Willkommen

Das Labor für mechatronische und regenerative Energiesysteme (LMRES) wurde 2018 unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. habil. Christoph M. Hackl gegründet.

Das Labor beschäftigt sich mit dem Design, der Modellierung, der Regelung und der Simulation von intelligenten, mechatronischen und regenerativen Energiesystemen. Ziel ist es die Effizienz, Fehlertoleranz, Funktionalität, Robustheit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der betrachteten Komponenten und Systeme zu steigern.

Die besondere interdisziplinäre Expertise des Labors verbindet die ingenieurstechnischen Disziplinen Maschinendesign, elektrische Antriebstechnik, Leistungselektronik und Mechatronik mit den mathematischen Disziplinen der Regelungs- und Systemtheorie.

Die aktuellen Forschungsschwerpunkte liegen auf Stromnetzen (Vier-Leiter-Systeme) und den elektrischen Komponenten von z.B. Elektrofahrzeugen, Industrieantrieben, Biogas-, Flugwindkraft-, Geothermie-, Groß- und Klein-Windkraftanlagen, Wellenkraftwerken und Hochspannungs-Gleichstrom-Übertragungs-Systemen (HGÜ-Systemen).

Unsere Vision

Wir entwicklen intelligente Komponenten und Systeme mithilfe einer automatisierten Werkzeugkette von der Spezifikation über Entwurf, Modellierung, Systemidentifikation, Regelung, Betriebsführung bis hin zu Zusatzfunktionen.

Aktuelles

Hier finden Sie unsere Neuigkeiten.

New publication on „Virtual Synchronous Machines“

We are happy to announce our latest research, authored by Andre Thommessen and Prof. Dr.-Ing. Christoph M. Hackl, published in IEEE Open Journal of Industrial Electronics Society.Our team of the Laboratory for Mechatronic and Renewable Energy Systems (LMRES) at the Hochschule München University of Applied Sciencessuccessfully developed a “Virtual Synchronous Machine (VSM) Control for Doubly-Fed Induction …

Neue Veröffentlichung: Multi-objective Hyperparameter Optimization of Artificial Neural Networks for Optimal Feedforward Torque Control of Synchronous Machines

Wir freuen uns sehr über die Annahme einer Journalpublikation im IEEE Open Journal of Industrial Electronics Society, verfasst von Niklas Monzen, Florian Stroebl, Prof. Dr. Herbert Palm und Prof. Dr.-Ing. Christoph M. Hackl! Unser Team hat die multikriterielle Hyperparameter-Optimierung (MO-HPO) erfolgreich eingesetzt, um die besten Architekturen künstlicher neuronaler Netzwerke (ANN) für die optimale Drehmomentensteuerung (OFTC) …