Ausgewählte Projekte

CUBES Circle: Agrarsysteme der Zukunft: Ein geschlossenes symbiotisches Kreislaufsystem modularer Einheiten mit dem Ziel einer ressourceneffizienten Produktion von Lebensmitteln (2019-2028)

Im Projekt CUBES Circle (closed urban modular energy- and resource-efficient agricultural systems) werden drei agrarische Produktionssysteme – die Aquakultur, die Produktion von Insekten und die gärtnerische Pflanzenproduktion – als Kreislaufsystem miteinander vernetzt. Die Organismen verwerten dabei die Reststoffe aus den jeweiligen anderen Produktionsprozessen. So werden die Reststoffe aus dem einen Produktionsschritt im nächsten wieder zu Wertstoffen. Um das Kreislaufsystem zu kontrollieren und zu optimieren, sind die CUBES-Produktionssysteme digital miteinander vernetzt.

MORE-KIBA: Menschenverständliches, optimales Ressourcen- & Energie­management für komplexe, netzintegrierte, biogene Produktionsanlagen (2025-2028)

In Zeiten knapper Ressourcen ist es dringend erforderlich, Produktionsanlagen optimal zu betreiben. Vorschläge zur Optimierung technischer Prozesse werden dabei häufig auf der Grundlage mathematischer Algorithmen unterbreitet, die aufgrund der Komplexität der Anlagen und der algorithmischen Beschreibung für die Betreiber*innen schwer nachvollziehbar sein können. Dadurch werden Potenziale für einen nachhaltigen Betrieb verschenkt oder sogar Technologien verworfen, deren optimierter Betrieb kurzfristig zu erheblichen Einsparungen führen könnte. Das Ziel dieser Nachwuchsforschungsgruppe ist es, den Betreiber*innen von technisch komplexen Produktionssystemen die algorithmischen Entscheidungen mittels KI transparent und verständlich zu machen. Die Vorgehensweise wird am Beispiel einer Bioraffinerie demonstriert, die mit einem Energienetzsimulator gekoppelt ist. Die Transfer- und Anwendbarkeit der Ansätze wird durch die Partizipation verschiedener Betreiber*innen und Akteure aus der sächsischen Wirtschaft schon während des Projektes gewährleistet.

Beteiligte Professuren

• Professur Regelungstechnik und Systemdynamik (Prof. Dr. Stefan Streif, Koordination und Leitung)
• Professur Angewandte Funktionalanalysis (Prof. Dr. Daniel Potts)
• Professur Wissenschaftliches Rechnen (Prof. Dr. Martin Stoll)
• Juniorprofessur Numerische Mathematik (Jun.-Prof. Dr. Manuel Schaller)
• Professur BWL - Betriebliche Umweltökonomie und Nachhaltigkeit (Prof. Dr. Marlen Gabriele Arnold)
• Professur Allgemeine Psychologie & Human Factors (Prof. Dr. Stefan Brandenburg)
• Professur Energie- und Hochspannungstechnik (i. V. Dr. Jens Teuscher)
• Bereich Thermische Energietechnik der Professur Technische Thermodynamik (Apl. Prof. Dr. Thorsten Urbaneck; assoziiert)

DFG: Admissible Sets: Charakterisierung und Approximation des Rands der zulässigen Menge (2024-2027)

Die zulässige Menge eines beschränkten Regelkreises besteht aus allen Anfangswerten, für die eine Steuerung existiert, sodass die für das System geltenden Beschränkungen eingehalten werden können. Diese Menge wird in vielen Forschungsgebieten eingesetzt, darunter nachhaltiges Ressourcenmanagement, Epidemien, Energiesysteme und Robotik. Sie spielt zudem eine wichtige Rolle in Stabilitäts- und rekursiven Zulässigkeitsuntersuchungen in modelprädiktiver Regelung (MPC). In diesem Projekt nutzen wir das sogenannte Minimumprinzip aus, welches für spezielle Systemtrajektorien auf dem Rand der zulässigen Menge gilt, um die Menge selbst zu charakterisieren.

HZwo:RAHD: Wasserstoffspeicher- und Elektroantriebsfunktionslösung für schwere brennstoffzellenbetriebene Land- und Forstwirtschaftsfahrzeuge (2023-2026)

In diesem Projekt wird eine übergeordnete Regelung Gesamtfahrzeugregelung für brennstoffzellenbetriebene Land- und Forstwirtschaftsfahrzeuge entwickelt. Diese beinhaltet unter anderem ein optimales Energiemanagement der für das Antriebssystem aus Brennstoffzelle und Batterie und eine adaptive Traktionsregelung, welche die lokalen Bodenbedingung erfasst und die Traktionsleistung dementsprechend anpasst.

