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1. WO2020127809 - VERFAHREN ZUM STEUERN EINES AUTOMATISIERUNGSPROZESSES IN ECHTZEIT

Anmerkung: Text basiert auf automatischer optischer Zeichenerkennung (OCR). Verwenden Sie bitte aus rechtlichen Gründen die PDF-Version.

[ DE ]

VERFAHREN ZUM STEUERN EINES AUTOMATISIERUNGSPROZESSES IN ECHTZEIT

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern eines

Automatisierungsprozesses in Echtzeit. Die Erfindung betrifft ferner ein System zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit. Die Erfindung betrifft zusätzlich ein

Computerprogramm zum Ausführen eines Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit und ein

Speichermedium mit dem Computerprogramm.

Diese Patentanmeldung beansprucht die Priorität der deutschen Patentanmeldung 10 2018 133 058.8 vom 20. Dezember 2018, deren Offenbarungsgehalt hiermit durch Rückbezug aufgenommen wird .

Stand der Technik

Bei modernen hochkomplexen Automatisierungsprozessen kann es von Bedeutung sein, dass die Steuerung echtzeitfähig ist.

Dies verlangt, dass der jeweilige Prozess eine

deterministische Berechnungskomplexität aufweist. Damit kann gewährleistet werden, dass eine gewisse Aufgabe oder ein gewisser Prozessschritt innerhalb einer vorbestimmten

maximalen Zeitdauer durchgeführt und abgeschlossen ist.

Aus der DE 10 2016 107 527 Al ist eine EchtZeitumgebung und speicherprogrammierbare Steuerung bekannt, die die

Abarbeitung wenigstens einer Task innerhalb einer

vorgegebenen Task-Laufzeit ermöglicht. Hierzu legt eine

Zeitüberwachungsfunktion einen Abbruchszeitpunkt für die Task innerhalb der Task-Laufzeit fest und veranlasst einen

Taskabbruch bei Überschreiten der Task-Laufzeit.

Moderne hochkomplexe Automatisierungsprozesse weisen unter anderem eine Vielzahl verschiedener Prozessparameter auf, die den Prozess und sich gegenseitig beeinflussen. Die hohe

Anzahl an Prozessparametern kann dazu führen, dass eine

Vielzahl verschiedener Parameterkombinationen äquivalente Lösungen für einen gesuchten Prozessverlauf darstellen können .

Es ist daher eine Aufgabe moderner Prozesssteuerungen,

Automatisierungsprozesse in einer in Bezug auf vorbestimmte Optimierungskriterien optimierten Weise zu steuern.

Derartige Optimierungsprobleme lassen sich mittels Methoden der nichtlinearen Optimierung lösen. Beispielsweise können mittels jeweiligen an das Problem angepassten numerischen Näherungsverfahren die Prozessparameter an eine Lösung angenähert werden, die ein vorbestimmtes

Optimierungskriterium erfüllt oder minimiert.

Numerische Näherungsverfahren erlauben eine Qualitätsgarantie der ermittelten Ergebnisse, indem die jeweiligen

Näherungsverfahren regelbar sind, erst zu terminieren, wenn eine bestimmte Güte des Näherungsergebnisses erreicht ist.

Numerische Näherungsverfahren sind jedoch nicht

echtzeitfähig, da ein Terminieren des Näherungsverfahrens innerhalb einer maximalen Zeitdauer nicht garantiert werden kann .

Aus der WO 93/12475 Al ist ein Verfahren zur Optimierung von Steuerparametern für ein System bekannt, das in Abhängigkeit der Steuerparameter ein Ist-Verhalten aufweist. Das Dokument lehrt hierbei zur Parameteroptimierung ein künstliches

Neuronales Netz zu verwenden.

Künstliche Neuronale Netze sind in der Inferenzphase

echtzeitfähig und besitzen eine deterministische

Laufzeitkomplexität, die in einem proportionalen Zusammenhang zur Modellkomplexität steht. Die Berechnungskomplexität ist damit gut steuerbar. Somit kann das erzielen eines Ergebnisses des Näherungsverfahrens innerhalb einer

vorbestimmten Zeitdauer gewährleistet werden.

Die Qualität eines solchen Ergebnisses kann aber nicht garantiert werden, da der Näherungsprozess eines Neuronalen Netzes keine Qualitätskriterien umfasst.

Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann darin gesehen werden, ein effizientes Verfahren zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit, ein effizientes

Automatisierungssystem, ein Computerprogramm zum Ausführen eines effizienten Verfahrens zum Steuern eines

Automatisierungsprozesses in Echtzeit und ein Speichermedium mit dem Computerprogramm bereitzustellen.

Die Aufgabe wird mittels der Gegenstände der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der jeweils abhängigen Ansprüche.

Nach einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zum

Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit auf Basis eines Änderungsprofils zumindest einer Prozessgröße

bereitgestellt, die Verfahrensschritte umfassend: Ermitteln eines ersten Änderungsprofils mittels eines echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden

Erkennungsverfahren unter Berücksichtigung zumindest einer Randbedingung der Prozessgröße, Ermitteln eines zweiten

Änderungsprofils mittels eines numerischen Algorithmus auf Basis des ersten Änderungsprofils, umfassend: Anpassen einer ausgewählten Profilfunktion an das erste Änderungsprofil mittels eines numerischen Anpassungsprozesses, und

Identifizieren der angepassten Profilfunktion als zweites Änderungsprofil, Überprüfen, ob das zweite Änderungsprofil zumindest einer Nebenbedingung der Prozessgröße genügt, Steuern des Automatisierungsprozesses auf Basis des zweiten Änderungsprofils, wenn das zweite Änderungsprofil der

zumindest einen Nebenbedingung genügt, und Steuern des

Automatisierungsprozesses auf Basis eines vorbestimmten

Rückfallprofils, wenn das zweite Änderungsprofil der

zumindest einen Nebenbedingung nicht genügt.

Hierdurch wird erreicht, dass ein effizientes Verfahren zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit

bereitgestellt werden kann.

Durch das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen

Optimierungsprozess basierende Erkennungsverfahren kann gewährleistet werden, dass zu einem gegebenen

Automatisierungsprozess innerhalb einer vorgegebenen

Zeitdauer wenigstens ein erstes Änderungsprofil

bereitgestellt wird, das zum Steuern des

Automatisierungsprozesses geeignet ist.

Darüber hinaus kann gewährleistet werden, dass das

bereitgestellte Änderungsprofil wenigstens einem

Optimierungskriterium entspricht und somit zu einem in Bezug auf dieses Optimierungskriterium optimierten Prozessverlauf führt .

Mittels eines numerischen Algorithmus kann darauffolgend auf Basis des ersten Änderungsprofils ein zweites Änderungsprofil erstellt werden, das eine Randbedingung, beziehungsweise gegebenenfalls eine Mehrzahl von Randbedingungen, erfüllt und den Optimierungsgrad des ersten Änderungsprofils aufweist.

Der numerische Algorithmus ist in diesem Zusammenhang derart ausgestaltet, dass auch für den numerischen Algorithmus gewährleistet ist, dass dieser innerhalb einer vorbestimmten Zeitdauer zu einem Ergebnis führt.

Das zweite Änderungsprofil wird darauffolgend überprüft, ob dieses eine Nebenbedingung, beziehungsweise gegebenenfalls eine Mehrzahl von Nebenbedingungen, einhält, die für einen sicheren und effizienten Prozessverlauf erfüllt sein müssen. Auch diese Überprüfung ist derart ausgestaltet, dass ein erfolgreicher Abschluss des Überprüfungsprozesses innerhalb einer vorbestimmten Zeitdauer garantiert ist.

Die Überprüfung des zweiten Änderungsprofils kann eine

Untersuchung des zweiten Änderungsprofils in Bezug auf

Maximalstellen, Minimalstellen, Steigungen,

Steigungsänderungen, Wendepunkte, Unstetigkeitsstellen und/oder ähnliches umfassen.

Die Überprüfung des zweiten Änderungsprofils kann auch das Erstellen von Ableitungen n-ter Ordnung des ersten

Änderungsprofils und das Überprüfen dieser Ableitungen in Bezug auf die oben genannten Merkmale umfassen.

Auch die Überprüfung erfüllt die EchtZeitbedingung .

Bei einem positiven Ergebnis wird das zweite Änderungsprofil zum Steuern des Automatisierungsprozesses verwendet.

Bei einem negativen Ergebnis wird ein vorbestimmtes

Rückfallprofil zum Steuern des Automatisierungsprozesses verwendet, wobei das vorbestimmte Rückfallprofil die

Randbedingung und die Nebenbedingung erfüllt und somit für einen sicheren und effizienten Ablauf des

Automatisierungsprozesse geeignet ist.

Das Rückfallprofil ist nicht auf den jeweiligen

Automatisierungsprozess optimiert und wird nicht mittels des echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrens erzeugt. Das Rückfallprofil ist dahingehend ausgestaltet, die Randbedingung und die Nebenbedingungen zu erfüllen und einen gesicherten und effizienten, wenn auch nicht optimierten, Prozessablauf gewährleisten zu können.

Das Rückfallprofil steht innerhalb der vorbestimmten

Zeitdauer zum Steuern des Automatisierungsprozesses zur

Verfügung und kann anhand der Randbedingungen und

Nebenbedingungen ermittelt oder aus einer entsprechenden Datenbank entnommen werden.

Die Steuerung des Automatisierungsprozesses ist somit sowohl über das zweite Änderungsprofil als auch über das

Rückfallprofil innerhalb einer vorbestimmten Zeitdauer gewährleistet .

Es ist damit garantiert, dass zu jedem zu steuernden

Automatisierungsprozess innerhalb der für die

EchtZeitanforderung einzuhalten Zeitdauer ein Änderungsprofil bereitgestellt ist, das den Rand- und Nebenbedingungen entspricht, und mittels dem der Automatisierungsprozess gesteuert werden kann.

Es ist auch möglich einen Automatisierungsprozess auf Basis einer Mehrzahl von Prozessgrößen zu steuern. Hierzu können beispielsweise eine Mehrzahl von Änderungsprofilen ermittelt werden, anhand denen die Steuerung des Prozesses vorgenommen wird .

Ein Automatisierungsprozess ist im Folgenden jeder

automatisierte Arbeitsprozess, bei dem eine Abfolge einzelner Arbeitsschritte wenigstens teilweise automatisch, also autonom, selbständig und ohne das aktive Einwirken eines Nutzers eines den Arbeitsprozess ausführenden Systems, ausgeführt wird. Auch kann unter Automatisierungsprozess jeder in sich abgeschlossene Teilprozess eines

automatisierten Arbeitsprozesses verstanden sein. Der in sich abgeschlossene Teilprozess bildet in Zusammenwirkung mit weiteren Teilprozessen den automatisierten Arbeitsprozess. Dies umfasst unter anderem prozessindustrielle

Automatisierungsprozesse .

Unter Echtzeitfähigkeit wird im Folgenden die Fähigkeit verstanden, für einen Prozess oder Vorgang garantieren zu können, dass dieser Prozess oder Vorgang zu einer

vorbestimmten Zeitdauer von Beginn des Prozesses oder

Vorgangs an gerechnet zu einem Abschluss und einem Ergebnis führt. Eine Fortdauer des Prozesses oder Vorgangs über diese Zeitdauer hinaus oder das Nichtvorliegen eines Ergebnisses innerhalb der Zeitdauer wird hingegen ausgeschlossen.

Ein echtzeitfähiges auf einem nichtlinearen

Optimierungsprozess basierendes Erkennungsverfahren ist ein Prozess, der die Ausgabe eines Ergebnisses innerhalb einer vorbestimmten Zeitdauer zu einem nichtlinearen

Optimierungsproblem gewährleisten kann.

