@phdthesis{Andrei2018, author = {Andrei, Andreea Cristina}, title = {Untersuchung und Optimierung robuster und hochlinearer rauscharmer Verst{\"a}rker in GaN-Technologie}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-44782}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2018}, abstract = {Die n{\"a}chste Generation von integrierten Sende- und Empfangsystemen erfordert sowohl robuste rauscharme Verst{\"a}rker als auch Leistungsverst{\"a}rker auf einem einzelnen Chip. Die GaN-HEMT-Technologie hat bisher gezeigt, dass sie durch ihre hohen Durchbruchspannungen, die hohe Elektronenbeweglichkeit und die niedrige Rauschzahl ein guter Kandidat f{\"u}r die Realisierung solcher Systeme ist. Diese Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit hochlinearen und robusten rauscharmen Verst{\"a}rkern, welche in Sender-Empf{\"a}nger-Systeme integriert werden k{\"o}nnen. Zuerst wird der GaN HEMT charakterisiert. Die Eigenschaften von Transistoren werden w{\"a}hrend des Burn-in Prozesses und gepulster Anregung mit hoher {\"U}berlast am Eingang analysiert. Damit werden die Grundlagen f{\"u}r das Verst{\"a}ndnis des Verhaltens eines Verst{\"a}rkers w{\"a}hrend und nach der {\"U}bersteuerung am Eingang gelegt. Der Hauptteil dieser Arbeit zeigt die Entwicklung und die Charakterisierung von robusten rauscharmen Verst{\"a}rkern. Dar{\"u}ber hinaus wird ein neues Konzept f{\"u}r die Steigerung der Robustheit entwickelt, gemessen und charakterisiert. Das Konzept verwendet eine neuartige Zusammenschaltung zweier Transistoren am Verst{\"a}rkereingang, wodurch die Spannungsfestigkeit gegen{\"u}ber hohen Leistungspegeln gesteigert wird. Damit konnten H{\"o}chstwerte von +44dBm mit CW-Anregung und +47dBm mit gepulster Anregung am Verst{\"a}rkereingang ohne Besch{\"a}digung demonstriert werden.}, subject = {GaN HEMT; Rauscharme Verst{\"a}rker; Robustheit; Stacked Verst{\"a}rker; {\"U}bersteuerung mit hoher Eingangsleistung; GaN HEMT; Low noise amplifier; Ruggedness; Stacked amplifier; Input power overdrive; Rauscharmer Verst{\"a}rker; Galliumnitrid; HEMT; Robuste Regelung}, language = {de} } @phdthesis{Kaule2023, author = {Kaule, Evelyne}, title = {Robuste rauscharme GaN Verst{\"a}rker : Untersuchung und Limitierung der Ausgangsleistung im {\"U}berlastfall}, doi = {10.26127/BTUOpen-6603}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-66035}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2023}, abstract = {Stetig steigende Leistungen der Leistungsverst{\"a}rker in den Sender-Empf{\"a}ngermodulen zwingen den rauscharmen Verst{\"a}rker zu einem immer h{\"o}heren Schutz am Eingang. Aufgrund hoher Durchbruchspannungen bieten GaN HEMTs eine robuste Eingangsstufe, womit ein Schutz des LNA Eingangs und die damit verbundene Verschlechterung der Rauschzahl unn{\"o}tig wird. Allerdings n{\"u}tzte dieser Schutz nicht allein den rauscharmen Verst{\"a}rker, da nachfolgende Stufen durch die hohen Ausgangsleistungen der GaN LNAs zerst{\"o}rt werden k{\"o}nnen. Daher widmet sich diese Arbeit der Untersuchung von robusten rauscharmen GaN Verst{\"a}rkern sowie verschiedener Schaltungen zum Schutz der nachfolgenden Stufen vor einer zu hohen Eingangsleistung, wobei die Rauschzahl unbeeinflusst bleiben soll. Da eine robuste Eingangsstufe relevant f{\"u}r diese Arbeit ist, wurden neuartige Designs von robusten GaN LNA MMIC untersucht. Einerseits wurde ein LNA MMIC Chip mit einer gestapelten Eingangsstufe entwickelt, womit die Eingangsleistung und entsprechend die Robustheit erh{\"o}ht werden konnte. In dieser Arbeit wird ein verbessertes Design des gestapelten GaN LNA MMIC vorgestellt, dessen Verst{\"a}rkung von mehr als 23 dB und ein Rauschmaß von 2,6 dB im C-Band Frequenzbereich erreicht. Anderseits wurde ein neuartiger multiband GaN LNA MMIC f{\"u}r die Frequenzen 