Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei ...
Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei ...
Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei ...
Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.
YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.
6 VERGLEICH DER ENTWICKELTEN MODELLIERUNGSMETHODEN<br />
Tabelle 6.1: Grundsätzlicher Vergleich von drei Ansätzen<br />
Semi-physikalische SMO-basierte<br />
PWA-<br />
Modellierung<br />
Modellierung Modellierung<br />
Modellform DAE-Gleichung DAE-Gleichung PWA<br />
Parameterschätzung<br />
Semi-physikalisch<br />
(zwei- und dreistufig)<br />
SMO-basiert<br />
Clusterungsbasiert<br />
(vierstufig)<br />
Notwendiges<br />
Vorwissen<br />
Mittel Mittel Wenig<br />
Testsignalentwurf Wichtig Wichtig Sehr wichtig<br />
Interpretierbarkeit Gut Gut Schlecht<br />
Extrapolierbarkeit Gut Gut Begrenzt<br />
Prädiktionsgüte Gut Gut Sehr gut<br />
Methodenübertragbarkeit<br />
Anwendungsspezifisch Anwendungsspezifisch Universell<br />
Aufwand Mittel Mittel Gering<br />
Implementierung Simulink Simulink Matlab<br />
schaftliche Gesetze und Gleichgewichtsbedingungen und ergibt eine zeitkontinuierliche<br />
differential-algebraische Gleichung (DAE). Deshalb wurde für die HiL-Simulation das zeit-<br />
kontinuierliche Modell zeitdiskretisiert, was zu einem Verlust an Modellgüte führen kann<br />
(siehe Abschnitt 3.6.2). Ein stückweise affines Modell dient zur Approximation eines nichtli-<br />
nearen Systems durch Zusammensetzen affiner, nur lokal gültiger autoregressiver exogener<br />
(PWARX) Teilmodelle, die Differenzengleichungen darstellen. Für die HiL-Simulation sind<br />
deswegen PWA-Modelle nicht extra zu zeitdiskretisieren. Bei der semi-physikalischen und<br />
SMO-basierten Modellierung sind manche Vorkenntnisse wie z.B. Differentialgleichung und<br />
Parameter der Differentialgleichung für die elektronischen und mechanischen Teile erforder-<br />
lich. Hingegen ist für die PWA-Modellierung nur geringes Vorwissen wie z.B. Grundkenntnis-<br />
se über das Zielsystem notwendig. Für die PWA-Modellierung spielt der Testsignalentwurf<br />
eine wichtigere Rolle als für die anderen, weil <strong>bei</strong> der datengetriebenen Modellbildung<br />
die Modellgüte stark durch die Anregung des Zielsystems beeinflusst wird. Weil <strong>bei</strong> der<br />
PWA-Modellierung nur das Übertragungsverhalten des Zielsystems beschrieben werden<br />
kann, kann daher das resultierende PWA-Modell nicht übertragen oder interpretiert wer-<br />
den. Außerdem hat das PWA-Modell begrenzte Extrapolierbarkeit. Im Vergleich zu anderen<br />
Methoden hat das PWA-Modell <strong>bei</strong> der Modellierung für <strong>Stellglieder</strong> sehr gute Prädiktions-<br />
güte erreicht (siehe Abschnitt 6.1). Dieser vorgestellte Ansatz kann im Vergleich zu den<br />
anwendungsspezifischen semi-physikalischen und SMO-basierten Modellierungsmethoden<br />
universell verwendet werden. <strong>Zur</strong> Generierung des auf der Hardware direkt umsetzbaren<br />
Codes <strong>mit</strong> dem Matlab RealTime Workshop Embedded-Coder TM soll das Modell in Sim-<br />
link implementiert werden. Es ist in Tabelle 6.1 zu sehen, dass semi-physikalische und<br />
SMO-basierte Modellierung für HiL-Simulation direkt benutzbar sind. Wegen seiner Rea-<br />
lisierungsschwierigkeit wurde dieser empirische Ansatz noch nicht für HiL-Simulation in<br />
Simulink implementiert. In Zukunft sollte untersucht werden, wie die identifizierten PWA-<br />
Modelle automatisiert auf der Hardware umgesetzt werden können.<br />
96
Change language