Selbststeuerungssystemen

Bei Selbststeuerungssystemen handelt es sich um Systeme, die ihr eigenes Verhalten autonom regeln, um Ziele wie Stabilität, Effizienz oder Sicherheit zu erreichen. Sie nutzen Feedback, bei dem Istgröße mit einer Referenz verglichen wird, um den Eingriff anzupassen. Sie benötigen kein dauerhaft externes Kommando; oft kombinieren sie Regelung mit adaptivem Lernen.

Kernbestandteile sind Sensoren, Aktoren, eine Regelungslogik oder Algorithmen als Controller sowie ein Feedbackpfad. Der Regelkreis arbeitet typischerweise mit negativer Rückführung, wodurch Abweichungen korrigiert werden. Lern- oder Anpassungsmechanismen erlauben es dem System, Parameter und Verhalten an veränderte Bedingungen anzupassen.

Anwendungsbereiche liegen in Technik, Biologie und der Verhaltenswissenschaft. Technik: Thermostate, Prozessregelungen, autonome Fahrzeuge, Robotik und Energienetze. Biologie: Homöostase. Psychologie: Selbstregulation von Verhalten, Emotionen und Zielen.

Herausforderungen umfassen Verzögerungen, Rauschen, Nichtlinearitäten und Unsicherheit. Designprinzipien zielen auf Stabilität, Robustheit und Sicherheit ab, oft mit Redundanz und Sicherheitsgrenzen. Neue Entwicklungen umfassen adaptive, verteilte oder selbstheilende Systeme, die aus Daten lernen und sich anpassen.

Historisch stammen die Konzepte aus Kybernetik und Regelungstheorie; Norbert Wiener prägte den Rahmen. Heute reichen die Anwendungen von klassischen Regelsystemen bis zu lernenden, autonomen Systemen.