0,8 GHz; 1,8 GHz und 3,6 GHz entwickelt. Dieser erreicht eine Verst{\"a}rkung von mehr als 29 dB bei 0,8 GHz und mehr als 34 dB bei 3,6 GHz mit einer maximalen Verst{\"a}rkung von 34,9 dB bei 1,8 GHz sowie einen minimalen Rauschmaß von 2,2 dB bei 3,6 GHz. Der multiband LNA MMIC ist mit einen OIP3 von mehr als 36dBm bei 3,6 GHz hochlinear. Weiterhin wurde f{\"u}r den gestapelten und den multiband GaN LNA MMIC die Robustheit mittels eines hochohmigen Widerstands in der Gate Versorgung verbessert. Im Rahmen der Charakterisierung von GaN Verst{\"a}rkern zeigt sich, dass der Gate DC und Drain DC Strom Indikatoren jeweils f{\"u}r die Kompression und S{\"a}ttigung der Ausgangsleistung im {\"U}berlastfall darstellen. Der Zusammenhang zwischen dem Gate DC Strom und dem {\"U}berlastfall war der Ausgangspunkt f{\"u}r die Entwicklung der Schaltungen zur Limitierung der Ausgangsleistung, um die nachfolgenden Stufen des LNAs zu sch{\"u}tzen. Daher wird dieser Strom zum Schalten eines Ausgangsd{\"a}mpfungsglieds sowie einer adaptiven Drain DC Versorgung verwendet. Das Ausgangsd{\"a}mpfungsglied wurde als ein GaN HEMT in Common-Gate Konfiguration an den Ausgang eines robusten GaN LNAs auf einen Chip geschalten, wodurch im {\"U}berlastfall eine D{\"a}mpfung von 29 dB erreicht wird. Weiterhin konnte durch die adaptive Drain DC Versorgung, welche als eine hybride Schaltung mit einem robusten GaN LNA MMIC als Kern entwickelt wurde, eine D{\"a}mpfung von 28 dB erzielt werden. Sowohl f{\"u}r das Ausgangsd{\"a}mpfungsglied als auch f{\"u}r die adaptive Drain DC Versorgung blieben die Kleinsignal Verst{\"a}rkung und das Rauschmaß des GaN LNA MMICs unbeeinflusst.}, subject = {GaN; HEMT; Rauscharmer Verst{\"a}rker; Robustheit; {\"U}berlastfall; MMIC; Galliumnitrid; HEMT; Rauscharmer Verst{\"a}rker; Robuste Regelung; {\"U}berlastkontrolle; Low-noise amplifier; LNA; Ruggedness; Overdrive condition}, language = {de} } @article{KrishnaSchifferRaisch, author = {Krishna, Ajay and Schiffer, Johannes and Raisch, J{\"o}rg}, title = {Distributed secondary frequency control in microgrids : robustness and steady-state performance in the presence of clock drifts}, doi = {10.26127/BTUOpen-5969}, abstract = {Microgrids are distributed systems with high share of inverter-interfaced renewable energy sources where stable and reliable system operation is realized by suitably controlling the inverters. In this work, we focus on secondary frequency control, which is an important ancillary service provided by the inverters. In the literature on secondary frequency control, the effect of clock drifts has often been neglected. However, clock drifts are practically unavoidable parameter uncertainties in inverter-based microgrids and we show that the most commonly employed distributed secondary frequency controllers exhibit performance deteriorations when taking clock drifts explicitly into consideration. Motivated by this, we propose a novel alternative control law called generalized distributed averaging integral (GDAI) control, which achieves the secondary control objectives of steady-state accurate frequency restoration and proportional power sharing in the presence of clock drifts. In addition, we derive a sufficient tuning criterion in the form of a set of linear matrix inequalities (LMIs) which guarantees robust stability of the closed-loop equilibrium point in the presence of uncertain clock drifts. Finally, our analysis is validated extensively via simulation with comprehensive comparisons to other related distributed control approaches.