Hierzu verwendet das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende Erkennungsverfahren

Optimierungsergebnisse, die zuvor mittels des nichtlinearen Optimierungsprozesses erstellt wurden. Diese erstellten

Optimierungsergebnisse können bezüglich eines

Optimierungskriteriums oder bezüglich einer Vielzahl von Optimierungskriterien und einer Vielzahl von Randbedingungen und/oder Nebenbedingungen optimiert sein.

Ein nichtlinearer Optimierungsprozess kann beispielsweise ein numerischer Anpassungsprozess mit einer nichtlinearen

Anpassungsfunktion sein, bei dem entsprechende

Funktionsparameter derart variiert werden, dass die

Anpassungsfunktion den jeweiligen Optimierungskriterien entspricht .

Unter Berücksichtigung eines für einen bestimmten

Automatisierungsprozess relevanten Optimierungskriteriums oder einer Vielzahl von Optimierungskriterien und zumindest einer für den Automatisierungsprozess relevanten

Randbedingung reproduziert das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren auf echtzeitfähige Weise die Optimierungsergebnisse des nicht-echtzeitfähigen

nichtlinearen Optimierungsprozesses , um zumindest ein

Ergebnis zu erkennen, das sowohl dem Optimierungskriterium als auch der zumindest einen Randbedingung genügt.

Hierzu erkennt das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende Erkennungsverfahren ein optimales Ergebnis, das allen Optimierungskriterien und

Randbedingungen genügt, oder ein nicht-optimales Ergebnis, das lediglich einer Teilmenge, bestenfalls einer Mehrzahl, der Optimierungskriterien und Randbedingungen genügt, und gibt dieses optimale oder nicht-optimale Ergebnis als

Ergebnis des Optimierungsproblems aus.

Wird kein optimales Ergebnis erkannt, kann das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren in einem Lernprozess, in dem weitere nichtlineare Optimierungsprozesse durchgeführt werden, weitere Optimierungsergebnisse erzeugen, um in einem

folgenden Erkennungsprozess durch das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren aus den Optimierungsergebnissen optimale Ergebnisse zu erkennen, die den jeweiligen

Optimierungskriterien und Randbedingungen entsprechen.

Die in den Optimierungsprozessen bestimmten

Optimierungsergebnisse sind vorliegend Änderungsprofile zu bestimmten Automatisierungsprozessen .

In einem Erkennungsprozess durch das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren erkennt das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren aus zuvor durch den nichtlinearen

Optimierungsprozess bestimmten Änderungsprofilen, die

Änderungsprofile, die allen durch den jeweiligen

Automatisierungsprozess bedingten Optimierungskriterien, Randbedingungen und gegebenenfalls Nebenbedingungen

entspricht .

Der Erkennungsprozess des echtzeitfähigen auf einem

nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden

Erkennungsverfahrens ist echtzeitfähig .

Der lineare Optimierungsprozess ist nicht-echtzeitfähig und wird zeitlich vor dem Beginn des Erkennungsprozesses

durchgeführt .

Eine Prozessgröße ist vorliegend eine physikalisch technische Größe, mittels der ein bestimmter Automatisierungsprozess identifiziert und verfolgt beziehungsweise gesteuert werden kann .

Beispielsweise kann in einem Automatisierungsprozess, in dem eine Punkt-zu-Punkt-Bewegung eines beweglichen Objekts gesteuert wird, die Position des jeweiligen Objekts in einem entsprechenden Koordinatensystem als Prozessgröße dienen, über die der Verlauf des jeweiligen Prozesses verfolgt und gesteuert werden kann.

Alternativ kann aber auch jede andere physikalisch technische Größe, die Aussagen über den Prozessverlauf zulässt und anhand welcher der Prozess gesteuert werden kann, als

Prozessgröße dienen.

Unter einem Änderungsprofil wird im Folgenden ein Verlauf einer Prozessgröße in Bezug auf ein jeweiliges Argument der Prozessgröße verstanden. Es ist jedoch auch möglich in einem Änderungsprofil die Verläufe mehrerer Prozessgrößen zu beschreiben. Vorzugsweise werden in einem solchen Fall die Verläufe einzelner Prozessgrößen bezüglich eines

einheitlichen Arguments betrachtet.

Für gewöhnlich kann der Verlauf einer Prozessgröße in Bezug auf die Zeit betrachtet werden. Ein entsprechendes

Änderungsprofil ist demnach durch den zeitlichen Verlauf der Prozessgröße über einen vorbestimmten Zeitraum gegeben.

Die Änderung einer Prozessgröße kann in diesem Zusammenhang auch, auf einem Teilbereich oder dem gesamten Bereich des Änderungsprofils, den Wert Null annehmen. Die Prozessgröße weist in diesem Bereich einen konstanten Verlauf auf.

Das Änderungsprofil ist graphisch darstellbar durch eine Auftragung der jeweiligen Prozessgröße gegen das

entsprechende Argument der Prozessgröße. Das Änderungsprofil weist somit einen bestimmten Definitionsbereich auf, auf dem das Profil definiert ist und auf dem das Änderungsprofil gewisse individuelle Eigenschaften, wie Stetigkeit oder

Differenzierbarkeit, aufweist.

Ein Rückfallprofil ist ein Änderungsprofil im hier

angeführten Sinn, auf das für einen bestimmten Prozess zurückgegriffen wird, wenn für den jeweiligen Prozess ein zweites Änderungsprofil, das sowohl dem Optimierungskriterium als auch der Randbedingung und der Nebenbedingung genügt, nicht gefunden werden kann.

Das Rückfallprofil kann simultan zur Ermittlung der ersten und zweiten Änderungsprofile auf Basis der Rand- und

Nebenbedingungen erstellt werden, wobei hierzu kein

Optimierungsprozess benötigt wird. Oder das Rückfallprofil kann aus einer Menge, bereits bekannter und als tauglich eingestufter und, beispielsweise in einer entsprechenden Datenbank, hinterlegter Rückfallprofile ausgewählt werden. Es ist somit garantiert, dass das Rückfallprofil innerhalb der vorbestimmten Zeitdauer zur Verfügung steht.

Ein Optimierungskriterium ist eine physikalisch technische Größe auf die ein Änderungsprofil, und damit ein Verlauf einer Prozessgröße des Automatisierungsprozesses, mittels des nicht echtzeitfähigen nichtlinearen Optimierungsprozesses optimiert wird.

Ein Optimierungskriterium kann beispielsweise ein

Energieverbrauch, ein Materialverbrauch, eine

Materialbelastung von Prozesskomponenten, eine Zeitdauer des Prozesses, eine Schwingungsanregung und ähnliches sein.

Optimierungskriterien können zwischen verschiedenen

Automatisierungsprozessen variieren .

Randbedingungen und Nebenbedingungen sind Bedingungen, die ein Änderungsprofil, beziehungsweise die eine Änderung einer Prozessgröße einhalten muss, damit das entsprechende Profil für den geplanten Automatisierungsprozess verwendet werden kann .

Die Randbedingungen und Nebenbedingungen legen den Rahmen fest, innerhalb dem die Werte einer Prozessgröße und die Änderungen der Prozessgröße, inklusive der Geschwindigkeit und der Beschleunigung, die diese im Zuge eines

Prozessverlaufs erfährt, liegen dürfen, ohne die Sicherheit, die Effektivität und/oder den reibungslosen Verlauf des jeweiligen Automatisierungsprozesses zu gefährden.

Bei Teilprozessen können Rand- und Nebenbedingungen auch das reibungslose Ineinandergreifen einzelner Teilprozesse

bestimmen .

Eine Profilfunktion ist eine mathematische Funktion, die geeignet ist, einen Verlauf einer Prozessgröße, sprich ein Änderungsprofil der jeweiligen Prozessgröße, in Bezug auf ein entsprechendes Argument der Prozessgröße zu repräsentieren.

Ein Argument kann eine physikalisch technische Größe sein, gegenüber der eine Änderung der Prozessgröße bestimmbar ist. Ein Beispiel für ein Argument ist die Zeit.

Ein Anpassungsprozess ist im Folgenden ein Prozess, indem über Variation entsprechender Parameter einer Profilfunktion die Profilfunktion derart modifiziert wird, dass die

Profilfunktion einer individuellen Menge von Datenpunkten oder anderen Anpassungskriterien entspricht.

Nach einer Aus führungs form ist das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren durch ein künstliches Neuronales Netz realisiert, wobei ein nichtlinearer Optimierungsprozess während zumindest eines Lernprozesses des künstlichen

Neuronalen Netzes durchgeführt wird.

Hierdurch wird der technische Vorteil erreicht, dass

echtzeitfähige Ergebnisse zu nichtlinearen

Optimierungsproblemen erzielt werden können.

Darüber hinaus kann über Lernprozesse des künstlichen

Neuronalen Netzes dessen Performance ständig verbessert werden, bis Ergebnisse gefunden werden, die allen

Optimierungskriterien und allen Randbedingungen und allen Nebenbedingungen genügen.

Während des Lernprozesses des künstlichen Neuronalen Netzes wird ein nichtlinearer Optimierungsprozess durchgeführt, um Optimierungsergebnisse zu dem jeweiligen nichtlinearen

Optimierungsproblem zu finden, die zumindest einem

Optimierungskriterium, alternativ einer Mehrzahl von

vorbestimmten Optimierungskriterien, und gegebenenfalls zumindest einer Randbedingung, alternativ einer Mehrzahl von vorbestimmten Randbedingungen und/oder zumindest einer

Nebenbedingung, alternativ einer Mehrzahl von vorbestimmten Nebenbedingungen genügen.

In einem Erkennungsprozess des künstlichen Neuronalen Netzes, in dem zu zumindest einem Optimierungskriterium, alternativ zu einer Mehrzahl von Optimierungskriterien und zu zumindest einer Randbedingung, alternativ zu einer Mehrzahl von

Randbedingungen und/oder zu zumindest einer Nebenbedingung, alternativ zu einer Mehrzahl Nebenbedingungen ein optimales Ergebnis gefunden werden soll, das allen

Optimierungskriterien, Randbedingungen und Nebenbedingungen genügt, erkennt das künstliche Neuronale Netz aus den zuvor bestimmten Optimierungsergebnissen des nichtlinearen

Optimierungsprozesses ein Optimierungsergebniss , das allen Optimierungskriterien, allen Randbedingungen und allen

Nebenbedingungen genügt, und gibt dieses Ergebnis als

optimales Ergebnis des Optimierungsproblems aus.

Erkennt das künstliche Neuronale Netz kein optimales

Ergebnis, das allen Optimierungskriterien, allen

Randbedingungen und allen Nebenbedingungen genügt, erkennt das künstliche Neuronale Netz auf Basis einer zuvor

bestimmten Gewichtung ein Ergebnis, das zumindest einer

Teilmenge, bestenfalls einer Mehrzahl der

Optimierungskriterien, einer Teilmenge, bestenfalls einer Mehrzahl der Randbedingungen und einer Teilmenge, bestenfalls einer Mehrzahl der Nebenbedingungen genügt, und gibt dieses Ergebnis als Ergebnis des Optimierungsproblems aus.

Die Gewichtung kann während des Lernprozesses des künstlichen Neuronalen Netzes bestimmt werden.

Während des Lernprozesses des künstlichen Neuronalen Netzes können nichtlineare Optimierungsprozesse durchgeführt werden, um weitere Optimierungsergebnisse zu bestimmen, die weiteren Optimierungskriterien und gegebenenfalls weiteren

Randbedingungen und weiteren Nebenbedingungen entsprechen, sodass in folgenden Erkennungsprozessen das künstliche

Neuronale Netz aus den bestimmten Optimierungsergebnissen optimale Ergebnisse erkennt, die allen Optimierungskriterien, allen Randbedingungen und allen Nebenbedingungen genügen.

In den nichtlinearen Optimierungsprozessen können auch verschiedene Prozessgrößen berücksichtigt werden.

Die in den Optimierungsprozessen bestimmten

Optimierungsergebnisse sind vorliegend Änderungsprofile zu bestimmten Automatisierungsprozessen .

