshop on Factory Communication Systems, WFCS 2018, Jun 2018
Sergej Grunau, B. Sc., Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Multi-Label Wireless Interference Classification with Convolutional Neural Networks
In: 16th IEEE International Conference on Industrial Informatics, INDIN 2018, Jul 2018
Niels Hendrik Fliedner, M. Sc., Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
A Software-Defined Channel Sounder for Industrial Environments with Fast Time Variance
In: 15th International Symposium on Wireless Communication Systems, Aug 2018
Philip Söffker, M. Sc., Dimitri Block, M. Sc., Nico Wiebusch, Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier
Resource Allocation for a Wireless Coexistence Management System Based on Reinforcement Learning
In: 23rd IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation - ETFA 2018, Sep 2018
Monique Düngen, Dimitri Block, M. Sc., Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier, Thomas Hansen, Ramona Croonenbroeck, Rüdiger Kays, Bernd Holfeld, Dennis Wieruch, Pablo Wilke Berenguer, Volker Jungnickel, Henrik Schulze
Channel Measurement Campaigns for Wireless Industrial Automation - Funkkanalmessungen für die drahtlose industrielle Kommunikation
In: at – Automatisierungstechnik 2019, Jan 2019
Studienarbeit
Entwurf und Spezifikation eines kooperativen Koexistenz-Managements für industrielle Funksysteme
Philip Söffker, M. Sc.
Bachelorarbeit
Implementierung und Bewertung eines kooperativen Koexistenz-Managements für industrielle Funksysteme
Philip Söffker, M. Sc.
Bachelorarbeit
Implementierung und Evaluation einer Funksignalklassifizierung mit Convolutional Neural Networks
Malte Schmidt, M. Sc.
Studienarbeit
Möglichkeiten und Grenzen einer Funksignalklassifizierung mit Convolutional Neural Networks
Malte Schmidt, M. Sc.
Bachelorarbeit
Entwurf und Aufbau eines software-parametrierbaren Antriebssystems
Abdulrahman Abdulhabeb
Masterarbeit
Discrete-Event Simulation of Industrial Ethernet Based Coexistence Management
Praveen Suresh
Bachelorarbeit
Klassifizierung überlagerter Funksignale mit Convolutional Neuronal Networks
Masterarbeit
Ressourcenzuweisung für ein Koexistenz-Management-System auf Basis prädiktiver Modellierung
Philip Söffker, M. Sc.
Masterarbeit
Aufbau und Evaluation eines echtzeitfähigen Demonstrators für die Koexistenz von Funksystemen
Tobias Graeske
Bachelorarbeit
Entwicklung eines Verfahrens zur korrelativen Vermessung industrieller Funkkanäle mit schneller Zeitvarianz
10.01.2017 bis 10.03.2017
Gefördert durch
VDI/VDE Innovation + Technik