| Datengetriebene Energiemodellierung von Industrierobotern zur energieeffizienten Trajektorienoptimierung | |
| Ansprechpartner
Name: Dr.-Ing. Christoph Henke (IfU) Email: christoph.henke@ifu.rwth-aachen.de Art der Arbeit: Bachelor- & Masterarbeit
|
 |
Die energieeffiziente Gestaltung industrieller Produktionsprozesse gewinnt angesichts steigender Energiekosten und Nachhaltigkeitsanforderungen zunehmend an Bedeutung. Besonders in der industriellen Robotik besteht ein großes Potenzial zur Reduktion des Energieverbrauchs durch eine gezielte Modellierung und Optimierung der Bewegungsabläufe.
Im Rahmen eines Forschungsprojekts wird eine datengetriebene Energiemodellierung und -optimierung von Industrierobotern entwickelt, die eine branchenübergreifende Anwendung durch die Anbindung an bestehende Datenökosysteme ermöglichen soll. Der Fokus liegt auf Robotersystemen in laufenden Fertigungslinien, wie sie typischerweise in der Automobilindustrie eingesetzt werden.
Im Fokus steht die Entwicklung datengetriebener Methoden zur herstellerunabhängigen Energiemodellierung von Industrierobotern. Hierbei sollen Verfahren der Parameterexploration und Systemidentifikation genutzt werden, um ein Vorhersagemodell für den Energieverbrauch von Roboterbewegungen zu erstellen. Dieses Modell bildet die Grundlage für Optimierungsansätze, mit denen energieeffiziente Robotertrajektorien unter Einhaltung anwendungsspezifischer Anforderungen (z. B. Taktzeiten, Bahnbeschränkungen) geplant werden können.
Mögliche Forschungsfragen / Themenrichtungen:
- Welche Parameter (z. B. Drehmoment, Geschwindigkeit, Position, Bahnform) sind für die Energieverbrauchsmodellierung besonders relevant und wie können sie effizient identifiziert werden?
- Wie lassen sich analytische und datengetriebene Modellierungsansätze kombinieren, um die Modellgüte zu verbessern (z.B. mittel Bayesian Optimization)?
- Wie kann das entwickelte Energiemodell experimentell an realen Roboterprüfständen validiert werden?
Voraussetzungen:
- Studium in Robotik, Mechatronik, Maschinenbau, CES, Informatik, Data Science oder verwandten Fachrichtungen
- Interesse an Energieeffizienz, Robotik und datengetriebener Modellierung
- Grundkenntnisse in C++, Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache
- Erfahrung mit Datenanalyse, Systemidentifikation oder maschinellem Lernen von Vorteil
- Interesse an experimenteller Arbeit an industriellen Roboterprüfständen
Wir bieten:
- Mitarbeit in einem aktuellen, anwendungsnahen Forschungsprojekt mit industrieller Relevanz
- Experimentelle Validierung an realen Roboterprüfständen
- Möglichkeit zur Verknüpfung von theoretischer Modellierung und praktischer Anwendung
To apply for this job email your details to christoph.henke@ifu.rwth-aachen.de