In einem Erkennungsprozess durch das künstliche Neuronale Netz erkennt das künstliche Neuronale Netz aus zuvor durch den nichtlinearen Optimierungsprozess bestimmten

Änderungsprofilen, die Änderungsprofile, die allen durch den jeweiligen Automatisierungsprozess bedingten

Optimierungskriterien, Randbedingungen und gegebenenfalls Nebenbedingungen entsprechen.

Nach einer Ausführungsform umfasst das Anpassen der

ausgewählten Profilfunktion an das erste Änderungsprofil mittels des numerischen Anpassungsprozesses die

Verfahrensschritte: Ermitteln von zumindest einem Datenpunkt des ersten Änderungsprofils, und Anpassen der ausgewählten Profilfunktion an den zumindest einen Datenpunkt des ersten Änderungsprofils und an die zumindest eine Randbedingung.

Hierdurch wird eine einfach durchzuführende Anpassung der Profilfunktion an das erste Änderungsprofil ermöglicht, indem mittels eines geeigneten Anpassungsalgorithmus die

Profilfunktion derart modifiziert wird, dass diese dem zumindest einen Datenpunkt entspricht.

Ein Datenpunkt ist vorliegend ein geordnetes Wertepaar bestehend aus einem Argumentwert und dem dazugehörigen Wert der jeweiligen Prozessgröße. Ein Datenpunkt entspricht damit einem Punkt auf einem Änderungsprofil der jeweiligen

Prozessgröße zu einem gegebenen Argumentwert.

Nach einer Ausführungsform umfasst das Verfahren zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit ferner den

Verfahrensschritt Bestimmen der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen Nebenbedingung.

Hierdurch wird der technische Vorteil erreicht, dass für beliebige Automatisierungsprozesse und beliebige

Prozessgrößen Randbedingungen und Nebenbedingungen

individuell bestimmbar sind.

Nach einer Ausführungsform umfasst der Verfahrensschritt Ermitteln eines ersten Änderungsprofils den Verfahrensschritt Ermitteln des ersten Änderungsprofils mittels eines

echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrensunter Berücksichtigung der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen

Nebenbedingung .

Hierdurch wird der technische Vorteil erreicht, dass eine präzise Ermittlung eines optimierten ersten Änderungsprofils erreicht werden kann. Durch das Einfließen der Information der zumindest einen Nebenbedingung in das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren ist ein optimiertes erstes

Änderungsprofil erreichbar, das der zumindest einen

Nebenbedingung genügt .

Nach einer Ausführungsform umfasst das Verfahren zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit ferner den

Verfahrensschritt Erzeugen des Rückfallprofils auf Basis der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen

Nebenbedingung .

Hierdurch wird der technische Vorteil erreicht, dass für beliebige Automatisierungsprozesse und beliebige

Prozessgrößen Rückfallprofile bereitgestellt werden können, die der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen Nebenbedingung genügen.

Bei Scheitern der Ermittlung eines zweiten Änderungsprofils, das der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen Nebenbedingung genügt, kann ein Anhalten des

Automatisierungsprozesses vermieden werden und ein sicheres Anfahren oder Fortsetzen des Automatisierungsprozesses ist stets ermöglicht. Die Prozessgröße genügt hierbei stets den Bedingungen für einen sicheren und problemlosen

Prozessverlauf .

Nach einer Ausführungsform ist die ausgewählte Profilfunktion ein quintischer Spline und zumindest 2-fach stetig

differenzierbar.

Mit dem quintischen Spline liegt eine Profilfunktion mit einer vergleichsweise geringen Komplexität vor, die einfach handhabbar ist.

Mittels einer Spline-Interpolation kann die Anpassung der Profilfunktion an das erste Änderungsprofil beziehungsweise an die Datenpunkte des ersten Änderungsprofils vereinfacht und damit beschleunigt werden, sodass das Einhalten der EchtZeitbedingungen erfüllt werden kann.

Über die zumindest 2-fach stetige Differenzierbarkeit kann wiederum erreicht werden, dass das zweite Änderungsprofil zumindest 2-fach stetig differenzierbar ist.

Unter einer Spline-Funktion ist im Folgenden eine

mathematische Funktion zu verstehen, die stückweise aus Polynomen zusammengesetzt ist. Ein quintischer Spline ist eine spezielle Ausführung einer Spline-Funktion.

Nach einer Ausführungsform ist das zweite Änderungsprofil zumindest 2-fach stetig differenzierbar.

Hierdurch wird der technische Vorteil erreicht, dass bei der Änderung der Prozessgröße gemäß dem zweiten Änderungsprofil gewährleistet ist, dass sowohl die Änderung der Prozessgröße als auch die Geschwindigkeit und die Beschleunigung, mit der die Änderung der Prozessgröße bewirkt wird, einen stetigen Verlauf aufweisen. Somit können Sprünge im Verlauf der

Änderung der Prozessgröße, der Geschwindigkeit oder der Beschleunigung vermieden werden.

Damit kann ein gleichmäßiger Prozessverlauf erreicht werden, in dem keine ruckartigen oder sprunghaften Änderungen der Prozessgröße oder der Geschwindigkeit oder Beschleunigung auftreten .

Nach einer Ausführungsform ist die zumindest eine

Randbedingung ein Startwert der Prozessgröße, eine

Startgeschwindigkeit, eine Startbeschleunigung, ein Endwert der Prozessgröße, eine Endgeschwindigkeit, eine

Endbeschleunigung und eine Länge des Änderungsprofils.

Hierdurch kann gewährleistet werden, dass der

Automatisierungsprozess zu bestimmten Startbedingungen beginnt und zu bestimmten Endbedingungen endet. Dies ist speziell dann von Bedeutung, wenn es sich bei dem

Automatisierungsprozess um einen zyklischen Prozess handelt, bei dem der Startwert der Prozessgröße dem Endwert der

Prozessgröße eines vorangegangenen Automatisierungsprozesses entspricht .

Im Folgenden wird unter Geschwindigkeit eine Änderung der Prozessgröße nach dem jeweiligen Argument verstanden. Die Geschwindigkeit lässt sich demnach durch die erste Ableitung des entsprechenden Änderungsprofils nach dem jeweiligen Argument ermitteln.

Eine Beschleunigung ist dem folgend eine Änderung der

Geschwindigkeit nach dem jeweiligen Argument und lässt sich mittels der zweifachen Ableitung des jeweiligen

Änderungsprofils nach dem Argument ermitteln.

Die Verwendung der Begriffe Geschwindigkeit und

Beschleunigung sollen in diesem Zusammenhang nicht

implizieren, dass ausschließlich Änderungen der Prozessgröße Position gegenüber dem Argument Zeit betrachtet werden. Die Begriffe Geschwindigkeit und Beschleunigung bezeichnen im Folgenden hingegen Änderungen einer beliebigen Prozessgröße gegenüber einem beliebigen Argument.

Die Länge eines Änderungsprofils ist im Folgenden durch einen Bereich des Arguments des Änderungsprofils bestimmt, in dem das Änderungsprofil definiert ist. Der Bereich des Arguments ist durch einen Startwert des Arguments, zu dem der durch das jeweilige Änderungsprofil gesteuerte Automatisierungsprozess beginnt, und einen Endwert bestimmt, zu dem der

Automatisierungsprozess endet.

Ist beispielsweise für einen mit einem Änderungsprofil zu steuernden Prozess die Zeit als Argument des Änderungsprofil gewählt, beschreibt die Länge des Änderungsprofils die

Zeitdauer von einem StartZeitpunkt bis zu einem Endzeitpunkt, in der der jeweilige Prozess über das Änderungsprofil

gesteuert wird.

Nach einer Ausführungsform ist die zumindest eine

Nebenbedingung ein Maximalwert der Prozessgröße, ein

Minimalwert Prozessgröße, eine Maximalgeschwindigkeit, eine Minimalgeschwindigkeit, eine Maximalbeschleunigung, eine Minimalbeschleunigung des Verlaufs der Prozessgröße.

Hierdurch wird erreicht, dass für die Prozessgröße, für den Verlauf der Prozessgröße, inklusive der Geschwindigkeit und Beschleunigung des Verlaufs, ein Rahmen gegeben wird,

innerhalb dem der Prozessverlauf problemlos und unkritisch verläuft .

Nach einer Ausführungsform ist der Maximalwert und/oder der Minimalwert der Prozessgröße eine Funktion eines Arguments eines Änderungsprofils.

Hierdurch wird eine Erhöhung der Anwendbarkeit des Verfahrens erreicht .

Nach einer Ausführungsform genügt das Rückfallprofil der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen

Nebenbedingung und ist zumindest 2-fach stetig

differenzierbar.

Hierdurch wird erreicht, dass bei Verwendung des

Rückfallprofils zum Steuern des Automatisierungsprozesses gewährleistet ist, dass die zumindest eine Randbedingung und die zumindest eine Nebenbedingung, die für einen sicheren und effizienten Ablauf des Automatisierungsprozesse obligatorisch sind, eingehalten werden.

Des Weiteren kann durch die zweifach stetige

Differenzierbarkeit des Rückfallprofils gesichert werden, dass sowohl der Verlauf der Prozessgröße gemäß dem

Rückfallprofil als auch die Geschwindigkeit und die

Beschleunigung keine Sprungstellen oder Singularitäten aufweisen. Hierdurch kann eine ruckhafte oder sprunghafte Änderung der Prozessgröße während des Verlaufs des

Automatisierungsprozesses verhindert werden.

Nach einer Ausführungsform ist die Echtzeit eine harte

Echtzeit .

Hierdurch kann gewährleistet werden, dass zu jedem

Automatisierungsprozess, beziehungsweise vor jeder geplanten Änderung einer Prozessgröße gemäß einem Änderungsprofil, innerhalb einer vorbestimmten Zeitdauer ein entsprechendes zweites Änderungsprofil, das den entsprechenden

Randbedingungen und Nebenbedingungen entspricht, oder

mindestens ein entsprechendes Rückfallprofil, das ebenfalls den jeweiligen Randbedingung und Nebenbedingungen entspricht, bereitgestellt werden kann.

Unter einer harten Echtzeit ist im Folgenden eine

EchtZeitanforderung zu verstehen, die besagt, dass eine

Überschreitung einer zuvor bestimmten Antwortzeit als ein Versagen des jeweiligen Prozesses gewertet wird.

Nach einem zweiten Aspekt der Erfindung wird ein

Automatisierungssystem mit einer Prozesseinheit zum Ausführen eines Automatisierungsprozesses und einer Steuerungseinheit zum Steuern der Prozesseinheit bereitgestellt, wobei die Steuerungseinheit ausgebildet ist, ein Verfahren zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit auszuführen.

Hierdurch wird der technische Vorteil erreicht, dass ein Automatisierungssystem bereitgestellt werden kann, mittels dem in Echtzeit eine Steuerung eines

Automatisierungsprozesses durchgeführt werden kann.

Nach einer Ausführungsform ist das Automatisierungssystem ein lineares Transportsystem, wobei die Prozesseinheit umfasst: zumindest eine lineare Transportvorrichtung zur Ausführung einer Transportbewegung, zumindest eine Laufschiene zur

Führung der linearen Transportvorrichtung in einer

vorbestimmten linearen Bahnbewegung, und eine Antriebseinheit zum Antrieb der zumindest einen linearen Transportvorrichtung auf der zumindest einen Laufschiene.

Hierdurch kann ein lineares Transportsystem bereitgestellt werden, bei dem die Steuerung jedes linearen

Transportprozesses in Echtzeit durchgeführt werden kann.

Nach einer Ausführungsform ist die lineare

Transportvorrichtung als ein Schlitten, insbesondere als ein Mover, ausgebildet.

Hierdurch wird der Vorteil einer Transportvorrichtung

erreicht, die gesichert auf der Laufschiene geführt werden kann .

