Interconnected Automation Systems (IAS)
Am Lehrstuhl für Interconnected Automation Systems (IAS) an der Universität Siegen treiben wir die Grundlagen- und angewandte Forschung zur Entwurfsautomatisierung von Software und Hardware voran, um die Zuverlässigkeit, Effizienz und Nachhaltigkeit moderner cyber-physischer Infrastrukturen zu verbessern – von industriellen und mechatronischen Systemen bis hin zu Anwendungen der Energieumwandlung und elektrischer Energiesysteme.
Leitbild
Wir betreiben rigorose, offene und verantwortungsvolle Forschung zu vernetzten Automatisierungssystemen und überführen fundierte Modellierungs-, Regelungs- und datengetriebene Methoden in vertrauenswürdige Technologien, die Sicherheit und Zuverlässigkeit erhöhen, Energie- und Ressourcenverbrauch reduzieren und resiliente Infrastrukturen zum Nutzen der Gesellschaft stärken. In der Lehre qualifizieren wir Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Forschende dazu, physikalisch-analytisches Systemverständnis mit rechnergestützten sowie datenorientierten Werkzeugen zu verbinden, sodass sie die zukünftigen Generationen von Automatisierungs- und Energiesystemen aktiv gestalten können.
IAS-Lehrstuhlinhaber
Forschungsprofil
Wir erforschen vernetzte cyber-physische Systeme in der industriellen Automatisierung und Mechatronik sowie in elektrifizierten Energietechnologien. Zentrale Anwendungsfelder sind elektrische Antriebe, leistungselektronische Wandler, Energiespeichersysteme und Ladeinfrastrukturen sowie vernetzte elektrische Energiesysteme wie Microgrids – mit dem Ziel, einen zuverlässigeren, effizienteren und resilienteren Betrieb unter realen Einsatzbedingungen zu ermöglichen.
Unsere Arbeit deckt die gesamte Innovationskette von der Grundlagenforschung bis zum industriellen Transfer ab. Ein besonderer Schwerpunkt liegt darauf, theoretische Konzepte in praxisnahe Proof-of-Concepts zu überführen, gestützt durch schnelles Software- und Hardware-Prototyping. Experimentelle Validierung, einschließlich gezielter Messkampagnen auf relevanten Testständen, ist ein integraler Bestandteil unseres Forschungsprozesses.
Open Science bildet eine tragende Säule unserer Forschungspraxis. Wir veröffentlichen Open-Source-Software, reproduzierbare Workflows und weitere, offene Ressourcen, um eine transparente Evaluation, Benchmarking und einen schnellen Wissenstransfer für Studierende, Forschende und Industriepartner zu ermöglichen. Unsere Open-Source-Beiträge finden sich auf GitHub: https://github.com/IAS-Uni-Siegen
Schwerpunkte
- Optimalregelungsverfahren (z.B., Reinforcement Learning, Differential Predictive Control)
- Hardwareauslegung, Optimierung und Test leistungselektronischer Wandler (Komponenten- und Systemebene)
- Hybride Modellierung and Systemidentifikation (Kombination Experten- und Datenwissen)
- Zustandsüberwachung, Diagnose und Digitale Zwillinge (z.B. mittels Fehler- und Anomaliedetektion)
- Zustands- und Parameterschätzung (Beobachter, Co-Schätzer)
- Softwaregetriebene Automatisierung (Reproduzierbare Design-Toolchains, Verifizierung und Benchmarking)
Neuste Publikationen
Improving the Usability of Calorimetric Measuring Chambers for Reliable Thermal Measurements
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An intelligent battery management system (BMS) with end-edge-cloud connectivity – a perspective
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Safe Reinforcement Learning-based Control for a Voltage Source Inverter Operating in an Unbalanced Grid
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Develop a Versatile ECM Framework Capable of Accurately Representing Multiple Cell Types
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HARDCORE: H-Field and Power Loss Estimation for Arbitrary Waveforms With Residual, Dilated Convolutional Neural Networks in Ferrite Cores
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Author response for "Beyond drive cycles: mapping the intricacies of electric vehicle battery health in diverse environments and driving conditions"
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Calculation of Optimized Pulse Patterns for Electric Drives with an End-To-End Differentiable Simulation Framework
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A Year of Impact: PELS S&YP Committee in 2024 and Beyond
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Reinforcement Learning Control of Three-Level Converter Permanent Magnet Synchronous Machine Drives
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Compensation Techniques for Inductive-Distorted Measurements of Fast Transients in Double Pulse Test
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Evaluation of the Efficiency Measurement Uncertainty of Electric Drive Test Benches for Direct Data-Driven Control Optimization
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Design and Development of a Cloud-Assisted Cell Test Bench for Evaluating Cycle Life and Functional Performance of Electric Vehicle Batteries
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Öffnungszeiten Sekretariat
Erreichbarkeit
Postadresse
Universität Siegen
Chair of Interconnected Automation Systems (IAS)
Hölderlinstraße 3
57076 Siegen
Besucheradresse
Universität Siegen
Chair of Interconnected Automation Systems (IAS)
H-A Ebene 4
Raum: H-A 4106/3
Hölderlinstraße 3
57076 Siegen
Weitere Informationen
Sekretärin: Lada Lübke
Telefon: +49 (0)271 / 740-3305
Fax: +49 (0)271 / 740-13305
Raum: H-A 4106/3
E-Mail: IAS-office@eti.uni-siegen.de