}, subject = {Microgrids; Distributed control; Consensus algorithms; Power systems; Secondary frequency control; Sekund{\"a}rfrequenzregelung; Mikronetze; Robustheit; Taktdifferenzen; Wechselrichter; Microgrid ; Wechselrichter; Taktfrequenz}, language = {en} } @phdthesis{Richter2021, author = {Richter, Lorenz}, title = {Solving high-dimensional PDEs, approximation of path space measures and importance sampling of diffusions}, doi = {10.26127/BTUOpen-5864}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-58647}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2021}, abstract = {Motivated by computing functionals of high-dimensional, potentially metastable diffusion processes, this thesis studies robustness issues appearing in the numerical approximation of expectation values and their gradients. A major challenge being high variances of corresponding estimators, we investigate importance sampling of stochastic processes for improving statistical properties and provide novel nonasymptotic bounds on the relative error of corresponding estimators depending on deviations from optimality. Numerical strategies that aim to come close to those optimal sampling strategies can be encompassed in the framework of path space measures, and minimizing suitable divergences between those measures suggests a variational formulation that can be addressed in the spirit of machine learning. A key observation is that while several natural choices of divergences have the same unique minimizer, their finite sample properties differ vastly. We provide the novel log-variance divergence, which turns out to have favorable robustness properties that we investigate theoretically and apply in the context of path space measures as well as in the context of densities, for instance offering promising applications in Bayesian variational inference. Aiming for optimal importance sampling of diffusions is (more or less) equivalent to solving Hamilton-Jacobi- Bellman PDEs and it turns out that our numerical methods can be equally applied for the approximation of rather general high-dimensional semi-linear PDEs. Motivated by stochastic representations of elliptic and parabolic boundary value problems we refine variational methods based on backward SDEs and provide the novel diffusion loss, which can be related to other state-of-the-art attempts, while offering certain numerical advantages.}, subject = {Approximation of high dimensional PDEs; Stochastic optimal control; Importance sampling; Machine learning; Robustness; Approximation hochdimensionaler PDEs; Stochastische optimale Steuerung; Importance Sampling; Machine Learning; Robustheit; Sequenzielle Monte-Carlo-Methode; Stochastisches Modell; Maschinelles Lernen; Stochastische optimale Kontrolle}, language = {en} } @techreport{StockmannWinkler2020, author = {Stockmann, Christian and Winkler, Herwig}, title = {Robustheit in Produktionssystemen aus Sicht der industriellen Praxis}, doi = {10.26127/BTUOpen-5241}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-52414}, year = {2020}, abstract = {Aktuell sind Produktionssysteme mit einer zunehmenden Unsicherheit und Instabilit{\"a}t konfrontiert, sodass St{\"o}rungen oder ungeplante Ver{\"a}nderungen schnell zu massiven Beeintr{\"a}chtigung der Leistungsf{\"a}higkeit f{\"u}hren k{\"o}nnen. Zum einen liegt das an einem immer volatileren Marktumfeld, das von steigenden Kundenerwartungen und internationalerem Wettbewerb gepr{\"a}gt ist. Zum anderen werden die Produktionssysteme selbst immer komplexer. Derzeit f{\"u}hren insbesondere k{\"u}rzere Planungszyklen und/oder der Einzug zunehmend vernetzter (IT-)Systeme zu einer h{\"o}heren Komplexit{\"a}t. Damit Unternehmen unter solchen Bedingungen leistungs- und wettbewerbsf{\"a}hig bleiben, ist es essentiell, bei der Konfiguration von Produktionssystemen, eine hohe Robustheit gegen{\"u}ber St{\"o}rungen und ungeplanten Ver{\"a}nderungen einzuplanen. Trotz einer Vielzahl an modelltheoretischen Studien zu Robustheit im (erweiterten) Produktionskontext hat sich bis dato