EETCM: Energieeffiziente und robuste Antriebsregelung von Zügen (2020-2023)

Trotz gleicher Streckenbedingungen können Kraftstoffverbrauch und Verschleiß ein und desselben Zuges stark variieren. Dies ist beispielsweise auf unterschiedliche Erfahrung und Streckenkenntnis der Triebfahrzeugführer zurückzuführen. Die fehlende Erfahrung spiegelt sich dabei in höheren Umweltbelastungen sowie Wartungskosten wieder. Um den Verschleiß an Schienen und Rädern zu verringern, wurde ein prädiktiver Ansatz genutzt, mit dem Ziel Gleiten und Schleudern (also das Durchdrehen der Räder) zu verhindern. Mit Hilfe Modellprädiktiver Regelung können Nebenbedingungen berücksichtigt und auf Störungen in Echtzeit reagiert werden. Die benötigte Robustheit wurde durch die Berücksichtigung einer unsicheren Masse des Zuges gewährleistet, welche die unbekannte Anzahl an Passagieren widerspiegelt. Im Projekt konnte gezeigt werden, dass eine Handlungsempfehlung für den Triebfahrzeugführer in Form einer Stellung des Fahr-Bremshebels ausgegeben werden kann, um den Zug ohne Auftreten von Gleiten und Schleudern energieoptimal und unter Einhaltung eines Fahrplans zum Ziel zu bewegen.
Die Projektergebnisse wurden im Rahmen einer wissenschaftlichen Konferenz, der ECC 2023, vorgestellt. Der Artikel mit weiteren Informationen ist hier bzw. hier zu finden.

Apfel4NULL: Einsatz von Sensoren für eine nachhaltige Produktion und Lagerung von Apfel (2020-2023)

Die Lagerung von Obst, insbesondere die Langzeitlagerung, ist heute für eine preisstabile Vermarktung, aber auch zur saisonübergreifenden Versorgung der Verbraucher in Europa von grundlegender Bedeutung. Robuste Vorhersagemethoden für Krankheiten von Äpfeln gibt es im Allgemeinen nicht. Methoden der Datenauswertung und des maschinellen Lernens zeigen ein großes Potenzial um solche komplexen Vorgänge zu klassifizieren. Basierend auf Spektralmessungen Wetterdaten und Lagermessungen wird so eine Klassifikation der Äpfel nach Fruchtqualität durchgeführt. Weitere Informationen finden sich auf dieser Internetseite.

FlexApp: Fütterungsmanagement für flexible Biogasanlagen im Praxisbetrieb (2023-2025)

Im Hinblick auf den weiteren Ausbau erneuerbarer Energieträger (wie Wind- und Solarenergie) leistet die bedarfsgerechte Strombereitstellung durch Biogasanlagen einen wichtigen Beitrag für die Flexibilität und Stabilität der zukünftigen Energieversorgung. Das Forschungsvorhaben zum Fütterungsmanagement für flexible Biogasanlagen im Praxisbetrieb befasst sich mit der Weiterentwicklung und großtechnischen Demonstration verfügbarer Regelungsverfahren zur bedarfsgerechten Biogasproduktion an landwirtschaftlichen Biogasanlagen. Durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit in den Fachgebieten der Bioverfahrenstechnik, Regelungstechnik und Betriebsökonomie wird eine aussagekräftige und belastbare Anwendung geeigneter Verfahren zur modellbasierten Anlagensimulation, Strompreisprognose und Prozessregelung ermöglicht. So sollen erstmals verfügbare Methoden zur automatisierten Prozesssimulation und -regelung gezielt im regulären Praxisbetrieb an einer großtechnischen Biogasanlage implementiert, evaluiert und optimiert werden.

