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In this paper a closed-loop substrate feed control for agricultural biogas plants is proposed. In this case, multi-objective nonlinear model predictive control is used to control composition and amount of substrate feed to optimise the economic feasibility of a biogas plant whilst assuring process stability. The control algorithm relies on a detailed biogas plant simulation model using the Anaerobic
Digestion Model No. 1. The optimal control problem is solved using the state-of-the-art multi-objective optimization method SMS-EGO. Control performance is evaluated by means of a set point tracking problem in a noisy environment.
Results show, that the proposed control scheme is able to keep the produced electrical energy close to a set point with an RMSE of 0.9 %, thus maintaining optimal biogas plant operation.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde der von Debevec und Malik verwendete Algorithmus zur Erstellung von HDR-Bildern als Plugin für die Bildverarbeitungssoftware ImageJ implementiert. Darüber hinaus wurde die Implementierung durch Tests auf ihre Funktionalität überprüft und Schwachstellen des Algorithmus erläutert. Durch Modifizierungen des erstellten Plugins wurden einige Schwächen des Algorithmus verbessert.