In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren zum theoretischen Entwurf und zur messdatenbasierten Optimierung mathematischer Modelle hergeleitet, welche zur modellbasierten Vorsteuerung ventilgesteuerter hydraulischer Antriebssysteme geeignet sind. Bekannte und etablierte Entwurfskonzepte auf Basis dynamischer und stationärer Modellgleichungen werden dabei verallgemeinert, so dass diese auf eine Vielzahl von konkreten Antriebs- beziehungsweise Ventiltypen anwendbar sind. Ein wesentliches Entwurfsergebnis ist dabei das stationäre Antriebskennfeld, welches alle vom Antriebssystem realisierbaren stationären Arbeitspunkte abbildet und in Form einer zweidimensionalen numerischen Wertetabelle vorliegt. Im Kennfeld können dabei insbesondere einfach und flexibel Nichtlinearitäten des Übertragungsverhaltens eines Antriebssystems abgebildet werden. Das Antriebskennfeld bildet darüber hinaus die Grundlage für das in dieser Arbeit entwickelte messdatenbasierte Optimierungsverfahren, welches in Form von echtzeitfähigen Softwarealgorithmen auf digitalen Regelrechnern implementiert und als Hintergrundprozess der eigentlichen Antriebsregelung aufgefasst werden kann. Dieses Optimierungsverfahren basiert dabei auf zeitdiskreten Filteralgorithmen und Radialen-Basisfunktionen-Netzen, einer speziellen Klasse Künstlicher Neuronaler Netze. Ein wesentliches Merkmal ist dabei, dass in den optimierten Vorsteuerungsentwurf sowohl theoretische White Box Informationen als auch messdatenbasierte Black Box Informationen mit eingehen und somit ein auf beiden Informationsquellen basierendes Gray Box Antriebskennfeld synthetisiert wird.
Aktualisiert: 2021-12-20
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