HZwo:EcoCC: Entwicklung eines wirtschaftlichen und zuverlässigen Mess- und Regelungskonzeptes für automotive Brennstoffzellensysteme (2019-2022)

Im Rahmen der HZwo-Initiative befasst sich das Projekt Eco-CC mit der Entwicklung eines wirtschaftlicheren und zuverlässigeren Konzepts zur Messung und Regelung von Niedertemperatur-Polymerelektrolytmembran-Brennstoffzellen (PEMFC) für den Einsatz im Automobil. Durch die Kombination von Daten aus vorhandenen Sensoren mit regelungstechnischen dynamischen Modellen kann die Messgenauigkeit erhöht werden, ohne dass neue und teure Hardware entwickelt werden muss. Darüber hinaus ist diese softwarebasierte Lösung in der Lage, Fehler zu erkennen und fehlende Daten aus anderen Messungen zu rekonstruieren, oder sie könnte es sogar ermöglichen, derzeit verwendete Sensoren durch virtuelle zu ersetzen. Im Einzelnen verfolgt das Projekt unter anderem die Entwicklung und Validierung von regelungstechnischen dynamischen Modellen für spezifische Komponenten eines PEMFC-basierten Antriebsstrangs, die Analyse der Beobachtbarkeit des Systems und Identifikation von Optimierungspotentialen hinsichtlich der benötigten Hardwarekomponenten, die Implementierung eines Identifikations- und Adaptionsschemas für den Online-Prozess, die Analyse der Sensordatenfusion und der Möglichkeit von virtuellen Sensoren sowie die Implementierung und Test eines fehlertoleranten, optimalen Regelungsschemas für PEMFC-basierte Antriebsstränge.

ELFE: Exakte Lokalisierung und Fahrregelung für autonome Eisenbahnfahrzeuge (2023-2025)

Basierend auf fusionierten Positionsdaten (im Innen- und Außenbereich), die von Projektpartnern zur Verfügung gestellt werden, soll eine Bremsregelung entwickelt werden, um den Zug mit einer Abweichung von weniger als 10 Zentimetern an einem gewünschten Ort zum stehen zu bringen. Der Hintergrund ist dabei, dass verschiedene Bereitstellungsfahrten automatisiert durchgeführt werden sollen, um den Triebfahrzeugführer zu entlasten.
Ein Artikel in der Freien Presse (Lokalzeitung) berichtet ausführlich über das Vorhaben und unsere Aufgaben.

SensCEA: Sensorgestützte Effizienzsteigerung in Controlled Environment Agriculture (2023-2026)

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings zur Optimierung und Automatisierung von Kultivierungsprozessen für die Landwirtschaft in kontrollierter Umgebung (Gewächshäuser, vertikale Farmen). Kern des digitalen Zwillings ist eine Wachstumsmodellierung, die das Pflanzenwachstum in Abhängigkeit von den Stoff - und Energieströmen beschreibt, die unter anderem von der energieintensive Klima- und Lichtsteuerung beeinflusst werden. Durch die Modellierung soll das Prozessverständnis für das biotechnische System Gewächshaus vertieft werden, sodass der Energiebedarf reduziert werden kann. Dies soll etwa durch eine Verkürzung der Beleuchtungszeit mit künstlichem Licht (LED-Beleuchtung) durch erhöhte CO2-Düngung erreicht werden. Außerdem soll insbesondere das Potential optimaler Reglungsalgorithmen auf Grundlage der Modellvorhersagen genutzt werden (prädikative Regelung). Zur Modellbildung werden Daten in Experimente an GreenResearcher-Systemen von greenhub erhoben, der Datentransfer sowie die Entwicklung eine grafischen Userinterfaces erfolgt durch mewedo.

OptiFood: Entwicklung nachhaltiger und wettbewerbsfähiger Insektenlebensmittel (2024-2027)

Das Projekt zielt darauf ab, innovative Lebensmittel mit Insektenprotein zu entwickeln, die im Vergleich zu anderen konkurrierenden Produkten eine deutlich höhere Qualität, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit aufweisen, indem sie die Produktionskosten senken. Darüber hinaus sollen diese Lebensmittel auch als alternative Proteinquelle dienen. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen im Rahmen des Projekts die technologischen Grundlagen für die Entwicklung solcher Insektennahrungsmittel auf nachhaltige Art und Weise entwickelt und umgesetzt werden. Zum einen konzentriert sich das Projekt auf die Verarbeitung von Insektenprotein zu einem verzehrbaren Produkt. Zweitens konzentriert sich das Projekt auf die Senkung der Produktionskosten und die Erhöhung der Nachhaltigkeit der Produktionskosten durch die Auswahl der landwirtschaftlichen Nebenströme für Insektenfutter. Drittens muss ein geeignetes Proteinprodukt auf Insektenbasis auf der Grundlage des ausgewählten Futters entwickelt werden, indem der Wachstumsprozess der Insekten automatisiert wird. Die Förderung des Vorhabens erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages. Die Projektträgerschaft erfolgt über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung Unsere Aufgabe in diesem Projekt ist es, den Aufzuchtprozess in Abhängigkeit vom Futtereinsatz zu modellieren, um später anhand des Modells Entscheidungen zur Optimierung des Prozesses zu treffen, so dass qualitativ hochwertige (proteinreiche) Insekten produziert werden. Weitere Einzelheiten über das Projekt und seine Kooperationspartner finden Sie auf der Internetseite.

