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Lebenslauf

  • Studium der Verfahrenstechnik an der TH Leuna-Merseburg,
  • 1976 Promotion zum Dr.-Ing. auf dem Gebiet der nichtlinearen Optimierung
  • Tätigkeit in der Industrie (PCK Raffinerie Schwedt, Chemieanlagenbau Leipzig, Honeywell) auf dem Gebiet der Prozessautomatisierung
  • Professor für Automatisierungstechnik an der FH Westküste 1996 – 2018

Gastprofessuren an der University of California at Santa Barbara (2002 – 2003), University of Auckland, Neuseeland (2007), University of Stellenbosch, Südadrika (2011) und University of Ottawa, Kanada (2015)
Herder-Dozentur am St. Petersburger Staatlichen Institut für Technologie (Technische Universität) 2018

[+] Veröffentlichungen

Bücher und Beiträge zu Sammelbänden

Dittmar, R., Pfeiffer, B.-M.: Modellbasierte prädiktive Regelung. Oldenbourg Wissenschaftsverlag München 2004

Dittmar, R.: Advanced Process Control – PID-Basisregelungen, Vermschate Regelungsstrukturen, Softsensoren, Model Predictive Control. Verlag de Gruyter. Berlin 2017

Dittmar, R.: Industrielle Regelungen. In: K.H. Früh, D. Schaudel, Urbas, L., Tauchnitz, T. (Hrsg.):
Handbuch der Prozessautomatisierung.6. Auflage, Deutscher Industrieverlag München 2017,
S. 819 – 842.

Dittmar, R.: Modellbasierte prädiktive Regelung (MPC) und Softsensoren.
In: K.H. Früh, D. Schaudel, Urbas, L., Tauchnitz, T. (Hrsg.): Handbuch der Prozessautomatisierung.
6. Auflage, Deutscher Industrieverlag München 2017, S. 894 – 918.

Jelali, M., Dittmar, R.: Überwachungs- und Managementfunktionen. In: K.H. Früh, D. Schaudel, Urbas, L., Tauchnitz, T. (Hrsg.): Handbuch der Prozessautomatisierung.
6. Auflage, Deutscher Industrieverlag München 2017, S. 919 - 945.

Dittmar, R.: Model Predictive Control mit MATLAB® und Simulink®. IntechOpen 2019

Zeitschriftenpublikationen (Auswahl)

G. Martin, R. Dittmar: Einfache Methoden zur Abschätzung des ökonomischen Nutzens der Anwendung von APC-Methoden. Automatisierungstechnische Praxis atp 47(2005), H. 12, S. 32 - 39.

R. Dittmar, H. Timm, M. Zobel: Industrieeinsatz eines Control Loop Performance Monitoring-Systems.
Automatisierungstechnische Praxis atp 47(2005) H. 10, S. 72 – 74.

Dittmar, R., Pfeiffer, B.-M.: Modellbasierte prädiktive Regelung in der industriellen Praxis. Automatisierungstechnik at 54(2006) H. 12, S. 590 – 601.

Dittmar, R.: Prädiktivregler Profit Loop als Ergänzung zu PID. Automatisierungstechnische Praxis atp 51(2009) H. 6, S. 22 – 25.

Dittmar, R., Harmse, M.: Robuste Einstellung dezentraler PID-Regler in einer Mehrgrößenumgebung. Automatisierungstechnische Praxis atp edition 51(2009) H. 12, S. 888 – 898.

Dittmar, R., Gill, S., Singh, H., Darby, M.: Robust optimization-based multi-loop controller tuning –
a new tool and its industrial application. Control Engineering Practice 20(2012)4, pp. 355 -370.

Dittmar, R., Kahlcke, T.: Multiple use of an industrial distributed control system in control engineering education. Computer Applications in Engineering Education 21(2013) 2, pp. 313 – 321.

Dittmar, R., Kahlcke, T.: A lab for undergraduate control engineering education equipped with industrial distributed control systems. Computer Applications in Engineering Education 24(2016) 2, pp. 288 – 296.

Dittmar, R.: Use of an industrial distributed control system in conjunction with MATLAB®/ Simulink® for process control education. IFAC Proceedings Volumes, vol. 45 (2012), issue 11, S. 378 – 383.

R. Dittmar, T. Darkow, H. Timm: Real-time application of multivariate statistical methods for early event detection in an industrial slurry stripper. IFAC Proceedings Volumes, vol. 47 (2014), issue 3,
S. 8879 – 8884.

Dittmar, R.: Decentralized active disturbance rejection control of the Newell-Lee forced circulation evaporator. IFAC-PapersOnline, vol. 48 (2015), Issue 8, 409-414.

Interessen

  • Prozessautomatisierung und Prozessleittechnik
  • Optimierung von PID-Regelungen
  • Vermschte Regelungsstrukturen
  • Control Perfomance Monitoring
  • Model Predictive Control
  • Softsensoren
  • Prozessdiagnose