Hybrid Take-Home Labs for the STEM education of the future. - In: Smart Education and e-Learning - Smart Pedagogy, (2022), S. 17-26
The acceptance of digitally supported teaching has increased strongly in recent years - and not only due to Corona. In the STEM subjects, online labs are increasingly being used to ensure that the requirements for availability, usability and granularity of the offerings are met. This ensures the connection of theoretically taught fundamentals and their application and deepening in the form of practical courses in the basic subjects. However, practical experimentation and the associated haptic learning is somewhat lost as a result. The Hybrid Take-Home Labs project aims to develop and test the basis for practical support of learning processes in STEM subjects, which allows students to conduct even complex virtual and remote-controlled laboratory experiments from home using their own resources, combined as needed for student-centered teaching to meet the requirements of future-oriented competence-based learning. It is one of nine projects supported by the Thuringian Ministry of Economics, Science and Digital Society and the German Stifterverband.
https://doi.org/10.1007/978-981-19-3112-3_2
Virtual environment smart house for hybrid laboratory GOLDi. - In: Mobility for smart cities and regional development - challenges for higher education, (2022), S. 250-257
The necessity to integrate virtual laboratories into the study process is becoming more significant, especially in pandemic time. Virtual based e-learning is seen as a reliable and effective support of teaching and learning process in different fields of study. The hybrid laboratory GOLDi uses the possibilities of remote and virtual experiments actively. At the same time, the implementation of the new experiment for teaching students in the area of Smart House systems will expand the functionality of the laboratory. The implementation of virtual experiments in the field of home automation systems provides an interactive learning environment that allows to engage students in an active educational process and increase their motivation to study modern information technologies and processes. The paper presents the results of the development of educational virtual environment for learning basics of Smart House systems development and control.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-93904-5_25
New ways for distributed remote web experiments. - In: Learning with technologies and technologies in learning, (2022), S. 257-284
Remote Laboratories are widely used in the education of stem subjects. While the first generation of remote labs was based on individually developed local experiments with an integrated web interface, the next generation combined multiple experiments in a remote laboratory management system, making it possible to share whole experiments between institutions. At the same time, with cheap hardware available more and more experiments are conducted by the students at home. The sharing of experiments is already a step towards a more prosperous learning environment. The next step is to collaboratively develop and operate experiments by offering parts of experiments that are coupled over the internet to execute the whole experiment. This form of remotely coupled experiments allows for better collaboration between different institutions and also has benefits within a single institution. By remixing the components, the curriculum can be adapted to changing teaching scenarios, especially when considering that components from other institutions might be used. Also, extensive or expensive apparatuses can be hosted by the institution while more mobile parts are given to the students creating a hybrid take-home lab which is an improvement compared to an all virtual or all remote laboratory in terms of immersion.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-04286-7_13
Utilizing the natural dynamics of elastic legged robots for periodic jumping motions. - In: 2022 IEEE-RAS 21st International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), (2022), S. 261-268
This work focuses on the energy efficient control of a planar bipedal robot by using elastic elements in the joints for short-term energy storage. The considered biped exhibits three degrees of freedom per leg and each joint is equipped with a series-elastic actuator (SEA). A controller is developed to enable point foot hopping based on the spring loaded inverted pendulum template. The control design was split into the high-level rigid-body and the elastic dynamics and is validated for hopping motions by numerical simulations. A high-level reference design is proposed, which enables that the elastic system can outperform the corresponding rigid counterpart with regard to energy efficiency in stance phase by more than 50 percent.
https://doi.org/10.1109/Humanoids53995.2022.10000146
Application of fractional-order partial pole-zero-cancelation to an inverted pendulum. - In: The 2022 10th International Conference on Systems and Control (ICSC'22), (2022), S. 54-59
Within this work we apply the concept of partial fractional-order pole-zero cancelation to the experimental setup of an inverted pendulum on a cart. We design a state feedback and extend it with a fractional-order compensator. The introduced algebraic convergence of the fractional-order terms is reduced by increased controller gains. Finally the adopted controller shows an improved input disturbance sensitivity and reduces the peaks in the control signal maintaining the designed closed-loop bandwidth. The controller is evaluated in simulation and experiment, showing its effectiveness compared to the simple state-feedback.