HZwo:StabiGrid: Technische und ökonomische Auslegung des Wasserstoffsystems zur Stabilisierung des Elektronetzes für 80% erneuerbare Energien (2023-2025)

Dieses Projekt wird eine umfassende Analyse der Herausforderungen bei der Integration von Wasserstoffsystem zur Stabilisierung des Elektronetzes liefern. Dazu wird die benötigte Kapazität der Wasserstoffsysteme im Elektronetz mit unterschiedlichen Kombinationen von erneuerbaren Energien und Synchronmaschinen ermittelt. Aus dem oben beschriebenen, komplexen Wechselspiel von Energieangebot und -nachfrage der beteiligten Teilsysteme (Elektroenergiesysteme, Wasserstoffsysteme, Energiemarkt) ergeben sich verschiedene wissenschaftliche Herausforderungen. Unsere Professur beschäftigt sich mit dem Einfluss von Stromrichtern auf die Stabilität des Energiesystems. Als zweiten Schwerpunkt befassen wir uns mit dem Entwurf einer robusten Regelung der Umrichter mit dem Fokus auf eine Integration der Wasserstoffspeichertechnologie in das Energienetz. Weitere Informationen finden sich auf der Internetseite des Projektes.

5D.Rail: Sensordatenanalyse für digitale Karten im intelligenten Bahnsystem (2024-2025)

In diesem Projekt sollen Kartendaten aufgenommen und klassifiziert werden, die Informationen entlang der Strecke speichern und auf die bei zukünftigen Fahrten zurückgegriffen werden kann. Diese Daten können beispielsweise Traktionsdaten beinhalten, die benötigt werden, um die Modellierung der Zugdynamik und dadurch auch die Regelung zur Vermeidung von Gleiten und Schleudern zu verbessern (siehe Projekt EETCM).

ReSIDA-H2: Smarte Brennstoffzellen - Sensorintegration und effiziente Datenanalyse für die Regelung von Wasserstoffbrennstoffzellen (2023-2025)

Ziel der interdisziplinären ESF-Nachwuchsforschungsgruppe ist die Entwicklung und Integration von neuartigen Sensorkonzepten direkt in den Brennstoffzellenstack sowie die Nutzung der Sensordaten zur effizienten Datenanalyse und Regelung. Dazu werden zwei Sensorkonzepte verfolgt, welche in Wasserstoffbrennstoffzellen als integrierbare Wasserstoffsensoren fungieren sollen. In enger Abstimmung mit Experten der Brennstoffzellen werden Sensorspezifikationen und Integrationskonzepte mit Hinblick auf eine praxisorientierte Ausrichtung entwickelt. Zusätzlich werden auf Basis entwickelter Modelle die Anforderungsprofile und Messparameter bestimmt. Mit Hilfe effizienter Datenanalyse werden die Sensordaten für die Anwendung von fortgeschrittenen Regelungsalgorithmen bereitgestellt. Weitere Informationen finden sich auf der Internetseite des Projektes. Im Rahmen des Projektes ist auch eine Publikation entstanden, die hier zu finden ist.

ENABLE: Entwicklung algenbasierter bioaktiver Lebensmittel (2024-2025)

Mikroalgen sind ein vielversprechender Rohstoff für neuartige und innovative Lebensmittel. Insbesondere die einzelligen Süßwasseralge Chlorella zofingiensis zeichnet sich durch zahlreiche wertbringende Inhaltsstoffe wie primäre und sekundäre Carotenoide und ein breites Spektrum an ungesättigten Fettsäuren aus. Ziel des Vorhabens ENABLE ist es, die verschiedenen trophischen Prozessmodi auf ihre ökonomische Rentabilität hin zu analysieren. Dazu werden sowohl ein Prozessmodell entwickelt als auch eine techno-ökonomische Analyse für verschiedene Herstellungsverfahren durchgeführt. Zudem stehen neue, möglichst schonende Aufarbeitungs- und Verarbeitungstechnologien mittels gepulster elektrischer Felder zur effizienten Extraktion frischer Algenbiomasse und einer entsprechend hohen Produktqualität und Bioaktivität im Fokus weiterer Untersuchungen. Abschließend werden im Projekt Demonstrationsprodukte aus C. zofingiensis entwickelt und sensorisch analysiert. Das soll wichtige Erkenntnisse zur Produktwahrnehmung und für zukünftige Produktentwicklungen liefern.