Nach einer weiteren Ausführungsform ist das

Automatisierungssystem ein planares Transportsystem, wobei die Prozesseinheit umfasst: zumindest eine planare

Transportvorrichtung zur Ausführung einer Transportbewegung, zumindest ein planares Bahnelement zur Führung der planaren Transportvorrichtung in einem vordefinierten

zweidimensionalen Führungsbereich, in dem die planare

Transportvorrichtung eine beliebige Transportbewegung

ausführen kann, und eine Antriebseinheit zum Antrieb der zumindest einen planaren Transportvorrichtung auf dem

zumindest einen planaren Bahnelement.

Hierdurch kann ein planares Transportsystem bereitgestellt werden, bei dem die Steuerung jedes planaren

Transportprozesses in Echtzeit durchgeführt werden kann.

Nach einer Ausführungsform ist die planare

Transportvorrichtung als ein planarer Schlitten, insbesondere als ein planarer Mover, ausgebildet.

Hierdurch wird der Vorteil einer planaren

Transportvorrichtung erreicht, die gesichert auf den planaren Bahnelement geführt werden kann.

Nach einer Ausführungsform ist die planare

Transportvorrichtung ausgebildet, eine eindimensionale, zweidimensionale oder dreidimensionale Transportbewegung auszuführen .

Hierdurch wird der Vorteil eines erhöhten Einsatzbereiches erreicht .

Nach einer Ausführungsform ist die Prozessgröße eine Position der linearen Transportvorrichtung und oder der planaren

Transportvorrichtung in einem Koordinatensystem, wobei die zumindest eine Randbedingung wenigstens eine Startposition, eine Startgeschwindigkeit, eine Startbeschleunigung, eine Startrichtung eine Endposition, eine Endgeschwindigkeit, eine Endbeschleunigung und eine Endrichtung der linearen

Transportvorrichtung und/oder der planaren

Transportvorrichtung umfasst, und wobei die zumindest eine Nebenbedingung eine Maximalposition, eine Minimalposition, eine Maximalgeschwindigkeit, eine Minimalgeschwindigkeit, eine Maximalbeschleunigung und eine Minimalbeschleunigung der linearen Transportvorrichtung und/oder der planaren

Transportvorrichtung umfasst.

Hierdurch ist eine einfache, sichere und effiziente Steuerung eines Transportprozesses des linearen oder planaren

Transportsystems ermöglicht.

Nach einem dritten Aspekt wird ein Computerprogramm

bereitgestellt, welches Befehle umfasst, die bei der

Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer oder die Steuerungseinheit diese veranlassen, ein Verfahren zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit

auszuführen .

Nach einem vierten Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein maschinenlesbares Speichermedium bereitgestellt, auf dem das erfindungsgemäße Computerprogramm gespeichert ist.

Die Erfindung wird im Folgenden anhand von bevorzugten

Ausführungsformen näher erläutert. Hierbei zeigen:

Fig. 1 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit gemäß einer ersten Ausführungsform;

Fig. 2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit gemäß einer weiteren Ausführungsform;

Fig. 3 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit gemäß einer weiteren Ausführungsform;

Fig. 4 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 5 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines weiteren Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 6 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines weiteren Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 7 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines weiteren Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 8 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines weiteren Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 9 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines weiteren Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 10 ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen

Illustration eines weiteren Verfahrensschritts des Verfahrens zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform;

Fig. 11 ein Position-Zeit-Diagramm eines ersten

Änderungsprofils gemäß dem Verfahren zum Steuern eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer Ausführungsform;

Fig. 12 ein Position-Zeit-Diagramm eines ersten

Änderungsprofils gemäß dem Verfahren zum Steuern eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer Ausführungsform;

Fig. 13 eine schematische Abbildung eines

Automatisierungssystems zur Durchführung eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer Ausführungsform;

Fig. 14 eine schematische Abbildung eines

Automatisierungssystems zur Durchführung eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer weiteren

Ausführungsform;

Fig. 15 eine perspektivische schematische Teilabbildung des Automatisierungssystems in Fig. 14;

Fig. 16 eine schematische Abbildung eines

Automatisierungssystems zur Durchführung eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer weiteren

Ausführungsform; und

Fig. 17 eine schematische Abbildung eines Speichermediums mit einem Computerprogramm zur Ausführung des Verfahrens zur Steuerung eines Automatisierungsprozesses.

Fig. 1 zeigt ein Ablaufdiagramm des Verfahrens 100 zum

Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit gemäß einer ersten Ausführungsform, wobei das Steuern des Automatisierungsprozesses auf Basis eines Änderungsprofils P, welches im Folgenden als erstes Änderungsprofil PI, als zweites Änderungsprofil P2, als Rückfallprofil P3 und/oder allgemein als Änderungsprofil P bezeichnet wird, und

zumindest einer Prozessgröße PV durchgeführt wird.

Gemäß Fig. 1 umfasst das Verfahren 100 zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit die Verfahrensschritte: Ermitteln 101 eines ersten Änderungsprofils PI mittels eines echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozesses basierenden Erkennungsverfahrens unter Berücksichtigung zumindest einer Randbedingung BC der Prozessgröße PV,

Ermitteln 103 eines zweiten Änderungsprofils P2 mittels eines numerischen Algorithmus auf Basis des ersten Änderungsprofils PI, umfassend: Anpassen 105 einer ausgewählten

Anpassungsfunktion PF an das erste Änderungsprofil PI mittels eines numerischen Anpassungsprozesses, und Identifizieren 107 der angepassten Profilfunktion PF als zweites Änderungsprofil P2, Überprüfen 109, ob das zweite Änderungsprofil P2

zumindest einer Nebenbedingung SC der Prozessgröße PV genügt, Steuern 111 des Automatisierungsprozesses auf Basis des zweiten Änderungsprofils P2, wenn das zweite Änderungsprofil P2 der zumindest einen Nebendingung SC genügt, und Steuern 113 des Automatisierungsprozesses auf Basis eines

vorbestimmten Rückfallprofils P3, wenn das zweite

Änderungsprofil P2 der zumindest einen Nebenbedingung SC nicht genügt.

In dem Verfahren 100 zum Steuern eines beliebigen

Automatisierungsprozesses wird in einem ersten

Verfahrensschritt 101 mittels eines echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden

Erkennungsverfahrens unter Berücksichtigung zumindest einer Randbedingung BC einer Prozessgröße PV ein erstes

Änderungsprofil PI ermittelt.

Die Prozessgröße PV ist vorliegend eine physikalisch

technische Größe, mittels der der jeweilige

Automatisierungsprozess identifiziert, verfolgt oder

gesteuert werden kann. Beispielsweise kann in einem

Transportprozess, in dem eine Transportvorrichtung

Transportbewegungen ausführt, die Prozessgröße PV eine

Position der bewegbaren Transportvorrichtung sein.

Ein Änderungsprofil P der Prozessgröße PV beschreibt in diesem Zusammenhang die Änderung beziehungsweise den Verlauf der Prozessgröße PV in Bezug auf ein Argument X der

Prozessgröße PV. Die Änderung der Prozessgröße PV kann auch den Wert Null annehmen und die Prozessgröße PV somit einen konstanten Verlauf aufweisen.

Das Argument X kann beispielsweise die Zeit sein, sodass in diesem Fall das Änderungsprofil P einen zeitlichen Verlauf der Prozessgröße PV beschreibt. Ein Änderungsprofil P kann aber auch einen Verlauf der Prozessgröße PV zu einem beliebig anderen Argument X beschreiben.

Um einen effizienten und sicheren Ablauf des

Automatisierungsprozesses gewährleisten zu können, muss die Prozessgröße PV bestimmte Randbedingungen BC erfüllen.

Derartige Randbedingungen BC sind vom jeweiligen

Automatisierungsprozess und der jeweiligen Prozessgröße PV abhängig .

Beispielsweise können für einen Transportprozess, bei dem eine bewegbare Transportvorrichtung gesteuert wird, und bei dem die Prozessgröße PV eine Position der

Transportvorrichtung in einem Koordinatensystem ist, die Randbedingungen BC Anfangspositionen und Endpositionen sowie Anfangsgeschwindigkeiten und Endgeschwindigkeiten als auch Anfangsbeschleunigungen, Endbeschleunigungen und Richtungen der Bewegung der Transportvorrichtung sein.

Zur Ermittlung eines derartigen ersten Änderungsprofils PI wird im ersten Verfahrensschritt 101 ein echtzeitfähiges auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierendes

Erkennungsverfahren durchgeführt .

Während des nichtlinearen Optimierungsprozesses werden

Optimierungsergebnisse eines Optimierungsproblems erstellt, die zumindest einem Optimierungskriterium, alternativ einer Mehrzahl von Optimierungskriterien, zumindest einer

Randbedingung, alternativ einer Mehrzahl von Randbedingungen und zumindest einer Nebenbedingung, alternativ einer Mehrzahl von Nebenbedingungen genügen.

Die Optimierungsergebnisse des nichtlinearen

Optimierungsprozesses sind vorliegend Änderungsprofile P zu verschiedenen Prozessgrößen PV und unterschiedlichen

Optimierungskriterien, Randbedingungen BC und

Nebenbedingungen SC.

Der nichtlineare Optimierungsprozess kann ein numerischer Anpassungsprozess sein, bei dem Parameter einer

Anpassungsfunktion derart variiert werden, dass die

Anpassungsfunktion den entsprechenden Optimierungskriterien, Randbedingungen und Nebenbedingungen genügt .

In einem Erkennungsprozess erkennt das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren aus den zuvor durch den nichtlinearen Optimierungsprozess bestimmten Optimierungsergebnissen ein Ergebnis, das allen Optimierungskriterien, allen

Randbedingungen und allen Nebenbedingungen genügt, und bestimmt diese Optimierungsergebnis als Ergebnis des

Optimierungsprozess .

In anderen Worten erkennt das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren aus den zuvor durch den nichtlinearen Optimierungsprozess bestimmten Änderungsprofilen P ein

Änderungsprofil P, das allen Optimierungskriterien, allen Randbedingungen und allen Nebenbedingungen des jeweiligen Automatisierungsprozesses genügt, und identifiziert dieses Änderungsprofil P als erstes Änderungsprofil PI.

Für den Fall, dass kein solches Änderungsprofil P erkannt wird, das alle Optimierungskriterien, alle Randbedingungen BC und alle Nebenbedingungen SC erfüllt, wird ein

Änderungsprofil P erkannt, dass wenigstens einen Teil der Optimierungskriterien, Randbedingungen BC und

Nebenbedingungen SC erfüllt, und als erstes Änderungsprofil PI identifiziert.

Hierzu können gewisse Gewichtungskriterien berücksichtigt werden, nach denen bestimmt wird, welches der

Änderungsprofile P, die nicht alle Optimierungskriterien, nicht alle Randbedingungen oder nicht alle Nebenbedingungen erfüllen, als erstes Änderungsprofil PI erkannt wird.

Der Erkennungsprozess durch das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren kommt somit stets zu einem Ergebnis, auch wenn kein Änderungsprofil P erkannt wird, das allen

Optimierungskriterien, allen Randbedingungen und allen

Nebenbedingungen entspricht.

Da der nichtlineare Optimierungsprozess vor dem

Erkennungsprozess durchgeführt und abgeschlossen ist, ist der Erkennungsprozess des echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrens

echtzeitfähig .

Beispielsweise kann als echtzeitfähiges auf einem

nichtlinearen Optimierungsprozess basierendes

Erkennungsverfahren ein künstliches Neuronales Netz verwendet werden. Vorzugsweise kann das künstliche Neuronale Netz derart konzipiert sein, dass der nichtlineare

Optimierungsprozess während eines Lernprozesses des

künstlichen Neuronalen Netzes durchgeführt wird.

In einem echtzeitfähigen Erkennungsprozess erkennt das künstliche Neuronale Netz damit aus den zuvor durch den nichtlinearen Optimierungsprozess bestimmten

Änderungsprofilen P ein Änderungsprofil P, das die passende Prozessgröße PV aufweist und dem für den jeweiligen

Automatisierungsprozess entsprechenden Optimierungskriterium und der zumindest einen Randbedingung BC genügt, und

identifiziert dieses Änderungsprofil als erstes

Änderungsprofil PI.

