High Performance Motion Control Modellbasierte Entwicklung Virtueller Sensorik Führend in Technologie Weltweit nah am Kunden Wirtschaftlich unabhängig Unser Team für Ihren Erfolg 2.820 Mitarbeiter β¬ 585 Mio. Umsatz in 2015 ACOPOS P3 Neue Generation von Servoverstärkern ACOPOS P3 optimiert das Maschinendesign Reduzierter Platzbedarf Vereinfachte Zertifizierung Einfaches Service Skalierbare Automation Kompakte SafeMOTION More Variety π π π π Höhere Produktivität ACOPOS P3 optimiert das Maschinendesign Vereinfachte Zertifizierung Reduzierter Platzbedarf High Performance Motion Control Einfaches Kompakte for flexible Systems Service SafeMOTION SkalierbareVirtuelle Sensorik zur Performancessteigerung π π Höhere Automation Produktivität π π Virtuelle Sensoren in der Antriebstechnik Motivation: Virtuelle Sensorik zur Performancessteigerung Entwicklungsschritte eines Virtuellen Sensors Adaptierte Reglerkaskade mit Virtuellem Sensor Ergebnisse mit adaptierter Reglerkaskade Motivation: Virtuelle Sensorik zur Performancesteigerung Kostenoptimales mechatronisches Design und zunehmend steigende Maschinentaktraten ο Geringere Systemsteifigkeiten ο Antriebe werden im Grenzbereich betrieben ο Direktantriebe: Größeres βInertia Mismatchβ Erhöhte (lastseitige) Schwingneigung in Servoantrieben Abhilfe: Virtueller Lastpositionssensor Motivation: Virtuelle Sensorik zur Performancesteigerung Grundprinzip eines Virtuellen Sensors Mathematische Ermittlung von schwer messbaren Systemgrößen β’ Unter Verwendung leicht messbarer Systemgrößen β’ Unter der Verwendung einer mathematischen Beschreibung des Systems Entwicklungsschritte zum Virtuellen Sensor Modellbasierte Entwicklung Modellbildung β’ Physikalisches Modell β’ Identifikation der Streckenparameter Lösungsansatz und Simulation β’ Verhalten des geschlossenen Regelkreises mit Virtuellem Sensor Optimierung von Struktur & Parametern Codegenerierung (C, C++, VHDL, Verilog) β’ Wrapper Funktion auf Basis einer Simulink S-function Verifikation des Codes (C, C++) Auswertung von Daten in MATLAB Entwicklungsschritte zum Virtuellen Sensor MATLAB® unterstützte Identifikation Systemidentifikation mit PBRS Anregung Identifikation eines OE β Modells (iterativer LS) Ordnungsbestimmung an Hand von Validationsdaten β’ NRMSE FIT Wert (Normalized Root Mean Square Error) Entwicklungsschritte zum Virtuellen Sensor MATLAB® unterstützte Identifikation Ordnungsreduktion durch Pol- Nullstellenordnung (balancierte EingangsAusgangsdarstellung) β’ Suche nach den dominierenden Pol- Nullstellenpaaren (konjugiert komplex) πΊΰ·¨ππ ,ππ π§ = π΅ΰ·¨ π§ π΄ΰ·¨ π§ πΊΰ·¨ππ ,ππ π§ 2 + πΰ·¨1 π§ 1 + πΰ·¨0 π§ = πΰ·¨ β π§ β 1 β π§ 2 + πΰ·€1 π§ + πΰ·€ 0 Entwicklungsschritte zum Virtuellen Sensor Lösungsansatz und Simulation /Optimierung von Parametern Entwurf eines Kalmanfilters als Virtueller Sensor Verwendung der virtuellen Lastposition zur Performancesteigerung Optimierung der Parametrierung des Kalmanfilters und der adaptierten Regelung (Zustandsregelung) in einer Simulationsumgebung β’ Implementierung eines C MEX S-Function Wrappers Entwicklungsschritte zum Virtuellen Sensor MATLAB® unterstützter Entwurf eines Kalman-Filters als Virtueller Sensor Zustandsbeobachter mittels Kalman-Filter System Ausgang (gemessen) Systemzustand (beobachtet) Beobachtersystem Ausgang (beobachtet) Systembeschreibung in zeitdiskreter Form π₯ π+1 = π΄ β π₯ π + π΅1 π΅2 β ππ ,π ππ,π π¦π = πΆ β π₯π Systemerweiterung π₯π+1 π΄ π§π+1 = π = π+1 0 π¦π = πΆ πΆα π₯π 0 β π π π₯π π΅ π΅2 β π + 1 β ππ,π ΰΈ π 0 1 π΄ΰ·¨ π΅ΰ·¨ Entwicklungsschritte zum Virtuellen Sensor MATLAB® unterstützter Entwurf des Zustandsreglers Resultat bei Lastschlag β’ Berechnung der Stellgröße ππ = βπ β π₯ + π β π, wobei π so berechnet wird, dass das Gütefunktional π½ ein Minimum wird β π½ = β«Χ¬β¬0 ππ π ππ π β 1 β π β π0 0 π π 0 β π π β π0 ππ π 2 + π0 β ππ π β ππ motorseitig 5 lastseitig 0 -5 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 Zeit in Sek. 0.15 0.2 0.25 Schleppfehler in Einh. Schleppfehler in Einh. β’ Ergebnis bei lastseitiger (links) vs. motorseitiger (rechts) Gewichtung motorseitig 5 lastseitig 0 -5 0.3 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 Zeit in Sek. 0.2 0.25 0.3 Virtuelle Sensorik zur Performancesteigerung Ergebnis der Simulation Ohne Virtuellem Sensor Schleppfehler in Einh. 20 motorseitig lastseitig 10 0 -10 -20 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 Zeit in Sek. 0.15 0.2 0.25 0.3 Schleppfehler in Einh. Mit Virtuellem Sensor motorseitig lastseitig 5 0 -5 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 Zeit in Sek. 0.15 0.2 0.25 0.3 Virtuelle Sensorik zur Performancesteigerung Ergebnis am realen Demonstrationsbeispiel Virtuelle Sensorik zur Performancesteigerung Ergebnis einer realen Applikation Positionieren eines Auslegers β’ Kurzes schrittweises Positionieren β’ Nach jedem Positioniervorgang erfolgt ein Bearbeitungsschritt β’ Viele einzelne Bearbeitungsschritte (ca. 50) β’ Ziel 1: Schnelle Positionierung β’ Ziel 2: Kürzest mögliche Einschwingzeit Ergänzung: βACOPOS for Simulink®β Modellbasierte Entwicklung für Maschinendesigner Simulation des ACOPOS in Matlab / Simulink® β’ Eigenständiges Matlab/Simulink® - Blockset β’ Volle Funktionalität eines ACOPOS Servo-Antriebs Eigenschaften β’ Schnelle Simulation von ACOPOS + Motor β’ Gewohnte Parametrierung des ACOPOS + Motor β’ Simulation von bis zu 10 Achsen β’ Schneller Einstieg auf Grund eines vorgefertigten Templates LÖSUNGEN AUS EINER HAND WELTWEIT
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