INTERKOP: Integrative und digitale Kopplungssysteme für biobasierte Wertstoffproduktion (2025-2027)

Das Projekt INTERKOP zielt darauf ab, Einzelmodule der kontrollierten Landwirtschaft (Controlled Environment Agriculture) durch Investitionen in Energiekopplung, Automatisierung, Digitalisierung und Robotik zu einer modernen, digitalisierten Bioraffinerie-Farm auszubauen. Diese soll als Technologie-Plattform für anwendungsnahe Forschung und interdisziplinäre Ausbildung dienen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die meist nur einzelne Prozessschritte betrachten, ermöglicht INTERKOP die Verknüpfung biologischer, stofflicher und energetischer Prozesse in einer praxisnahen Umgebung. Dadurch können energieoptimierte Bioraffinerieprozesse zur Herstellung von Bioprodukten und Energieträgern aus regionalen Rohstoffen erforscht werden. Die neue Infrastruktur eröffnet zudem technische, ökologische und sozialwissenschaftliche Forschungsfelder, etwa zur Digitalisierung der Bioökonomie, Kopplung regenerativer Energiesysteme, Automatisierung von Bioprozessen und Akzeptanz nachhaltiger Produktionskonzepte.

PhotoKon: Photokatalytische Konversion von CO2 in Glykolat durch mikrobielle Zellfabriken unter Nutzung von Zufallsmutagenese und künstlicher Intelligenz (2024-2027)

Im interdisziplinären Kooperationsprojekt PhotoKon zwischen der TU Chemnitz, der Universität Leipzig und dem Fraunhofer FEP beschäftigen sich Biologen und Ingenieure mit der Entwicklung photokatalytischer Zellfabriken, die CO2 über den Photosyntheseapparat in die organische Plattformchemikalie Glykolat umwandeln. PhotoKon erarbeitet die wissenschaftlichen Grundlagen zur Nutzung ionisierender Strahlung als neues Verfahren zur gezielten Züchtung und Optimierung von photosynthetisch aktiven Zellen. Das Screening und die Isolation von positiven Mutanten erfolgt durch ein KI-basiertes Bilderkennungsverfahren. Durch die Isolation vielversprechender Zellfabriken können sowohl die biologischen Grundlagen zur Wirkung ionisierender Strahlung auf die Zellen untersucht als auch die Skalierung in technischen Bioprozessen umgesetzt werden. Durch eine intelligente Regelungstechnik zur effizienten Produktion von Glykolat im Labormaßstab eröffnet die PhotoKon-Technologie eine Möglichkeit zur nachhaltigen und biobasierten Konversion von CO2 in die Basischemikalie. Das Verfahren liefert wichtige biologische Erkenntnisse und technologische Entwicklungen zur Bereitstellung organischer Verbindungen, die direkt aus CO2 für eine regionale Bioökonomie bereitgestellt werden können.

H2BioProd: Technologieplattform für die Produktion von biogenem Wasserstoff und von Bioökonomie-Produkten mittels Reststoffen und erneuerbaren Energien (2024-2026)

Zielstellung: Im Rahmen des Vorhabens H2BioProd plant die TU Chemnitz die Einrichtung einer Technologieplattform für die Verwertung von Reststoffen durch gekoppelte Controlled En-vironment Agriculture (CEA) Module. CEA-Module umfassen technische Einrichtungen zur effizienten Produktion von Biomassen unter kontrollierten Umgebungsbedingungen (z.B. Pflanzen, Algen, Pilze). Diese können sowohl stofflich als auch energetisch verwertet werden.
Infrastruktur: Die Plattform kombiniert spezialisierte Einzelgeräte zur Analyse biogener Prozesse mit modularen, koppelbaren Produktionseinheiten, die ressourcen- und energieeffiziente Kreislaufprozesse abbilden können. Dadurch entsteht eine flexible Forschungsinfrastruktur, die die Entwicklung neuer Wertschöpfungsketten und innovativer Bioprodukte ermöglicht. Die Geräteinvestitionen ermöglichen zudem die Erforschung neuer technischer und sozialwissenschaftlicher Fragestellungen in der sächsischen Energie- und Rohstoffwende, hin zu einer nachhaltig wirtschaftenden Bioökonomie. Neben den verfahrens- und regelungstechnischen Fragstellungen in der Verwertung komplexer biogener Ressourcen und der Produktion kreislauffähiger Bioprodukte ergeben sich neue interdisziplinäre Fragestellungen.