Wird durch das künstliche Neuronale Netz kein solches

Änderungsprofil P erkannt, das allen Optimierungskriterien, Randbedingungen BC und Nebenbedingungen SC genügt, erkennt das künstliche Neuronale gemäß zuvor bestimmter

Gewichtungskriterien ein Änderungsprofil P, das zumindest einer Teilmenge der Optimierungskriterien, Randbedingungen BC und Nebenbedingungen SC genügt, und gibt dieses

Änderungsprofil P als Ergebnis des Erkennungsprozesses als erstes Änderungsprofil PI aus.

In Lernprozessen des künstlichen Neuronalen Netzes können weitere nichtlineare Optimierungsprozesse durchgeführt werden, um zusätzliche Änderungsprofile P zu bestimmen, die zusätzlichen und verschiedenen Optimierungskriterien,

Randbedingungen und Nebenbedingungen genügen.

Je mehr Änderungsprofile P zu verschiedenen

Optimierungskriterien, Randbedingungen BC, Nebenbedingungen SC, Prozessgrößen PV und anderen Parametern durch die während der Lernprozesse des künstlichen Neuronalen Netzes

durchgeführten nichtlinearen Optimierungsprozesse bestimmt werden, desto besser genügen die durch das künstliche

Neuronale Netz in entsprechenden Erkennungsprozessen erkannte Änderungsprofile P den jeweiligen Optimierungskriterien, Randbedingungen und Nebenbedingungen.

Der nichtlineare Optimierungsprozess ist nicht echtzeitfähig . Da der nichtlineare Optimierungsprozess aber während eines Lernprozesses des künstlichen Neuronalen Netzes durchgeführt wird und somit zu Beginn des Erkennungsprozesses durch das künstliche Neuronale Netz bereits abgeschlossen ist, ist der Erkennungsprozess des künstlichen Neuronalen Netzes

echtzeitfähig .

Das künstliche neuronale Netz kann somit unter Eingabe der Prozessgröße PV und der Randbedingung BC beziehungsweise einer Mehrzahl von Randbedingungen BC und unter

Berücksichtigung eines Optimierungskriteriums oder mehrerer Optimierungskriterien in Echtzeit ein optimiertes erstes Änderungsprofil PI der Prozessgröße PV erzeugen.

Das Optimierungskriterium drückt in diesem Zusammenhang das Kriterium aus, bezüglich dessen ein bestimmter

Automatisierungsprozess optimiert sein soll. Beispiele für Optimierungskriterien können sein, der Energieverbrauch oder der Materialverbrauch eines Automatisierungsprozesses, die Zeitdauer eines Prozesses oder der Verschleiß der

Prozesskomponenten. Das Optimierungskriterium hängt dabei eng mit der Zielrichtung und der Art des jeweiligen

Automatisierungsprozesses zusammen .

Da aufgrund der Ausgestaltung des künstlichen Neuronalen Netzes und dessen Eigenschaft, dass das Netz stets nach einer vorbestimmten Zeitdauer zu einem Ergebnis gelangt, unabhängig davon wie komplex der Optimierungsprozess ist oder wie unzureichend die Startinformationen oder der Lernzustand des Netzes sind, können die Ergebnisse des Optimierungsprozesses von unterschiedlicher Qualität sein und müssen daher

überprüft werden.

In einem zweiten Verfahrensschritt 103 wird mittels eines numerischen Algorithmus auf Basis des ersten Änderungsprofils PI ein zweites Änderungsprofil P2 ermittelt.

Hierzu wird in einem dritten Verfahrensschritt 105 eine ausgewählte Profilfunktion PF mittels eines numerischen

Anpassungsprozesses an das erste Änderungsprofil PI

angepasst .

Eine Profilfunktion PF ist in diesem Zusammenhang eine mathematische Funktion, die geeignet ist, das erste

Änderungsprofil PI zu beschreiben. Beispielsweise kann eine Profilfunktion PF ein quintischer Spline sein.

Der numerische Anpassungsprozess im dritten Verfahrensschritt 105 ist im vorliegenden Zusammenhang ein Fit-Prozess, bei dem durch Variation von Parametern der Profilfunktion PF der Verlauf der Profilfunktion PF an den Verlauf des jeweiligen ersten Änderungsprofils PI angenähert wird. Das Anpassen der ausgewählten Profilfunktion PF an das erste Änderungsprofil PI des dritten Verfahrensschrittes 105 wird durch ein

numerisches Näherungsverfahren durchgeführt. Beispielsweise kann die Anpassung durch eine Spline-Interpolation

durchgeführt werden.

Während des Anpassens der ausgewählten Profilfunktion PF an das erste Änderungsprofil PI im dritten Verfahrensschritt 105 wird berücksichtigt, dass die Profilfunktion PF die

Randbedingungen BC erfüllt.

Das Anpassen der ausgewählten Profilfunktion PF an das erste Änderungsprofil PI im dritten Verfahrensschritt 105 ergibt somit eine Profilfunktion PF, die der zumindest einen

Randbedingung BC genügt und einen Verlauf aufweist, der dem des ersten Änderungsprofils PI angenähert ist.

Der Verlauf der angepassten Profilfunktion PF stellt somit ein Änderungsprofil P dar, das die Randbedingungen BC erfüllt und nahezu den Optimierungsgrad des ersten Änderungsprofils PI aufweist. Durch die Abweichungen der Profilfunktion PF zum ersten Änderungsprofil PI, beispielsweise in den

Randbedingungen BC, erreicht die Profilfunktion PF nicht den Optimierungsgrad des ersten Änderungsprofils PI.

Der individuelle Verlauf des ersten Änderungsprofils PI spiegelt den Optimierungsgrad des ersten Änderungsprofils PI in Bezug auf das Optimierungskriterium oder die

Optimierungskriterien wieder. Ein Profil, das diesem Verlauf entspricht, ist gegenüber dem Optimierungskriterium zu nahezu gleichem Maß optimiert, wie das erste Änderungsprofil PI.

Darauffolgend wird in einem vierten Verfahrensschritt 107 die angepasste Profilfunktion PF als ein zweites Änderungsprofil P2 identifiziert. Das zweite Änderungsprofil P2 ist folglich gemäß dem echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen

Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahren bezüglich dem Optimierungskriterium optimiert und erfüllt die

Randbedingungen BC .

In einem fünften Verfahrensschritt 109 wird das zweite

Änderungsprofil P2 dahingehend überprüft, ob dieses

zusätzlich zu den Randbedingungen BC weitere Nebenbedingungen SC erfüllt.

Diese Nebenbedingungen SC können beispielsweise ein Maximal-, Minimalwert der Prozessgröße PV, eine Maximal-,

Minimalgeschwindigkeit oder eine Maximal-,

Minimalbeschleunigung des Verlaufs der Prozessgröße PV sein.

Ergibt die Überprüfung im fünften Verfahrensschritt 109, dass das zweite Änderungsprofil P2 die zumindest eine

Nebenbedingung SC erfüllt, so wird in einem folgenden

sechsten Verfahrensschritt 111 der Automatisierungsprozess auf Basis des zweiten Änderungsprofils P2 gesteuert.

Ergibt die Überprüfung im fünften Verfahrensschritt 109 hingegen, dass das zweite Änderungsprofil P2 zumindest eine Nebenbedingung SC nicht erfüllt, die Erfüllung der

Randbedingung BC ist durch das Anpassen im dritten

Verfahrensschritt 105 der Profilfunktion PF ja stets

gewährleistet, wird in einem nächsten siebten

Verfahrensschritt 113 das zweite Änderungsprofil P2 verworfen und der Automatisierungsprozess auf Basis eines

Rückfallprofils P3 gesteuert.

Das Rückfallprofil P3 ist dabei derart ausgestaltet, dass dieses sowohl die Randbedingungen BC als auch die

Nebenbedingungen SC erfüllt jedoch nicht in Bezug auf das zumindest eine Optimierungskriterium optimiert ist.

Das Rückfallprofil P3 kann bezüglich der Randbedingungen BC und der Nebenbedingungen SC individuell erzeugt werden. Das Rückfallprofil P3 wird jedoch nicht mittels des

echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrens ermittelt. Alternativ kann für jeden Automatisierungsprozess aber auch auf bereits erzeugte, beispielsweise in einer entsprechenden Datenbank hinterlegte, Rückfallprofile P3 zurückgegriffen werden.

Eine Steuerung des jeweiligen Automatisierungsprozesses anhand eines zweiten Änderungsprofils P2 oder eines

Rückfallprofils P3 erfolgt, indem eine Prozessgröße PV dem jeweiligen Änderungsprofil P2, P3 entsprechend variiert wird.

Fig. 2 zeigt ein Ablaufdiagramm des Verfahrens 100 zum

Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit gemäß einer weiteren Ausführungsform.

Im Vergleich zu Fig. 1 unterscheidet sich das Verfahren 100 in Fig. 2 darin, dass das Anpassen der ausgewählten

Profilfunktion PF an das erste Änderungsprofil PI mittels des numerischen Anpassungsprozesses im dritten Verfahrensschritt 105 zwei weitere Verfahrensschritte aufweist.

In einem achten Verfahrensschritt 115 wird zumindest ein Datenpunkt DP des ersten Änderungsprofils PI ermittelt.

Ein Datenpunkt DP ist in diesem Zusammenhang ein Wertepaar bestehend aus einem Wert des Arguments X und einem

entsprechenden Wert der Prozessgröße PV entlang dem ersten Änderungsprofil PI.

Je nach Komplexität des ersten Änderungsprofils PI kann auch eine Mehrzahl von Datenpunkten DP ermittelt werden, um mittels der Datenpunkte DP alle kennzeichnenden Stellen des ersten Änderungsprofils PI berücksichtigen zu können.

In einem folgenden neunten Verfahrensschritt 117 wird die bereits erwähnte Profilfunktion PF an die Randbedingungen BC und den Datenpunkt DP, beziehungsweise die Datenpunkte DP, angepasst .

Der neunte Verfahrensschritt 117 zum Anpassen der

Profilfunktion PF an die ausgewählten Datenpunkte DP und die Randbedingungen BC wird gemäß dem unter Fig. 1 im dritten Verfahrensschritt 105 beschriebenen Anpassungsprozess

durchgeführt, indem beispielsweise eine Spline-Interpolation der Datenpunkte DP und der Randbedingungen BC vorgenommen wird .

Nach dem Anpassen der Profilfunktion PF an den zumindest einen Datenpunkt DP gemäß dem neunten Verfahrensschritt 117 wird das Verfahren 100 gemäß den unter Fig. 1 beschriebenen vierten Verfahrensschritt 107, fünften Verfahrensschritt 109 und sechsten Verfahrensschritt 111 oder siebten

Verfahrensschritt 113 fortgesetzt.

Fig. 3 zeigt ein Ablaufdiagramm des Verfahrens 100 zum

Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit gemäß einer weiteren Ausführungsform.

Abweichend von den in Fig. 1 und Fig. 2 beschriebenen

Ausführungsformen weist der erste Verfahrensschritt 101 zwei weitere Verfahrensschritte auf.

Zunächst werden in einem zehnten Verfahrensschritt 119 die zumindest eine Randbedingung BC und die zumindest eine

Nebenbedingung SC bestimmt.

Die Randbedingungen BC und Nebenbedingungen SC können in diesem Zusammenhang entweder von einem Nutzer des Verfahrens 100 individuell auf den jeweiligen Automatisierungsprozess und die jeweilige Prozessgröße PV angepasst und selbstständig erzeugt werden. Denkbar wäre auch, dass die jeweiligen

Randbedingungen BC und Nebenbedingungen SC aus einer

Datenbank entnommen werden. Ebenfalls wäre möglich, dass das Verfahren 100 genannte Randbedingungen BC und

Nebenbedingungen SC unter Kenntnis des

Automatisierungsprozesses und unter Kenntnis entsprechender Eigenschaften der jeweiligen Hardwarekomponenten des

Automatisierungssystems eigenständig erzeugt.

