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
Application of multi-criteria decision analysis tool for design of a sustainable micro-grid for a remote village in the Himalayas
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Ein Beitrag zur thermischen Ausnutzung permanenterregter Synchronmotoren in automobilen Traktionsanwendungen
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Investigation of long short-term memory networks to temperature prediction for permanent magnet synchronous motors
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A direct model predictive torque control approach to meet torque and loss objectives simultaneously in permanent magnet synchronous motor applications
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Glocal identification methods for low-order lumped parameter thermal networks used in permanent magnet synchronous motors
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Sensitivity analysis of a permanent magnet temperature observer for PM synchronous machines using the monte carlo method
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APPLICATION OF MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS TOOL FOR DESIGN OF A SUSTAINABLE MICRO-GRID FOR A REMOTE VILLAGE IN THE HIMALAYAS
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Fusion of a lumped-parameter thermal network and speed-dependent flux observer for PM temperature estimation in synchronous machines
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Observing the Permanent Magnet Temperature of Synchronous Motors Based on Electrical Fundamental Wave Model Quantities
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A review of multi criteria decision making (MCDM) towards sustainable renewable energy development
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Derating of automotive drive systems using model predictive control
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A Critical Review of Techniques to Determine the Magnet Temperature of Permanent Magnet Synchronous Motors under Real-time Conditions
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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