https://doi.org/10.1109/ICSC57768.2022.9993917
EVOLVE&hahog;INFOMAX: an unsupervised learning principle of invariances for nonlinear dynamic systems. - In: Industrial & engineering chemistry research, ISSN 1520-5045, Bd. 61 (2022), 49, S. 18004-18016
Invariant features characterize the essential nature of things behind the apparently rapid and noisy changes. Thus, learning invariances become one of the key problems of machine learning. Slow-feature analysis (SFA) is one such method. However, slowness in the original SFA, which is used as the learning criterion, is defined based on the linear temporal dependency assumption. To overcome this limitation, a new learning principle is introduced in this paper to define slowness that is suitable for nonlinear dynamic systems from an information perspective. This new principle is called EVOLVE&hahog;INFOMAX as it seeks to maximize the information preservation of system states during dynamic evolution, while aligning each feature to having the same uncertainty and constraining the features to be quasi-independent. The theoretical properties of this new principle are rigorously justified, which shows the characteristics of the model behavior, the optimality of the induced estimator, and the relationship with maximum likelihood estimation. The equivalence to the original definition of SFA is also analyzed, and the existence of a solution is shown. Two case studies show the potential capabilities and flexibility of the proposed method in both slow-feature extraction and downstream tasks, such as process monitoring.
https://doi.org/10.1021/acs.iecr.2c03330
Robust multi-dimensional model order estimation using LineAr Regression of Global Eigenvalues (LaRGE). - In: IEEE transactions on signal processing, ISSN 1941-0476, Bd. 70 (2022), S. 5751-5764
The efficient estimation of an approximate model order is very important for real applications with multi-dimensional low-rank data that may be corrupted by additive noise. In this paper, we present a novel robust to noise method for model order estimation of noise-corrupted multi-dimensional low-rank data based on the LineAr Regression of Global Eigenvalues (LaRGE). The LaRGE method uses the multi-linear singular values obtained from the HOSVD of the measurement tensor to construct global eigenvalues. In contrast to the Modified Exponential Test (EFT) that also exploits the approximate exponential profile of the noise eigenvalues, LaRGE does not require the calculation of the probability of false alarm. Moreover, LaRGE achieves a significantly improved performance in comparison with popular state-of-the-art methods. It is well suited for the analysis of noisy multidimensional low-rank data including biomedical signals. The excellent performance of the LaRGE method is illustrated via simulations and results obtained from EEG recordings.
https://doi.org/10.1109/TSP.2022.3222737
Benefits and limits of machine learning for the implicit coordination on SON functions. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2022. - 1 Online-Ressource (iv, 184 Blätter)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
Bedingt durch die Einführung neuer Netzfunktionen in den Mobilfunknetzen der nächsten Generation, z. B. Slicing oder Mehrantennensysteme, sowie durch die Koexistenz mehrerer Funkzugangstechnologien, werden die Optimierungsaufgaben äußerst komplex und erhöhen die OPEX (OPerational EXpenditures). Um den Nutzern Dienste mit wettbewerbsfähiger Dienstgüte (QoS) zu bieten und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig zu halten, wurde von den Standardisierungsgremien das Konzept des selbstorganisierenden Netzes (SON) eingeführt, um das Netzmanagement um eine Automatisierungsebene zu erweitern. Es wurden dafür mehrere SON-Funktionen (SFs) vorgeschlagen, um einen bestimmten Netzbereich, wie Abdeckung oder Kapazität, zu optimieren. Bei dem konventionellen Entwurf der SFs wurde jede Funktion als Regler mit geschlossenem Regelkreis konzipiert, der ein lokales Ziel durch die Einstellung bestimmter Netzwerkparameter optimiert. Die Beziehung zwischen mehreren SFs wurde dabei jedoch bis zu einem gewissen Grad vernachlässigt. Daher