In einem elften Verfahrensschritt 120 wird mittels des echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrens unter Berücksichtigung der Randbedingungen BC und der Nebenbedingungen SC ein erstes Änderungsprofil PI erstellt.

Im Folgenden wird in dem achten Verfahrensschritt 115 zumindest ein Datenpunkt DP des ersten Änderungsprofils PI ermittelt, in dem neunten Verfahrensschritt 117 eine

ausgewählte Profilfunktion PF an den zumindest einen

Datenpunkt DP und die zumindest eine Randbedingung BC angepasst und in dem vierten Verfahrensschritt 107 die angepasste Profilfunktion PF als zweites Änderungsprofil P2 identifiziert .

Zeitlich vor oder parallel zur Bestimmung des zweiten

Änderungsprofils P2 im vierten Verfahrensschritt 107 wird in einem zwölften Verfahrensschritt 121 auf Basis der

Randbedingungen BC und der Nebenbedingungen SC ein

Rückfallprofil P3 ermittelt.

Das Rückfallprofil P3 kann hierbei für jeden

Automatisierungsprozess individuell erzeugt werden. Auch denkbar wäre, dass das Rückfallprofil P3 aus einer Mehrzahl bereits bekannter und gespeicherter Profile ausgewählt wird.

Im Folgenden wird gemäß den vorangegangenen Ausführungsformen das zweite Änderungsprofil P2 hinsichtlich der Erfüllung der Nebenbedingungen SC im fünften Verfahrensschritt 109

überprüft und der Automatisierungsprozess entweder im

sechsten Verfahrensschritt 111 mit dem zweiten

Änderungsprofil P2, wenn dieses die Nebenbedingungen SC erfüllt, oder im siebten Verfahrensschritt 113 mit dem

Rückfallprofil P3 gesteuert, wenn das zweite Änderungsprofil P2 den Nebenbedingungen SC nicht entspricht.

Im Folgenden wird das oben beschriebene Verfahren 100 zum Steuern eines Automatisierungsprozesses in Echtzeit anhand einer weiteren Ausführungsform nochmals näher beschrieben. In der im Folgenden dargestellten Ausführungsform ist der

Automatisierungsprozess ein linearer Transportprozess, der durch ein Transportsystem wie in Fig. 14 und Fig. 15 gezeigt ist, ausgeführt wird. Hierzu ist eine lineare

Transportvorrichtung 1405 entlang einer vorbestimmten

Laufschiene 1407 bewegbar ausgebildet, um Transportvorgänge durchzuführen .

Als Prozessgröße PV ist in dieser Ausbildungsform die

Position der lineare Transportvorrichtung 1405 innerhalb eines entsprechenden Koordinatensystems gewählt. Vorzugsweise ist die Position in Relation zu der vorbestimmten Laufschiene 1407 bestimmt, sodass durch die Prozessgröße PV die Position der linearen Transportvorrichtung 1405 auf der Laufschiene 1407 ausgedrückt ist.

Als Argument X zur Prozessgröße PV ist die Zeit gewählt. Ein Änderungsprofil P beschreibt damit den zeitlichen Verlauf der Position einer linearen Transportvorrichtung 1405 auf einer Laufschiene 1407.

Fig. 4 bis Fig. 10 zeigen jeweils ein Position-Zeit-Diagramm zur graphischen Illustration eines Verfahrensschritts des Verfahrens 100 zum Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß der genannten Ausführungsform.

In Fig. 4 sind gemäß einem zehnten Verfahrensschritt 119 die Randbedingungen BC bestimmt.

In der vorliegenden Ausführungsform umfassen die

Randbedingungen BC eine Startposition und eine Endposition der linearen Transportvorrichtung 1405. Die Start- und

Endpositionen sind durch jeweils ein Kreuz zu den

Argumentwerten X=0 und X=10 dargestellt, wobei die

Argumentwerte X=0 und X=10 vorliegend Beginn und Ende des Transportprozesses symbolisieren .

Ferner umfassen die Randbedingung BC eine Startdynamik und eine Enddynamik, die jeweils durch eine in der Startposition beginnenden beziehungsweise in der Endposition endenden geraden Linie gekennzeichnet sind.

Die Start- und Enddynamik umfassen jeweils Start- und

Endgeschwindigkeiten und Start- und Endbeschleunigungen sowie die Richtung der Bewegung der linearen Transportvorrichtung 1405.

Die Start- und Endgeschwindigkeiten lassen sich aus den

Steigungen der geraden durchgezogenen Linien ermittelt.

Die Start- und Endbeschleunigungen lassen sich aus den

Krümmungen der geraden durchgezogenen Linien bestimmen.

Die Start- und Endrichtungen ergeben sich aus der Steigung der durchgezogenen Linien, wobei eine positive Steigung eine Bewegung eine erste Richtung und eine negative Steigung eine Bewegung in eine der ersten Richtung entgegengesetzte zweite Richtung beschreibt.

In der in Fig. 4 gezeigten Ausführungsform sind die Start-und Endgeschwindigkeiten identisch, was durch die

Parallelität der jeweiligen Linien deutlich ist, und weisen einen von Null verschiedenen konstanten Wert auf. Die Start-und Endbeschleunigungen nehmen demzufolge den Wert Null an. Bei der hier beschriebenen Bewegung handelt sich um eine gleichförmige, nichtbeschleunigte Bewegung.

Vorliegend ist somit ein Transportprozess beschrieben, in dem zu Beginn des Prozesses und an dessen Ende, die lineare Transportvorrichtung 1405 bereits und weiterhin in Bewegung ist. Der hier beschriebene Prozess ist demnach als ein

Teilprozess zu verstehen, in dem nur ein Teil der

Transportbewegung der linearen Transportvorrichtung 1405 gesteuert wird.

Die hier dargestellten Geschwindigkeiten und Beschleunigungen dienen jedoch ausschließlich illustrativen Zwecken und beschreiben keine reale Bewegung einer linearen

Transportvorrichtung 1405 auf einer Laufschiene.

In Fig. 5 ist gemäß einem ersten Verfahrensschritt 101 mittels des echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen

Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrens ein erstes Änderungsprofil PI ermittelt. In der dargestellten Ausführungsform ist das echtzeitfähige auf einem

nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren durch ein künstliches Neuronales Netz realisiert, in dessen Lernprozess ein nichtlinearer

Optimierungsprozess durchgeführt wird.

Das erste Änderungsprofil PI ist durch die gepunktete Kurve dargestellt und beschreibt den zeitlichen Verlauf der

Position der linearen Transportvorrichtung 1405 auf der

Laufschiene 1407 von Anfang bis Ende des zu steuernden

Transportprozesses .

Der Verlauf des ersten Änderungsprofils PI drückt den

Optimierungsgrad des ersten Änderungsprofils PI in Bezug auf bestimmte Optimierungskriterien aus, gemäß denen das

echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende Erkennungsverfahren zur Ermittlung des ersten Änderungsprofils PI im ersten Verfahrensschritt 101

beziehungsweise im elften Verfahrensschritt 120 durchgeführt wurde .

Das hier dargestellte erste Änderungsprofil PI dient jedoch lediglich zur Illustration und beschreibt keine tatsächliche Transportbewegung einer linearen Transportvorrichtung 1405. Auch ist das hier dargestellte erste Änderungsprofil PI nicht bezüglich eines bestimmten Optimierungskriteriums optimiert. Vielmehr ist der hier dargestellte Verlauf des ersten

Änderungsprofils PI beliebig und ohne Intention gewählt, mit dem dargestellten ersten Änderungsprofil PI eine reale

Situation eines realen Automatisierungsprozesses zu

beschreiben .

Ferner ist in Fig. 5 dargestellt, dass das erste Änderungsprofil PI nicht die Randbedingungen BC erfüllt.

Vorliegend erreicht das erste Änderungsprofil PI nicht die Anfangs- und Endpositionen und weicht in der

Endgeschwindigkeit ab.

Darüber hinaus weicht das erste Änderungsprofil PI mindestens in der Endrichtung der linearen Transportvorrichtung 1405 ab. Mit Endrichtung ist die Richtung der linearen

Transportvorrichtung 1405 gemeint, in der die lineare

Transportvorrichtung 1405 zur Endposition gelangt.

In Fig. 5 weist das erste Änderungsprofil PI im Startpunkt eine positive Steigung auf und beschreibt damit eine

Startbewegung der linearen Transportvorrichtung 1405 in die erste Richtung. Die positive Steigung des ersten

Änderungsprofils PI im Startpunkt stimmt weitestgehend mit der Steigung der geraden Linie der Randbedingungen BC im Startpunkt überein.

Im Endpunkt weist das erste Änderungsprofil PI hingegen eine negative Steigung auf und beschreibt damit eine Bewegung der linearen Transportvorrichtung 1405 in die zweite Richtung. Im Gegensatz dazu weist die gerade Linie der Randbedingungen BC im Endpunkt eine positive Steigung auf. Die Randbedingungen sehen damit vor, dass die lineare Transportvorrichtung 1405 in einer Bewegung in die erste Richtung zum Endpunkt gelangt.

Derartige Abweichungen des ersten Änderungsprofils PI sind auf intrinsische Fehler echtzeitfähiger auf einem

nichtlinearen Optimierungsprozess basierender

Erkennungsverfahren, insbesondere künstlicher Neuronaler Netze, zurückzuführen.

Je nach Trainingsgrad des künstlichen Neuronalen Netzes können die Ergebnisse der Erkennungsprozesse besser oder schlechter den Randbedingungen BC und Nebenbedingungen SC genügen .

In Fig. 6 ist gemäß eines achten Verfahrensschritts 115 eine Mehrzahl von Datenpunkten DP (Kreuze) des ersten

Änderungsprofils PI (gepunktete Kurve) bestimmt.

Wie dargestellt ordnet jeder Datenpunkt DP einer bestimmten Zeit X eine dem ersten Änderungsprofil PI entsprechende

Position PV zu. Die Datenpunkte DP können individuell an beliebigen Stellen des ersten Änderungsprofils PI bestimmt werden .

Alternativ können die Datenpunkte DP in äquidistanten

Abständen gesetzt werden. Zusätzlich kann die Anzahl der Datenpunkte DP j e nach Komplexität des jeweiligen ersten Änderungsprofils PI variiert werden, um sicherstellen zu können, dass alle kennzeichnenden Stellen des ersten

Änderungsprofils PI berücksichtigt werden.

In Fig. 7 ist gemäß eines folgenden neunten

Verfahrensschritts 117 eine ausgewählte Profilfunktion PF (durchgezogene Kurve) an die Datenpunkte DP (Kreuze) und die Randbedingungen BC angepasst.

In der vorliegenden Ausführungsform ist als Profilfunktion PF ein quintischer Spline gewählt und als Anpassungsprozess eine Spline-Interpolation der Datenpunkten DP und der

Randbedingungen BC durchgeführt worden.

Die angepasste Profilfunktion PF erreicht alle Datenpunkte DP und erfüllt die Randbedingungen BC, was dadurch illustriert ist, dass die Profilfunktion PF in der Startposition beginnt und in der Endposition endet und in direkter Nähe zu diesen Positionen mit der die Start- und Endgeschwindigkeit

darstellenden durchgezogenen Linien übereinstimmt.

Durch die jeweilige Wahl des quintischen Splines als

Profilfunktion PF ist gewährleistet, dass die Profilfunktion PF Stetigkeitsbedingungen genügt, die besagen, dass die

Profilfunktion PF, beziehungsweise das zweite Änderungsprofil P2, zumindest 2-fach stetig differenzierbar sind.

In Fig. 8 ist ferner eine Nebenbedingung SC dargestellt.

