Die rechnergestützte Gesamtsimulation spielt eine bedeutende Rolle in der Entwicklungsmethodik mobiler Arbeitsmaschinen. Neben der Einsparung von Entwicklungskosten und -zeit, können in der Entwicklungsphase früh Aussagen über die Effizienz dieser Maschinen, beispielsweise anhand der Bewertungskriterien Produktivität und Kraftstoffverbrauch, bezogen auf die Arbeitsaufgabe getroffen werden und entsprechende Optimierungsmaßnahmen umgesetzt werden. Neben der modellbasierten Abbildung der mobilen Arbeitsmaschine und der Prozessumgebung ist es für die Gesamtsimulation dieser Mensch-Maschinen-Systeme notwendig, den Bediener in diese einzubeziehen. Der Bediener steuert die mobile Arbeitsmaschine gemäß einer durchzuführenden Arbeitsaufgabe, einem eigenen Bedienungsmuster und in ständiger Wechselwirkung mit der mobilen Arbeitsmaschine und der Prozessumgebung. Die derzeit bekannten Ansätze zur Bedienermodellierung mobiler Arbeitsmaschinen setzen auf systemtheoretische oder komplexe regelbasierte Methoden, welche sich entweder auf Annahmen bzgl. des Steuerverhaltens oder auf Informationen aus Bedienerbefragungen stützen. Die Wiedergabe vielfältiger spezifischer Bedienungsmuster, welche nachweislich einen signifikanten Einfluss u.a. auf die Energieeffizienz einer mobilen Arbeitsmaschine haben, ist mithilfe dieser Methoden sehr stark eingeschränkt oder nur unter erheblichem Aufwand möglich. Die vorliegende Arbeit stellt eine Methode vor, welche im Rahmen der Gesamtsimulation mobiler Arbeitsmaschinen die spezifische Modellierung der in Frage kommenden Spektren der Bedienertypen ermöglicht. Die Methodik umfasst die Analyse und die Aufbereitung von vorliegenden Messdaten der betrachteten Arbeitsaufgaben sowie die anschließende aufgabenund maschinenspezifischen Modellstrukturierung und Parameterbestimmung. Am Beispiel eines Traktors mit Frontlader, welcher zum Verladen von losem Schüttgut im sogenannten Y-Verladezyklus eingesetzt wurde, wird die Vorgehensweise der Bedienermodellierung erläutert. Die zugrunde liegenden Messdaten ergaben sich aus den Versuchsdurchführungen zweier ausgewählter Bediener. Die Messdatenverarbeitung umfasst die Einzelschritte Filterung, Merkmalsgenerierung, Segmentierung sowie die Aufteilung der Daten hinsichtlich Lern- und Testdaten. Anschließend wird erläutert, wie anhand der Methoden Gaussian Mixture Model und Maximum-a-posteriori-Schätzung zum einen die Parametergewinnung der Bedienermodelle erfolgt und zum anderen die Steuergrößen des Bedieners in Abhängigkeit von Maschinen- und Prozesszustandsgrößen geschätzt werden. Mithilfe der Simulation im offenen Kreis wird die gute Übereinstimmung zwischen den aus den Testdaten stammenden und den geschätzten Bedienersteuergrößen beider Bedienermodelle nachgewiesen. Anhand der Gesamtsimulation, welche im Gegensatz zur Simulation im offenen Kreis auch Wechselwirkungen der mobile Arbeitsmaschine und der Prozessumgebung berücksichtigt, wird die Funktionstüchtigkeit der Bedienermodelle in dem MMS nachgewiesen. Anhand zweier ausgewählter Systemvariationen und deren Auswirkung auf die Produktivität beziehungsweise den Kraftstoffverbrauch des Traktors, in Abhängigkeit der beiden Bediener, die Notwendigkeit und das Potential der Gesamtsimulation aufgezeigt.

    Computer-aided simulation plays an import role in the development methodology of mobile working machines. This approach is mainly motivated due to economisation of development cost and time. Furthermore statements regarding efficiency criteria such as productivity and fuel consumption of the observed mobile working machine with respect to the working task can be made, as well as implementing optimisation measures. Next to the model based representation of the mobile working machine and the process environment, it is absolutely essential to consider the operator in these human-machine-systems. The operator controls the mobile working machine in accordance with the conducted working task, the personal control pattern and in continuous interaction with the mobile working machine and the process environment. Currently, approaches to model the operator are either based on system theory or complex control theory, which either refer to theoretical assumptions regarding the control pattern or information derived from operator interviews respectively. The restitution of multifaceted control behaviour, which verifiable has a significant influence on the energy efficiency of mobile working machines, is either restricted or only made possible with an extensive amount of effort. Given the above circumstances, this thesis presents a method with which a considered spectrum of operators can be modelled in the context of simulating mobile working machines to determine productivity and fuel consumption. The method covers analysis and processing of measured data derived from the observed working task, as well as the subsequent parameter estimation for the underlying working task and machine specific structure of the operator model. The modelling procedure is exemplarily done for an operator controlled tractor with front-end loader, which is run in a working cycle comprising of loading bulk material in the so-called Y-loading cycle. The underlying measured data was derived from measured runs of two selected operators controlling the tractor. The data processing comprises of filtering, feature generation and segmentation, as well as dividing the processed data into learn and test data. Afterwards, it is illustrated how the pattern recognition methods Gaussian Mixture Models and Maximum-A-Posteriori estimation are used, to determine the model parameters and estimating the control signals of the operator, depending on the machine and process states respectively. With the help of open-loop simulation, concurrence of the estimated operator control and corresponding measured operator control is demonstrated. Subsequently, the operational reliability of the operator models is proven in the scope of closed-loop simulation of the given mobile working machine and working task. The closed-loop simulation considers the interaction of the mobile working machine and the process environment with the operator. To underline the importance to consider operator specific control behaviour and the overall potential of human-machine-system simulation, the influence on productivity and fuel consumption of two different system alterations of the mobile working machine, run by both operators is illustrated.


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    Title :

    Zur statistischen Bedienermodellierung mobiler Arbeitsmaschinen




    Publication date :

    2014


    Size :

    135 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen




    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




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