Beispiele mechatronischer Systeme

9.1 Auto-Tuning eines elektromechanischen Systems mittels EKF iii
sollwert wird ein PRBS-Signal (Pseudo-Random-Binary-Signal, vgl. Abschnitt 7.4.3) eingeprägt
und die Übertragungsfunktion des mechanischen Systems identifiziert. Die Methode führt zu
guten Ergebnissen, wenn sich die Strecke linear verhält und die mechanischen Größen nur
geringfügig variieren. Nur in diesem Fall repräsentiert die identifizierte Übertragungsfunktion
das System ausreichend genau. Insbesondere bei Systemen, deren Parameter sich betriebsbedingt
signifikant ändern, ist regelmäßig ein erneuter Identifikationslauf erforderlich. Für den
genannten Einsatzbereich stoßen diese Verfahren in der Praxis an Grenzen.
Ohne besondere Bahnen zur gezielten Anregung der zu identifizierenden Parameter kommt
die Gruppe der unter dem Begriff Online-Identifikation zusammengefassten Verfahren aus.
Für die Schätzung der Zustände und der Streckenparameter nutzen diese Methoden KAL-
MAN-Filter. Eingesetzt werden häufig das Extended KALMAN-Filter (EKF) oder das Unscented
KALMAN-Filter (UKF) (siehe Abschnitt 4.2.4). In [SG99] werden die Verfahren im industriellen
Umfeld beschrieben und damit die Praxisrelevanz gezeigt. Die Robustheit der Methoden wird
in [BDO14], [BIDO14] untersucht und für unterschiedliche mechanische Systeme dargelegt.
Anhand der ermittelten Streckenparameter werden adaptiv die Reglerparameter nachgeführt
und das systemtechnische Verhalten verbessert.
Die automatisierte Nachführung der Reglerparameter birgt ohne weitergehende Maßnahmen
die Gefahr der Anregung von höherfrequenten Resonanzfrequenzen, welche, durch exemplarisch
im Folgenden näher erläuterte Subsysteme verursacht, bei der Auslegung aufgrund der
Komplexität in deren Modellierung häufig vernachlässigt werden. Das Systemverhalten von im
Regelkreis eingesetzten Sensor-/Aktorsystemen wird in vielen Fällen als „ideal“ betrachtet und
in der Folge nur unzureichend abgebildet. In der Realität begrenzen bei der Auslegung nicht
berücksichtigte Effekte (z. B. Lose oder Struktursteifigkeiten) die im Gesamtsystem erreichbare
Dynamik und limitieren die Reglerverstärkung. Wavelet-basierte Methoden, wie in [BIDO13]
dargestellt, eignen sich, die Resonanzen durch die Analyse verschiedener Frequenzbänder zu
detektieren und die Erhöhung der Reglerparameter zu begrenzen.
9.1.2 Online-Identifikation für Hubwerke
Die Methoden der Online-Identifikation werden exemplarisch an einem Hubwerk (siehe
Bild 9.2(a)) dargestellt. Die mechanische Strecke besteht aus einem senkrecht stehenden Linearriementrieb.
Es können Gewichte für die Schätzung unterschiedlicher Beladungsmassen
am Schlitten montiert werden. Über einen Synchron-Servomotor (MCS09 F38, Fa. Lenze) wird
das Hubwerk direkt angetrieben. Ein Antriebsregler (Servo Drive 9400 HighLine, Fa. Lenze)
regelt die Strecke. Die Methoden zur Online-Schätzung und die adaptive Reglernachführung
sind auf einem Industrie-PC (3241C Fa. Lenze, Intel Atom 1,6 GHz) in strukturiertem Text nach
der Norm IEC 61131-3 implementiert. Weiterhin ist für eine Online-Identifikation eine echtzeitfähige
Kommunikation zwischen Antriebsregler und Industrie-PC erforderlich, in diesem
Fall ein EtherCAT-Bus. Der Antriebsregler überträgt mit einer Datenrate von 1 kHz das aus
dem Ist-Strom errechnete Motordrehmoment und die Ist-Motordrehzahl an den Industrie-
PC. Bei Aktivierung der adaptiven Regelung werden die aktualisierten Werte zurück an den
Antriebsregler gesendet.
Für die Identifikation der elektrischen Parameter stellt der Antriebsregler Verfahren bereit, so
dass der Motorwiderstand R und die Induktivität L für den aktuellen Anbauzustand (Berücksichtigung
der Motorkabel, etc.) bekannt sind. Die Parameter des Strom-Regelkreises sind bei