Als Nebenbedingungen SC ist in Fig. 8 ein Positionslimit, sprich eine maximale und minimale Position der linearen

Transportvorrichtung 1405 auf der Laufschiene 1407, bestimmt. Die Nebenbedingung SC ist durch die zwei waagerechten

parallelen Linien gekennzeichnet.

In dem beschriebenen linearen Transportprozess können jedoch auch weitere Nebenbedingungen SC berücksichtigt werden, die in den Figuren nicht dargestellt sind. Genauso können auch weitere Randbedingungen BC, die vorliegend nicht dargestellt oder diskutiert sind, von Bedeutung sein.

Beispielsweise können als Nebenbedingungen SC neben den

Maximal- und Minimalpositionen, Maximal- und

Minimalgeschwindigkeiten oder Maximal- und

Minimalbeschleunigungen der linearen Transportvorrichtung 1405 Berücksichtigung finden.

Die Nebenbedingungen SC können durch die Ausgestaltung des Prozessaufbaus , insbesondere durch die körperlichen Grenzen oder durch die Maximalbelastungen oder andere Eigenschaften der Prozesskomponenten, mittels derer der Prozess

durchgeführt wird, bedingt sein. Auch die jeweilige

Durchführung des Prozesses können entsprechende

Nebenbedingungen SC beeinflussen.

In Fig. 9 ist gemäß dem vierten Verfahrensschritt 107 die angepasste Profilfunktion PF als zweites Änderungsprofil P2 identifiziert .

Ferner ist gemäß einem folgenden fünften Verfahrensschritt 109 geprüft, ob das zweite Änderungsprofil P2 der

Nebenbedingungen SC genügt.

In Fig. 9 ist dargestellt, dass das zweite Änderungsprofil P2 der Nebenbedingung SC der minimalen Position entspricht, indem das zweite Änderungsprofil P2 die untere waagerecht Linie, die das minimale Positionslimit darstellt, nicht unterschreitet .

Das zweite Änderungsprofil P2 verletzt jedoch die

Nebenbedingung SC des maximalen Positionslimits, indem das zweite Änderungsprofil P2 die durch die obere waagerechte Linie dargestellte maximale Position überschreitet. Das zweite Änderungsprofil P2 sieht demnach unzulässige

Positionen UP der linearen Transportvorrichtung 1405 vor, die jenseits des maximalen Positionslimits der Nebenbedingungen SC liegen würden.

Die kreisförmigen Punkte kennzeichnen die durch das zweite Änderungsprofil P2 bestimmten unzulässigen Positionen UP der linearen Transportvorrichtung 1405, die gemäß der

Nebenbedingung SC unzulässig sind, da diese jenseits des Positionslimits angeordnet sind. Die kreuzförmigen

Markierungen kennzeichnen hingegen die durch das zweite

Änderungsprofil P2 bestimmten zulässigen Positionen ZP, die gemäß der Nebenbedingung SC zulässig sind.

Die Überprüfung des zweiten Änderungsprofils P2 kommt

folglich zu dem Ergebnis, dass das zweite Änderungsprofil P2 den Nebenbedingungen SC nicht genügt.

In Fig. 10 ist gemäß einem siebten Verfahrensschritt 113 das zweite Änderungsprofil P2 verworfen und das Steuern des linearen Transportprozesses findet gemäß einem Rückfallprofil P3 statt.

Wie in Fig. 10 dargestellt, entspricht das Rückfallprofil P3, dargestellt als durchgezogene Kurve, sowohl den

Randbedingungen BC als auch den Nebenbedingungen SC. Das Rückfallprofil P3 startet und endet in den jeweiligen Start-und Endpositionen und weist in diesen einen geradlinigen Verlauf mit einer Steigung auf, die den Start- und

Endgeschwindigkeiten entspricht. Darüber hinaus bleibt das Rückfallprofil P3 innerhalb der Positionslimits.

Das Rückfallprofil P3 ist jedoch nicht dem ersten

Änderungsprofil PI (gepunktete Kurve) und dem zweiten

Änderungsprofilen P2 entsprechend in Bezug auf die

Optimierungskriterien optimiert. Dies ist dadurch

verdeutlicht, dass der Verlauf des Rückfallprofils P3 zwar grob dem optimierten ersten Änderungsprofil PI folgt, in Einzelheiten jedoch substantiell vom ersten Änderungsprofil PI abweicht.

Die Steuerung des linearen Transportprozesses gemäß dem

Rückfallprofil P3 erfolgt, indem eine Antriebseinheit eines entsprechenden linearen Transportsystem angesteuert wird, eine lineare Transportvorrichtung 1405 des Transportsystems derart anzutreiben, dass die lineare Transportvorrichtung 1405 zu bestimmten Zeitpunkten gemäß dem Rückfallprofil P3 entsprechende Positionen auf einer Laufschiene 1407 des linearen Transportsystems einnimmt. Eine Steuerung des linearen Transportprozesses gemäß einem zweiten

Änderungsprofils P2 erfolgt in vergleichbarer Weise.

Fig. 11 und Fig. 12 zeigen jeweils ein Position-Zeit-Diagramm eines ersten Änderungsprofils PI des Verfahrens 100 zum

Steuern eines Automatisierungsprozesses gemäß einer

Ausführungsform.

Die Optimierung des ersten Änderungsprofils PI zeigt sich, wie oben bereits erwähnt, im jeweiligen Verlauf des ersten Änderungsprofils PI. Ein Änderungsprofil P, dessen Verlauf von diesem optimierten Verlauf abweicht, kann zwar einen Prozessverlauf des Automatisierungsprozesses darstellen, aber keinen optimierten Prozessverlauf.

In Fig. 11 und Fig. 12 ist jeweils ein Ergebnis eines echtzeitfähigen auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierenden Erkennungsverfahrens mit einem künstlichen

Neuronalen Netz dargestellt, wobei Fig. 11 ein erstes

Änderungsprofil PI (gestrichelte Kurve) , das durch ein gut trainiertes künstliches Neuronales Netz ermittelt wurde, und Fig. 12 ein erstes Änderungsprofil PI mittels einer

gestrichelte Kurve darstellt, das durch ein schlecht

trainiertes künstliches Neuronales Netz ermittelt wurde.

In Fig. 11 weist das erste Änderungsprofil PI eine lediglich geringfügige Abweichung von den Randbedingungen BC auf. Die Startposition und Startgeschwindigkeit werden leicht

verfehlt, während die Endposition und Endgeschwindigkeit erreicht werden.

Auch die Stetigkeitsbedingungen werden erfüllt. Insgesamt weicht die angepasste Profilfunktion PF (durchgezogenen

Kurve) nur geringfügig vom ersten Änderungsprofil PI

(gestrichelte Kurve) ab.

In Fig. 12 weist das erste Änderungsprofil PI hingegen eine substantielle Abweichung von den Randbedingungen BC auf.

Sowohl in den Start- und Endpositionen als auch in den Start-und Endgeschwindigkeiten weist das erste Änderungsprofil PI starke Abweichungen auf. Auch die angepasste Profilfunktion PF, dargestellt als (durchgezogenen Kurve) , ist lediglich im Mittelbereich in der Lage, das erste Änderungsprofil PI gut zu repräsentieren.

Bei derartig unzureichenden Ergebnissen, wie diese in Fig. 12 dargestellt sind, müsste das entsprechende künstliche

Neuronale Netz, beziehungsweise das echtzeitfähige auf einem nichtlinearen Optimierungsprozess basierende

Erkennungsverfahren, veranlasst werden, weitere

Trainingsdurchläufe beziehungsweise Lernprozesse zu

absolvieren, um in folgenden Erkennungsverfahren bessere Ergebnisse zu liefern.

Fig. 13 zeigt eine schematische Abbildung eines

Automatisierungssystems 1300 zur Durchführung eines

Automatisierungsprozesses .

Das Automatisierungssystem 1300 weist eine Prozesseinheit 1301 zum Ausführen des Automatisierungsprozesses und eine Steuerungseinheit 1303 zum Steuern der Prozesseinheit 1301 auf .

Die Prozesseinheit 1301 kann dem jeweiligen

Automatisierungsprozess entsprechende Prozesskomponenten aufweisen .

Beispielsweise kann das Automatisierungssystem 1300 ein lineares Transportsystem sein. Die Prozesseinheit 1301 könnte diesbezüglich zumindest eine bewegbare lineare

Transportvorrichtung 1405, zumindest eine Laufschiene 1407 zur Führung der linearen Transportvorrichtung 1405 und zumindest eine Antriebseinheit 1412 zum Antrieb der linearen Transportvorrichtung 1405 umfassen.

Fig. 14 zeigt eine schematische Abbildung des

Automatisierungssystems 1300 zur Durchführung eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer weiteren

Ausführungsform.

In der vorliegenden Ausführungsform ist das

Automatisierungssystem 1300 als ein lineares Transportsystem ausgebildet .

Es wird darauf hingewiesen, dass die Fig. 14 und folgend auch die Fig. 15 und Fig. 16 lediglich schematischer Natur und nicht maßstabsgetreu sind. In diesem Sinne können in den Figuren gezeigte Komponenten und Elemente zum besseren

Verständnis übertrieben groß oder verkleinert dargestellt sein. Ferner wird darauf hingewiesen, dass die Bezugszeichen in den Figuren unverändert gewählt worden sind, wenn es sich um gleich ausgebildete Elemente und/oder Komponenten und/oder Größen handelt.

Das lineare Transportsystems 1300 in Fig. 14 umfasst eine Prozesseinheit 1301 und eine mit der Prozesseinheit 1301 verbundene Steuerungseinheit 1303.

Die Prozesseinheit 1301 umfasst beispielsweise drei lineare Transportvorrichtungen 1405 und eine Laufschiene 1407, auf der die linearen Transportvorrichtungen 1405 angeordnet sind.

Die Laufschiene 1407 kann als geschlossene Bahn ausgebildet sein, die zwei gekrümmte Laufschienenabschnitte, im Folgenden auch als gekrümmte Laufschiene 1411 bezeichnet, und zwei gerade Laufschienenabschnitte, im Folgenden auch als gerade Laufschiene 1409 bezeichnet, aufweist. Mittels der

Laufschiene können die linearen Transportvorrichtungen 1405 entlang einer Laufrichtung 1417 geführt werden.

Darüber hinaus umfasst die Prozesseinheit 1301 eine

Antriebseinheit 1412, die in der vorliegenden Ausführungsform als gerade Motormodule 1413 und bogenförmige Motormodule 1415 ausgebildet ist. Die Geometrie der geraden Motormodule 1413 und/oder der bogenförmigen Motormodule 1415 kann beliebig variiert und kombiniert werden, ebenso wie die Kontur der gekrümmten Laufschiene 1411 und/oder geraden Laufschiene 1409.

Die geraden Motormodule 1413 und die bogenförmigen

Motormodule 1415 sind als Linearmotoren ausgebildet. Diese Linearmotoren weisen eine Mehrzahl von Statorzähnen 1419 auf, wobei zumindest um einen Teil der Statorzähne 1419 nicht dargestellte elektrische Spulen gewickelt sind, welche einzeln und getrennt voneinander bestrombar sind.

Mittels der Spulen kann ein magnetisches Wanderfeld erzeugt werden, mittels dem die linearen Transportvorrichtungen 1405 entlang der Laufschiene 1407 bewegbar sind.

Die Steuerungseinheit 1303 ist mit der Prozesseinheit 1301 verbunden und dient dazu, die Bewegung der linearen

Transportvorrichtungen 1405 auf der Laufschiene 1407 zu steuern .

Beispielsweise kann die Bewegung einer linearen

Transportvorrichtung 1405 mittels eines wie oben

beschriebenen Änderungsprofils P mit der Position der

linearen Transportvorrichtung 1405 als Prozessgröße PV, vergleichbar zu den in den Fig. 4 bis Fig. 12 beschriebenen Änderungsprofilen P, gesteuert werden.

