Kontrollentscheidungen

Kontrollentscheidungen bezeichnet man in der Regel als die Entscheidungen darüber, welche Stellgrößen ein dynamisches System als Reaktion auf gemessene Größen, Modellannahmen und Ziele erhält, um ein gewünschtes Verhalten zu erreichen. Sie sind zentrale Bestandteile von Regelungstechnik, Automatisierung, Robotik und Prozessmanagement.

In einem typischen Regelkreis basieren Kontrollentscheidungen auf Beobachtungen des Systems (Sensoren), einer Zustands- oder Beobachtungsabschätzung, einem Kontrollgesetz oder einer Steuerpolitik sowie der Umsetzung der Stellgrößen über Aktoren. Dadurch entsteht ein geschlossener Regelkreis, der Störungen und Unsicherheiten entgegenwirkt und Abweichungen vom Sollwert minimiert.

Kontrollentscheidungen lassen sich nach Zielsetzung, Vorgehensweise und Komplexität unterscheiden. Typische Kategorien sind regulatorische Kontrollen (Stabilisierung eines Referenzwerts), Nachführung von Referenzen (Tracking), Störungs- und Unsicherheitsrobustheit sowie sicherheitsrelevante Einschränkungen. Methoden reichen von klassischen Regelgesetzen wie PID- oder LQ-Regelung über zustandsbasierte Regler (State Feedback, LQR) bis hin zu Optimierungsansätzen wie Model Predictive Control (MPC) und adaptiven oder robusten Steuerstrategien. In jüngerer Zeit kommen auch lernbasierte Ansätze, etwa Verstärkungslernen, zur Entwicklung von Kontrollpolitiken zum Einsatz.

Wesentliche Kriterien für die Bewertung von Kontrollentscheidungen sind Stabilität, Leistungsfähigkeit (Reaktionszeit, Genauigkeit, Überschwingen), Robustheit gegenüber Störungen und Messrauschen sowie die Einhaltung von Sicherheit- und Betriebsgrenzen. Typische Anwendungsfelder sind Fahrzeugregelung, industrielle Prozesse, Robotik und Energieversorgung. Herausforderungen ergeben sich aus Nichtlinearität, Verzögerungen, unvollständigem Modellwissen und begrenzten Rechenressourcen.