Mechatronische Antriebsstränge sind essentielle Elemente automatisierter Produktionsmaschinen und Fertigungsanlagen. Diese Arbeit befasst sich mit der Online-Parameteridentifikation solcher Antriebssysteme zur aktiven Schwingungsdämpfung. Dafür wird das Systemverhalten zunächst durch physikalisch motivierte Modelle mathematisch beschrieben. Die sich daraus ergebenen mechanischen Modellparameter werden anschließend basierend auf vorhandenen Messdaten und des aufgestellten Modells im laufenden Betrieb des Systems identifiziert. Dabei werden unterschiedliche bekannte Methoden hinsichtlich verschiedener Kriterien (z.B. Rechenaufwand und Einstellungsaufwand) verglichen. Schließlich erfolgt eine Erweiterung um eine Anregungsüberwachung, um Modellparameter nur dann zu identifizieren, wenn durch die anlagentypische Sollwertbewegung ausreichend Parameteranregung vorhanden ist. Auf Basis der online identifizierten Modellparameter werden weiterhin Regler- und Vorsteuerungsauslegungsverfahren für die üblicherweise eingesetzte Reglungsstruktur mechatronischer Antriebsstränge hergeleitet und automatisch parametriert. Abschließend dient die Erweiterung der konventionellen Struktur um eine flachheitsbasierte Vorsteuerung unter Verwendung von industrietypischen Sollwerttrajektorien der aktiven Schwingungsreduktion stark elastischer Mechaniken.
Aktualisiert: 2020-03-09
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Mechatronische Antriebsstränge sind essentielle Elemente automatisierter Produktionsmaschinen und Fertigungsanlagen. Diese Arbeit befasst sich mit der Online-Parameteridentifikation solcher Antriebssysteme zur aktiven Schwingungsdämpfung. Dafür wird das Systemverhalten zunächst durch physikalisch motivierte Modelle mathematisch beschrieben. Die sich daraus ergebenen mechanischen Modellparameter werden anschließend basierend auf vorhandenen Messdaten und des aufgestellten Modells im laufenden Betrieb des Systems identifiziert. Dabei werden unterschiedliche bekannte Methoden hinsichtlich verschiedener Kriterien (z.B. Rechenaufwand und Einstellungsaufwand) verglichen. Schließlich erfolgt eine Erweiterung um eine Anregungsüberwachung, um Modellparameter nur dann zu identifizieren, wenn durch die anlagentypische Sollwertbewegung ausreichend Parameteranregung vorhanden ist. Auf Basis der online identifizierten Modellparameter werden weiterhin Regler- und Vorsteuerungsauslegungsverfahren für die üblicherweise eingesetzte Reglungsstruktur mechatronischer Antriebsstränge hergeleitet und automatisch parametriert. Abschließend dient die Erweiterung der konventionellen Struktur um eine flachheitsbasierte Vorsteuerung unter Verwendung von industrietypischen Sollwerttrajektorien der aktiven Schwingungsreduktion stark elastischer Mechaniken.
Aktualisiert: 2019-11-07
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In der Automatisierungs- und Handhabungstechnik werden elektromechanische Antriebe in großer Zahl für Positionieraufgaben eingesetzt. In der industriellen Praxis werden diese Antriebe meist mit einer Positionsregelung betrieben, die in diesem Kontext auch als Lageregelung bezeichnet wird. Die Auslegung der Lageregelung muss dabei auf die Komponenten des Antriebs abgestimmt werden, was vom Anwender Zeit und Erfahrung verlangt. Abhilfe kann hier eine automatisierte Reglerauslegung schaffen, die einen automatischen Auslegungsalgorithmus zur Bestimmung der Reglerparameter nutzt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der modellgestützten, automatisierten Reglerauslegung für elektromechanische Antriebssysteme. Das Ziel ist dabei die Entwicklung einer rein modellgestützten, optimierungsbasierten und vollständig automatisierten Auslegung einer Lageregelung in der industriell überwiegend eingesetzten PI-Kaskadenstruktur. Dazu werden zunächst Komponentenmodelle für verschiedene Motoren sowie für Linearachsen mit Spindel und Zahnriemenantrieb zusammengestellt und experimentell validiert. Diese werden dann zu einem Modell des Gesamtsystems inklusive Strom- und Lageregelung erweitert. Basierend auf diesen Modellen werden Auslegungskriterien zur Beschreibung des gewünschten Regelkreisverhaltens formuliert. Das Ziel der Auslegung ist dabei ein gutes Störverhalten des geschlossenen Lageregelkreises bezüglich Eingangsstörungen. Die optimalen Reglerparameter werden anschließend über eine numerische Optimierung bestimmt. Durch die durchgängige Verwendung modellgestützter Methoden ist so eine automatisierte Reglerauslegung möglich, die vollständig ohne Messungen bei der Inbetriebnahme auskommt.
Aktualisiert: 2019-12-12
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