Die in den Änderungsprofilen P beschriebenen Positionen entsprechen damit vorliegend Positionen einer jeweiligen linearen Transportvorrichtung 1405 auf der Laufschiene 1407. Mittels einer Sensoreinheit, in Fig. 14 nicht dargestellt, können diese Positionen ermittelt und mittels der geraden Motormodule 1413 und/oder bogenförmigen Motormodule 1415 exakt umgesetzt werden.

Die Steuerung einer linearen Transportvorrichtung 1405 durch die Steuerungseinheit 1303 gemäß einem ermittelten

Änderungsprofil P erfolgt demzufolge derart, dass die

Steuerungseinheit 1303 die gerade Motormodule 1413 und/oder bogenförmige Motormodule 1415 derart ansteuert, den linearen Transportvorrichtungen 1405 sukzessive zu den durch das

Änderungsprofil P bestimmten Positionen auf der Laufschiene 1407 anzufahren und so eine Transportbewegung auszuführen, die dem Verlauf des jeweiligen Änderungsprofils P entspricht.

Um Kollisionen mehrerer linearer Transportvorrichtungen 1405 auf der Laufschiene 1407 zu vermeiden, kann die

Steuerungseinheit 1303 bei der Ermittlung geeigneter

Änderungsprofile P für eine lineare Transportvorrichtung 1405 das Vorhandensein und die Bewegung weiterer linearer

Transportvorrichtungen 1405 berücksichtigen. Dies kann beispielsweise durch entsprechende Randbedingungen BC

und/oder Nebenbedingungen SC realisiert werden.

Beispielsweise können Maximalgeschwindigkeiten der einzelnen linearen Transportvorrichtungen 1405 derart angepasst sein, dass ein Auffahren einer schnelleren linearen

Transportvorrichtung 1405 auf einen voranfahrenden

langsameren linearen Transportvorrichtungen 1405 vermieden wird. Beispielsweise können auch negative Geschwindigkeiten und damit verbundenes Rückwärtsfahren der linearen

Transportvorrichtungen 1405 durch entsprechende

Nebenbedingungen SC unterbunden sein.

Neben anderen linearen Transportvorrichtungen 1405 können auch Bewegungen eines zu transportierenden Guts in der

Steuerung der linearen Transportvorrichtung 1405 durch ein entsprechendes Änderungsprofil P berücksichtigt werden.

Beispielsweise kann die Bewegung einer linearen

Transportvorrichtung 1405 auf der Laufschiene 1407 derart auf die Bewegung eines zu transportierenden Guts, das sich auf einer separaten und in Fig. 14 nicht dargestellten Bahn bewegt, synchronisiert sein, dass lineare

Transportvorrichtungen 1405 und das zu transportierende Gut zu gleichen Zeiten an einem Aufnahmeort eintreffen, an dem die lineare Transportvorrichtung 1405 das zu transportierende Gut aufnimmt und von dort aus zu einem Abgabeort

transportiert .

Ein wie in den Fig. 4 bis Fig. 12 dargestelltes

Änderungsprofil P zur Steuerung einer linearen

Transportvorrichtung 1405 kann eine Bewegung der linearen Transportvorrichtung 1405 entlang der vollständigen

Laufschiene 1407 beschreiben, sodass die lineare

Transportvorrichtung 1405 einen ganzen Umlauf entlang der Laufschiene 1407 absolviert. Ein entsprechendes

Änderungsprofil P kann aber auch mehrere Umläufe der linearen Transportvorrichtung 1405 beschreiben. Alternativ kann ein entsprechendes Änderungsprofil P auch nur eine Bewegung einer linearen Transportvorrichtung 1405 entlang eines

Teilabschnitts der Laufschiene 1407 beschreiben, sodass für einen vollständigen Umlauf der linearen Transportvorrichtung 1405 mehrere Änderungsprofile P zeitlich nacheinander

ausgeführt werden müssten.

Mittels der Steuereinheit 1303 und entsprechend aufeinander abgestimmter Änderungsprofile P können die linearen

Transportvorrichtungen 1405 einzeln, in einer Gruppe von mehreren linearen Transportvorrichtungen 1405 frei oder synchron bewegt werden. Damit sind die linearen

Transportvorrichtungen 1405 des linearen Transportsystems 1300 flexibel für verschiedene Positionier- beziehungsweise Transportaufgaben einsetzbar.

Fig. 15 zeigt eine perspektivische Seitenteilansicht des linearen Transportsystems 1300 in Fig 14.

Dargestellt sind eine gerade Laufschiene 1409 sowie eine gekrümmte Laufschiene 1411 und drei linearen

Transportvorrichtungen 1405, wobei die Anzahl der linearen Transportvorrichtungen 1405, wie in Fig. 14, beliebig gewählt ist und auch von der dargestellten Anzahl abweichen kann.

Die Antriebseinheit 1412 umfasst ein bogenförmiges Motormodul 1415 und ein gerades Motormodul 1413.

Die an den linearen Transportvorrichtungen 1405 angeordneten Magneten 1521 können in Verbindung mit dem zu Fig. 14

beschriebenen, mittels der Spulen erzeugten, magnetischen Wanderfeld angetrieben werden, ohne dass es weiterer aktiver Antriebselemente auf den linearen Transportvorrichtungen 1405 bedarf .

Der Stromfluss in den Spulen erzeugt das magnetische

Wanderfeld für eine Wirkverbindung mit den Magneten 1521 der linearen Transportvorrichtungen 1405. Eine Wirkverbindung beschreibt eine Wechselwirkung des magnetischen Wanderfeldes der Spulen mit den Magneten 1521 der linearen

Transportvorrichtungen 1405, wodurch diese entlang der gekrümmten Laufschiene 1411 beziehungsweise geraden

Laufschiene 1409 bewegt werden.

Über die individuelle Ansteuerung der Spulen kann somit jede lineare Transportvorrichtung 1405 des als lineares

Transportsystem ausgebildeten Automatisierungssystems 1300 einzeln angesteuert werden. Es sind damit individuelle

Bewegungen einzelner linearer Transportvorrichtungen 1405 wie auch synchrone Bewegungen mehrerer linearer

Transportvorrichtungen 1405 möglich.

Zur Führung der linearen Transportvorrichtungen 1405 auf der Laufschiene 1407 kann jede lineare Transportvorrichtung 1405 jeweils eine Mehrzahl von Rollen 1523 aufweisen, die auf entsprechenden Laufflächen 1525 der Laufschiene 1407 abrollen können .

Die Steuerungseinheit 1303 kann eine integrierte

Steuerungseinheit oder eine externe Steuerungseinheit sein. Ferner kann die Steuerungseinheit eine Rechnereinheit, ein Personal-Computer, ein Laptop oder eine entsprechende

Applikation sein.

Alternativ kann das Automatisierungssystem 1300 auch ein planares Transportsystem sein.

Fig. 16 zeigt eine schematische Abbildung des

Automatisierungssystems 1300 zur Durchführung eines

Automatisierungsprozesses gemäß einer weiteren

Ausführungsform.

In der vorliegenden Ausführungsform ist das

Automatisierungssystem 1300 als ein planares Transportsystem ausgebildet .

Das als planares Transportsystem ausgebildete

Automatisierungssystem 1300 in Fig. 16 umfasst eine

Prozesseinheit 1301 und eine mit der Prozesseinheit 1301 verbundene Steuerungseinheit 1303.

Die Prozesseinheit 1301 umfasst eine planare

Transportvorrichtung 1605 und ein planares Bahnelement 1607, auf dem die planare Transportvorrichtung 1605 angeordnet ist.

Das planare Bahnelement 1607 beschreibt eine zweidimensionale ebene Fläche, auf der die planare Transportvorrichtung 1605 eine beliebige zweidimensionale, oder auch eindimensionale, Bewegung ausführen kann.

Die Prozesseinheit 1301 umfasst ferner eine Antriebseinheit 1612, die mit dem planaren Bahnelement 1607 verbunden ist und ausgebildet ist, die planare Transportvorrichtung 1605 zu einer Bewegung anzutreiben, wenn dieser auf dem planaren Bahnelement 1607 angeordnet ist.

Alternativ kann die Antriebseinheit auch in den Motormodulen integriert sein.

Die Prozesseinheit 1301 umfasst ferner eine Sensoreinheit, hier nicht dargestellt, die die Position der planaren

Transportvorrichtung 1605 auf dem planaren Bahnelement 1607 feststellen kann.

Die Steuerungseinheit 1303 ist mit der Antriebseinheit 1612 und gegebenenfalls der Sensoreinheit verbunden, um die eindimensionale oder zweidimensionale Bewegung der planaren Transportvorrichtung 1605 auf dem planaren Bahnelement 1607 zu steuern.

Die Steuerung der planaren Transportvorrichtung 1605 auf dem planaren Bahnelement 1607 durch die Steuerungseinheit 1303 gemäß einem Änderungsprofil P verläuft analog zu dem unter Fig. 4 bis Fig. 10 und Fig. 14, Fig. 15 beschriebenen

Verfahren 100.

Nach Ermittlung eines geeigneten Änderungsprofils P steuert die Steuerungseinheit 1303 die Antriebseinheit 1612 an, die planare Transportvorrichtung zu den dem jeweiligen

Änderungsprofil P entsprechenden Positionen auf dem planaren Bahnelement 1607 zu bewegen.

Abweichend von dem oben beschriebenen linearen

Transportprozess muss zu Steuerung der zweidimensionalen Bewegung der planaren Transportvorrichtung 1605 auf dem planaren Bahnelement 1607 im Zuge des planaren

Transportprozesses die Prozessgröße PV zwei

Positionskomponenten, eine x-Komponente und eine y-Komponente, aufweisen, um eine eindeutige Positionierung der planaren Transportvorrichtung 1605 auf dem planaren

Bahnelement 1607 zu ermöglichen.

Alternativ kann die Prozessgröße PV auch weitere Komponenten, beispielsweise eine zusätzliche z-Komponente oder andere Komponenten zur Positionsbestimmung, aufweisen.

Als Prozessgröße PV kann aber auch hier wiederum eine andere Größe als die Position der planaren Transportvorrichtung 1605 gewählt werden.

Fig. 17 zeigt eine schematische Abbildung eines

Speichermediums 1701 mit einem Computerprogramm 1703 zur Ausführung des Verfahrens 100 zur Steuerung eines

Automatisierungsprozesses .

Bezugszeichenliste

100 Verfahren zum Steuern eines

Automatisierungsprozesses

101 Ermitteln eines ersten Änderungsprofils

103 Ermitteln eines zweiten Änderungsprofils

105 Anpassen einer Profilfunktion an erstes

Änderungsprofil

107 Identifizieren der Profilfunktion als zweites

Änderungsprofil

109 Überprüfen des zweiten Änderungsprofils

111 Steuern anhand des zweiten Änderungsprofils

113 Steuern anhand des Rückfallprofils

115 Ermitteln eines Datenpunkts

117 Anpassen der Profilfunktion an Datenpunkt

119 Bestimmen der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen Nebenbedingung

120 Ermitteln des ersten Änderungsprofils unter Berücksichtigung der zumindest einen Randbedingung und der zumindest einen Nebenbedingung

121 Ermitteln des Rückfallprofils

P Änderungsprofil

PI erstes Änderungsprofil

P2 zweites Änderungsprofil

P3 Rückfallprofil

PV Prozessgröße

X Argument

BC Randbedingung

SC Nebenbedingung

DP Datenpunkt

PF Profilfunktion

ZP zulässige Position

UP unzulässige Position

1300 AutomatisierungsSystem

1301 Prozesseinheit

1303 Steuerungseinheit

1405 lineare Transportvorrichtung

1407 Laufschiene

1409 gerade Laufschiene

1411 gekrümmte Laufschiene

1412 Antriebseinheit

1413 gerades Motormodul

1415 bogenförmiges Motormodul 1417 Laufrichtung

1419 Statorzahn

1521 Magnet

1523 Rolle

1525 Lauffläche

1605 planare Transportvorrichtung

1607 planares Bahnelement

1612 Antriebseinheit

1701 Speichermedium

1703 Computerprogramm