treten viele widersprüchliche Szenarien auf, wenn mehrere SFs in einem mobilen Netzwerk instanziiert werden. Solche widersprüchlichen Funktionen in den Netzen verschlechtern die QoS der Benutzer und beeinträchtigen die Signalisierungsressourcen im Netz. Es wird daher erwartet, dass eine existierende Koordinierungsschicht (die auch eine Entität im Netz sein könnte) die Konflikte zwischen SFs lösen kann. Da diese Funktionen jedoch eng miteinander verknüpft sind, ist es schwierig, ihre Interaktionen und Abhängigkeiten in einer abgeschlossenen Form zu modellieren. Daher wird maschinelles Lernen vorgeschlagen, um eine gemeinsame Optimierung eines globalen Leistungsindikators (Key Performance Indicator, KPI) so voranzubringen, dass die komplizierten Beziehungen zwischen den Funktionen verborgen bleiben. Wir nennen diesen Ansatz: implizite Koordination. Im ersten Teil dieser Arbeit schlagen wir eine zentralisierte, implizite und auf maschinellem Lernen basierende Koordination vor und wenden sie auf die Koordination zweier etablierter SFs an: Mobility Robustness Optimization (MRO) und Mobility Load Balancing (MLB). Anschließend gestalten wir die Lösung dateneffizienter (d. h. wir erreichen die gleiche Modellleistung mit weniger Trainingsdaten), indem wir eine geschlossene Modellierung einbetten, um einen Teil des optimalen Parametersatzes zu finden. Wir nennen dies einen "hybriden Ansatz". Mit dem hybriden Ansatz untersuchen wir den Konflikt zwischen MLB und Coverage and Capacity Optimization (CCO) Funktionen. Dann wenden wir ihn auf die Koordinierung zwischen MLB, Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) und Energy Savings (ES) Funktionen an. Schließlich stellen wir eine Möglichkeit vor, MRO formal in den hybriden Ansatz einzubeziehen, und zeigen, wie der Rahmen erweitert werden kann, um anspruchsvolle Netzwerkszenarien wie Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC) abzudecken.
https://doi.org/10.22032/dbt.54710
Homogeneous finite-gain Lp-stability analysis on homogeneous systems. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2022. - 1 Online-Ressource (XVI, 197 Seiten)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
In dieser Arbeit wird gezeigt, dass die klassische Lp-Stabilität und Lp-Verstärkung für beliebige stetige, gewichtete homogene Systeme nicht wohldefiniert ist. Indem die klassische Lp-Norm von Signalen zu einer homogenen Lp-Norm so angepasst wird, dass diese bezüglich der Gewichtsvektoren homogen ist, ist es möglich zu zeigen, dass jedes intern stabile homogene System für hinreichend große p eine global definierte endliche homogene Lp-Verstärkung besitzt. Mit Hilfe einer homogenen Lyapunov-Funktion kann die homogene Lp-Stabilität durch eine homogene partielle Differentialungleichung charakterisiert werden, die sich im eingangsaffinen Fall in eine homogene Hamilton-Jacobi-Ungleichung transformieren lässt. Des Weiteren werden in dieser Arbeit detaillierte Methoden zur Abschätzung von oberen Schranken für homogene Lp-Verstärkungen aus diesen Ungleichungen abgeleitet. Dies schließt die homogene L∞-Verstärkung und die homogene Eingangs-Zustands-Verstärkung ebenfalls ein. Bei rückgekoppelten homogenen Systemen, bei denen die Gewichtsvektoren zwischen den Systemen zueinander passend sind, erlaubt die additive Ungleichung für die homogene Lp-Norm die Einführung des homogenen Small-Gain Theorems für beliebige p, wodurch eine Stabilitätsanalyse des geschlossenen Regelkreises ermöglicht wird. Weiterhin können homogene H∞-Regler entworfen werden, wenn das System eingangsaffin ist. Da die konventionellen Werkzeuge der linearen Systemtheorie nicht zur Verfügung stehen, können solche homogenen H∞-Regler nur garantieren, dass der geschlossene Regelkreis eine homogene Lp-Verstärkung hat, die kleiner als ein bestimmbarer Wert ist. Ihre Optimalität kann hingegen nicht garantiert werden. In jedem Kapitel werden mehrere kurze Beispiele vorgestellt, um zu veranschaulichen, wie eine solche homogene Lp-Verstärkung berechnet werden kann. Insbesondere ist eine detaillierte Analyse des “Continuous Super-Twisting Like Algorithm" mit tieferen Einblicken für interessierte Leser enthalten.
