Im Folgenden wird eine Entwicklungsumgebung vorgestellt, mit deren Hilfe eine Modellgestützte Prädiktive Regelung (MPR) basierend auf physikalisch basierten Modellen entworfen werden kann. Insbesondere soll hier die Umsetzung der Modellbildung möglichst einfach zu handhaben sein, ausgehend von der Beschreibung einfacher Teilsysteme sollen aufwändige Formelmanipulationen vermieden werden. Darüber hinaus wird beim hier beschriebenen Vorgehen das vorhandene Systemwissen ideal genutzt, indem die gleichen Ansätze sowohl in dem als Regelstrecke verwendeten Simulationsmodell als auch in der Regelung Verwendung finden. Als Kern der Entwicklungsumgebung dient Matlab/Simulink. Hier existiert eine detaillierte Benutzerführung mit integrierter Versuchsverwaltung sowie einer komfortablen Umgebung zur Versuchsauswertung. Die Umsetzung der Regelstrecke als Mittelwertmodell wurde hingegen in Dymola vorgenommen und anschließend in die Simulink-Umgebung eingebunden, da dies immense Vorteile bei der Modellbildung bietet. Die Regelung wurde als C-Code-s-function eingebunden. Als Demonstration für eine mögliche Hardware-in-the-Loop-Verwendung wurde die Regelung zusätzlich auf automotivetypischer, moderner Entwicklungshardware appliziert. Die Modellgestützte Prädiktive Regelung nutzt ein Modell der zu regelnden Strecke, um unter Berücksichtigung des zukünftigen Verhaltens ideale Stellgrößen zu berechnen. Dazu wird eine Kostenfunktion J minimiert, die die Abweichung zwischen vorhergesagtem Streckenverhalten und der Sollwerttrajektorie in einem bestimmten Zeitfenster bewertet, das durch den sog. unteren und oberen Prädiktionshorizont begrenzt wird. Damit liegt eine Werkzeugkette vor, um sämtliche notwendigen Arbeitsschritte bestmöglich zu automatisieren und redundante Modellierungsarbeit zu vermeiden. Das vorgestellte Regelungskonzept basierend auf der Modellgestützten Prädiktiven Reglung und einem sukzessiv linearisierten Streckenmodell bietet die Möglichkeit, das Potenzial der Modellgestützten Regelung bestmöglich auszuschöpfen. Dies führt trotz der deutlich komplexeren Reglermodelle zu einer verringerten Entwicklungszeit der gesamten Regelung, da für die Einzelkomponenten aus der Streckensimulation meist Modellansätze vorhanden sind.
Rapid Control Prototyping mit Dymola und Matlab für eine Modellgestützte Regelung in der Motorsteuerung
2006
10 Seiten, 9 Bilder, 8 Quellen
Conference paper
German
British Library Conference Proceedings | 2006
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