Im Projekt KI-SerVo wird untersucht, inwieweit Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können, um die Vorsteuerung in kaskadierten Regelstrukturen elektrischer Servoantriebe zu verbessern.

Ziel ist es, individuelle, antriebsspezifische Störungen – wie Reibung, Drehmomentripple oder Fertigungsstreuungen – durch eine KI-basierte Vorsteuerung zu kompensieren und so die Positionierzeit und damit Effizienz der Antriebssysteme zu verbessern. Ein besonderer Fokus liegt darauf, die entwickelten ML-Modelle so auszulegen, dass sie auf sehr ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen in Echtzeit bei Regelungsfrequenzen über 20 kHz ausgeführt werden können.