kein etabliertes Verst{\"a}ndnis dar{\"u}ber herausgebildet, was Robustheit in einem Produktionssystem {\"u}berhaupt bedeutet, in welchem Zusammenhang es mit anderen F{\"a}higkeiten, wie bspw. Flexibilit{\"a}t oder Resilienz, steht oder wie man sie sinnvoll messen kann. Dies mag auch daran liegen, dass die Einsch{\"a}tzungen und Vorgehensweisen aus der industriellen Praxis bislang nur wenig Ber{\"u}cksichtigung fanden. Aus diesem Grund wurde eine empirische Studie unter Entscheidungstr{\"a}gern in verarbeitenden Betrieben durchgef{\"u}hrt. Dabei wurden das Begriffsverst{\"a}ndnis, die Relevanz, Einfl{\"u}sse sowie die Bewertung von Robustheit in Produktionssystemen aus Sicht der industriellen Praxis erfasst. Es zeigte sich u.a., dass viele Praktiker kein klares Bild von der Robustheit haben. Sie wird zudem oft als verbesserungsw{\"u}rdig beurteilt und von den wenigsten Unternehmen systematisch evaluiert.}, subject = {Robustheit; Produktion; Produktionssysteme; Industrielle Praxis; Umfrage; Robustness; Prodcution; Production Systems; Manufacturing; Industrial Practice; Survey; Robustheit; Produktionssystem; Industrie; Online-Befragung}, language = {de} } @phdthesis{Voekler2021, author = {V{\"o}kler, Sascha}, title = {Machine-Learning-Verfahren in der Produktlinienoptimierung - Simulationsrechnungen und Robustheit}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-55796}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2021}, abstract = {Die Produktlinienoptimierung auf Basis der Conjointanalyse ist eines der wichtigsten Probleme der Marketingforschung. Das Ziel der Produktlinienoptimierung ist das Identifizieren einer optimalen Produktlinie bzgl. des Gewinns und Marktanteils. F{\"u}r die Modellierung der Auswahlwahrscheinlichkeiten der Produkte unter Ber{\"u}cksichtigung der Konsumentenpr{\"a}ferenzen werden deterministische und probabilistische Entscheidungsregeln verwendet. Darauf aufbauend werden f{\"u}r jede Entscheidungsregel jeweils eine Gewinn- und eine Marktanteilsmaximierungszielfunktion aus der Literatur ausgew{\"a}hlt. Als Kombinatorisches Optimierungsproblem ist die Produktlinienoptimierung NP-hard, wodurch die Berechnung der Optima schon bei mittelgroßen Problemgr{\"o}ßen nicht mehr m{\"o}glich ist. Aus diesem Grund sind Verfahren aus dem Machine-Learning n{\"o}tig, um die Optima in angemessener Rechenzeit zu approximieren. Die verwendeten Machine-Learning-Verfahren sind Genetische Algorithmen, das Min-Max Ant-System, Particle-Swarm-Optimization und Simulated Annealing, deren Parameter in Abh{\"a}ngigkeit der Problemgr{\"o}ße adaptiv definiert werden. Durch einen neuartigen Clusteransatz k{\"o}nnen Genetische Algorithmen das deterministische Produktlinienoptimierungsproblem im Sinn der Zielfunktionswertqualit{\"a}t am besten l{\"o}sen. Das Min-Max Ant-System mit lokaler Suche ist am besten f{\"u}r die deterministische Gewinnmaximierung geeignet. F{\"u}r die Zielfunktionen mit probabilistischer Entscheidungsregel zeigt sich das Min-Max-System ohne lokale Suche als {\"u}berlegen. F{\"u}r die Untersuchung der Robustheit der hierarchischen Bayes-Sch{\"a}tzung wird ein realer Datensatz verwendet. Die Robustheit wird maßgeblich durch die Wahl der Entscheidungsregel beeinflusst. Die Zielfunktionen mit probabilistischer Entscheidungsregel reagieren robust auf die hierarchische Bayes-Sch{\"a}tzung, wohingegen die Zielfunktionen mit deterministischer Entscheidungsregel sehr sensitiv auf sich ver{\"a}ndernde Konsumentenpr{\"a}ferenzen reagieren.}, subject = {Conjointanalyse; Conjoint analysis; Robustheit; Kombinatorische Optimierung; Machine learning; Produktlinienoptimierung; Product line optimization; Combinatorial optimization; Robustness; Produktlinie; Maschinelles Lernen; Conjoint Measurement; Verbesserung}, language = {de} }