https://doi.org/10.22032/dbt.54502
Observability studies for spacecraft attitude determination based on temperature data. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2022. - 1 Online-Ressource (198 Seiten)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
Die Schätzung und Steuerung der Fluglage ist elementar für jede Raumfahrzeugmission. Die erforderliche Genauigkeit hängt von der jeweiligen Mission und ihren Nutzlasten ab. Ein funktionierendes Lageregelungssystem ist jedoch immer unverzichtbar, um die Zielgenauigkeit und Stabilität der Nutzlasten zu gewährleisten, die für den Erfolg der Mission entscheidend sind. Daher ist es sinnvoll, redundante Methoden zur Schätzung und Regelung der aktuellen Fluglage einzusetzen. Diese Arbeit fokussiert sich primär auf die Lageschätzung. Hierbei wird untersucht ob und wie Temperaturmessungen für die Lagebestimmung genutzt werden können. Diese Untersuchung wird durchgeführt, indem die zugrundeliegenden mathematischen Beschreibungen der Fluglage sowie der Temperaturdynamik betrachtet werden. Auf deren Grundlage wird dann ein Beobachter zur Lageschätzung entwickelt, der sich hauptsächlich auf die Temperaturdaten von zwei verschiedenen Sensorkonfigurationen stützt. In der ersten Konfiguration wird nur ein einziger Temperatursensor verwendet, dessen Informationen mit Gyroskopmessungen fusioniert werden, um die Lage zu bestimmen. Dies wird durch eine Transformation in Normalform und eine neuartige Lagebeschreibung erreicht. Auftretende Mehrdeutigkeiten bei der Lagebestimmung sowie alternative Beobachterdesigns werden vorgestellt. Die Analyse zeigt, dass mit dem vorgeschlagenen Beobachter lokale Aussagen zur Lageschätzung getroffen werden können - vorausgesetzt, die verwendeten Modelle und Messungen sind ausreichend genau und es steht genügend Rechenleistung zur Verfügung. In der zweiten Konfiguration werden sechs Paare von Temperatursensoren betrachtet. Jedes Paar besteht aus zwei Sensoren mit unterschiedlichen physikalischen Eigenschaften und zeigt in Richtung einer anderen Raumfahrzeugachse. Diese Sensorsignale enthalten genügend Informationen, um die Fluglage zu rekonstruieren, ohne dass die Verwendung von Ableitungen höherer Ordnung erforderlich ist. Es wird ein Algorithmus vorgeschlagen, der die Position der Sonne und der Erde schätzt und diese zur Bestimmung der Lage verwendet. Die Beobachter für beide Konfigurationen verwenden eine Transformation in eine kanonische Form, um ihre Schätzungen zu erhalten. Die resultierenden Beobachter sind daher sowohl in den transformierten als auch in den ursprünglichen Koordinaten formuliert. Während diese Beobachter unter Annahmen die häufig in der Literatur verwendeten werden äquivalent sind, kann es, sobald diese Annahmen fallengelassen werden, zu einer Reihe interessanter Phänomene wie Mehrdeutigkeit der Lösungen und sogar Instabilität kommen. Diese Phänomene werden an unserem vorgestellten System veranschaulicht und es werden Methoden vorgeschlagen, um sie zu bewältigen. Die für die zweite Konfiguration entworfenen Beobachter werden auf die von der Raumsondenmission GRACE erhaltenen Daten angewandt. Dabei hat sich gezeigt, dass die vorgeschlagenen Modelle für die Temperaturschätzung mit einem R2-Wert zwischen 78,8 % und 99,9 % gut geeignet sind. Die vorgeschlagenen Algorithmen erlauben eine Genauigkeit mit einem mittleren Fehler über eine Umlaufbahn von weniger als fünf Grad und lassen sich nachweislich leicht durch zusätzliche Messungen ergänzen.
https://doi.org/10.22032/dbt.53449