Geberlose Regelung von elektromagnetischen Linearaktuatoren mit Permanentmagnetläufer
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In diesem Projekt wurde die Ansteuerung und Positionsschätzung für lineare elektromagnetische Aktuatoren mit Permanentmagneten untersucht. Zunächst wurde eine hybride Methodik eingeführt, um solche Aktoren zu modellieren, wobei eine Kombination aus analytischer und FEM-Modellierung des Aktors durchgeführt wurde. Anschließend wurden die elektrischen, magnetischen und mechanischen Parameter der realen Aktuatoren unter Annahme eines linearen Modells identifiziert. Um die elektrischen Parameter während der Phase der Betätigung, in der der Aktuator festgehalten wurde, zu schätzen, wurde ein neues Verfahren entwickelt, das auf der Strommessung am Anfang und am Ende des aktuellen PWM-Schaltzeitpunkts basiert. Die magnetischen und mechanischen Parameter wurden basierend auf Positions-, Strom- und Referenzspannungsmessungen offline berechnet. Nach erfolgreicher Identifikation der Modellparameter wurden zwei Reglertypen untersucht: der Linear Quadratic Regulator (LGR) Controller und der Proximate Time Optimal Controller for Servomechanisms (PTOS). Der PTOS-Regler ist nichtlinear und beruht auf dem Prinzip der zeitoptimalen Regelung. Dieser Reglertyp ermöglicht die Beseitigung gängiger Probleme der zeitoptimalen Steuerung, wie das Flattern oder Dauerzustandsfehler, wobei eine leicht verringerte Dynamik in Kauf genommen werden muss. Im Vergleich zum LQR-Controller ist er dynamischer und nutzt die Spannungs- und Strombegrenzungen besser aus, auf Kosten einer stärker verrauschten Spannungsreferenz. Letzteres könnte sich bei EMV-empfindlichen Anwendungen eventuell als problematisch erweisen. Der Luenberger-Beobachter, ein Zustandsbeobachter des Prädiktor-Korrektur-Typs, wurde implementiert, um die Geschwindigkeit des Läufers ausgehend von der berechneten Spannungsreferenz, dem gemessenen Strom und einem vereinfachten linearen Modell des Stellglieds zu schätzen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Beobachter die Geschwindigkeit des Läufers akkurat ermitteln kann. Dies resultiert aus der höhen Amplitude der induzierten Spannung. Das Positionssignal wird durch die Integration des Geschwindigkeitssignals gewonnen. Die Annahme linearer Verhältnisse bei der Modellbildung sowie die Schätzung der mechanischen Last schränken die Performanz des Beobachters ein. Die in diesem Projekt geleistete Arbeit eröffnet neue Perspektiven für Industrieanwendungen, da sie einen Verzicht auf Positionssensoren und den Einsatz kostengünstiger Mikrocontroller ermöglicht. In Anwendungen wie Ventilsteuerung sind Positionssensoren teuer, erhöhen die Komplexität des Systems und leiden unter mechanischem Verschleiß. Diese kann theoretisch ohne Positionssensor (Ein/Aus-Betrieb) im offenen Regelkreis arbeiten, mit dem Nachteil einer hohen Aufprallgeschwindigkeit (Geschwindigkeit, die ein Ventil im Zeitpunkt des Kollisionsbeginns hat), die zu einem schnellen mechanischen Verschleiß des Ventils führt. Im Rahmen des Projekts wurde ein Konzept zur Regelung des Antriebs ohne Positionssensor entwickelt, mit dem die Aufprallgeschwindigkeit minimiert wird. Die im Forschungsvorhaben entwickelten Regelalgorithmen lassen eine Implementierung auf kostengünstigen Mikrocontrollern zu. Darüber hinaus ist die Strommessung zum Schaltzeitpunkt bei feldorientiert geregelten bürstenlosen Gleichstromantrieben in der Industrie weit verbreitet. Somit kann das vorgeschlagene Verfahren zur Schätzung elektrischer Parameter auf einem kostengünstigen Mikrocontroller implementiert werden. Zur Senkung der Rechenzeit bietet es sich zudem an, Exponentialfunktionen mithilfe von Taylorreihen-Approximationen zweiter Ordnung anzunähern. Zur Verbesserung der Regelstrategie und der Positionsschätzung sollten folgende Aspekte in zukünftigen Arbeiten untersucht werden: • Umsetzung einer optimalen Steuerung für die Dreifach-Integrator-Anlage, welche die Spannungs- und Strombegrenzungen besser nutzt. • Verwendung eines nichtlinearen Modells als Grundlage für den Zustandsbeobachter und Identifikation der nötigen Parameter. • Umsetzung einer Strategie zur Schätzung der Störgrößen.
