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Beispiele mechatronischer Systeme

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x 9 Beispiele mechatronischer Systeme Bild 9.9 Vergleich der Regelung mit zusätzlicher Masse Betrag der Sensitivität 1 0,75 0,5 0,25 0 dyn. Grenze Sensitivität Binäre Sensitivität 1 0 sitivität (grau) und eine dynamische Grenze (schwarz) gezeigt. Überschreitet die Ausgangssensitivität die Grenze, so wird die binäre Sensitivität (mittleres Bild) von null auf eins gesetzt. Befindet sich die Ausgangssensitivität unterhalb der Grenze, ist die Anregung nicht ausreichend und die binäre Sensitivität ist null. Zur Orientierung ist im untersten Bild das dazugehörige Antriebsmoment dargestellt. Es ist ersichtlich, dass die Sensitivität nur dann eins ist, wenn der Schlitten beschleunigt wird. Die binäre Sensitivität wird nun genutzt, um die Parameterschätzung zu stoppen. Beispielhaft ist in Bild 9.11 der Unterschied der vorab geschätzten Massenträgheit und der sensitivitätsbasierten Schätzung dargestellt. Im Fall des Stillstands ist keine Parameteranregung vorhanden und der Parameter wird konstant gehalten. In Anwendungsbereichen, in denen über einen Zeitraum von mehreren Minuten keine Anregung eines Parameters durch die Verfahrbewegung auftritt, ist eine Einbindung einer Sensiti- Antriebsmoment [Nm] 10 5 0 -5 -10 10 12,5 15 17,5 20 Zeit [s] Bild 9.10 Sensitivitätsanalyse bezüglich des Parameters J des Hubwerks

9.2 Funktionsentwicklung und Applikation in der MSG-Entwicklung xi Trägheitsmoment [kgcm 2 ] 120 105 90 75 60 86 85 45 84 30 83 ohne Überwachung 40 60 80 mit Überwachung 15 0 30,64 61,28 91,92 122,56 153,2 Zeit [s] Bild 9.11 Ergebnis der sensitivitätsbasierten Schätzung vitätsanalyse sinnvoll, um die zuvor erwähnte Drift zu vermeiden. Da für die Sensitivitätsanalyse zusätzliche Gleichungen berechnet werden, erhöht sich die Rechenzeit entsprechender Algorithmen um ca. 20 bis 30 %. Auch der erweiterte Algorithmus wurde auf dem eingangs beschriebenen IPC implementiert und getestet. 9.1.4 Zusammenfassung In diesem Beitrag wurde ein Verfahren zur Online-Parameteridentifikation eines Hubwerks mit simultanem Auto-Tuning der Drehzahlkaskade vorgestellt. Hierzu kommt ein Erweitertes KALMAN-Filter zur Anwendung. Anhand der online geschätzten Massenträgheit wird der Proportionalitätsfaktor des PI-Drehzahlreglers zyklisch angepasst. Damit ist eine gleichbleibende Performanz auch für unterschiedliche Beladungszustände gewährleistet, ohne manuelle Adaption. Weiterhin wurde exemplarisch gezeigt, dass mit Hilfe von Sensitivitätsmodellen eine Parameterdrift während nicht vorhandener Anregung verhindert wird. Bei einer Zuladung von weniger als 20 % des Eigengewichtes der Hubeinheit können die Leistungseinbußen bei Verwendung lediglich eines festen Parametersatzes gegenüber des hier vorgestellten Auto-Tunings als gering eingestuft werden. Hubwerke sind jedoch für den Einsatz von Online-Identifikationsverfahren prädestiniert, da sich die Beladung häufig signifikant ändert. Bei Zuladungen in Größe des Eigengewichtes der Hubeinheit selbst bzw. auch darüber hinaus führt eine Nachführung der Reglerparameter zu einer erheblichen Verbesserung der Systemeigenschaften. 9.2 Funktionsentwicklung und Applikation in der Motorsteuergeräteentwicklung Dr.-Ing. Lars Quernheim 1 , Dr.-Ing. Steffen Zemke 2 , 1 Projekte und Systemapplikation, Powertrain Mechatronik Systeme, IAV GmbH, 2 Antriebsstrangmanagement, Powertrain Mechatronik Systeme, IAV GmbH

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