Band 67, Heft 4

Zusammenfassung Im Beitrag wird für lineare, zeitinvariante, zeitdiskrete und stabile Regelstrecken beschrieben, wie zwei bekannte Zustandsraumverfahren zur Windup-Vermeidung so miteinander kombiniert werden können, dass dadurch für sämtliche PI-Zustandsregler Strecken- und Regler-Windup verhindert wird, sofern diese Regler im unbegrenzten Fall stabil sind. Zurückgegriffen wird hierbei auf das „Additional Dynamic Element“ (ADE) von Hippe zur Vermeidung von Strecken-Windup [Hippe, P.: Windup in control – Its effects and their prevention, 2006; at – Automatisierungstechnik, 2007], dessen Übertragung auf zeitdiskrete Systeme im Beitrag kurz skizziert wird, sowie auf das Verfahren der Führungsgrößenkorrektur [Nuß, U.: at – Automatisierungstechnik, 2017] zur Vermeidung von Regler-Windup. Das vorgestellte Kombinationsverfahren setzt für die jeweilige Regelstrecke lediglich die Einbeziehung eines bereits existierenden P-Zustandsreglers voraus, der Strecken-Windup vermeidet. Die Bereitstellung eines möglichst einfachen und dennoch nicht allzu einschränkenden Kriteriums zur Überprüfung, ob ein P-Zustandsregler diese Eigenschaft besitzt, ist ebenfalls ein Anliegen des Beitrags. Diesbezüglich wird auf der Basis einer geeigneten Ljapunow-Funktion ein hinreichendes Kriterium angegeben, das umfassender ist als das in [Nuß, U.: at – Automatisierungstechnik, 2017] verwendete. Ein Beispiel aus der elektrischen Antriebstechnik demonstriert die Leistungsfähigkeit der vorgestellten Methode.

Many industrial and environmental processes are characterized as complex spatio-temporal systems. Such systems known as distributed parameter systems (DPSs) are usually highly complex and it is difficult to establish the relation between model inputs, model outputs and model parameters. Moreover, the solutions of physics-based models commonly differ somehow from the measurements. In this work, appropriate Uncertainty Quantification (UQ) approaches are selected and combined systematically to analyze and identify systems. However, there are two main challenges when applying the UQ approaches to nonlinear distributed parameter systems. These are: (1) how uncertainties are modeled and (2) the computational effort, as the conventional methods require numerous evaluations of the model to compute the probability density function of the response. This paper presents a framework to solve these two issues. Within the Bayesian framework, incomplete knowledge about the system is considered as uncertainty of the system. The uncertainties are represented by random variables, whose probability density function can be achieved by converting the knowledge of the parameters using the Principle of Maximum Entropy . The generalized Polynomial Chaos (gPC) expansion is employed to reduce the computational effort. The framework using gPC based on Bayesian UQ proposed in this work is capable of analyzing systems systematically and reducing the disagreement between model predictions and measurements of the real processes to fulfill user defined performance criteria. The efficiency of the framework is assessed by applying it to a benchmark model (neutron diffusion equation) and to a model of a complex rheological forming process. These applications illustrate that the framework is capable of systematically analyzing the system and optimally calibrating the model parameters.

This paper investigates the simultaneous stabilization of a collection of battery-powered networked control systems (NCSs) with medium access constraint and communication energy limitation. Each time the channels can only accommodate a limited number of systems for communication and the successful packet arrival rate at the controller depends on the power used by the sensor. Then in order to satisfy the medium access constraint, reduce the communication energy cost and stabilize the collection of NCSs, one needs to decide when to schedule which plant to communicate by which channel and by which power level. Based on the average dwell time technique, sufficient conditions for the exponential mean square stability of a single plant are given at first. Then, based on the stability conditions, a period scheduling policy is proposed to assign the channel accessing sequence and power level such that all the plants are simultaneously stabilized. Finally, a new framework for channel assignment, power allocation and controller design is constructed, which can guarantee a desired decay rate for each system and a minimal energy consumption for the group of systems. The effectiveness of the methodology is demonstrated with numerical simulations.

The increasing complexity of technical systems leads to increasing challenges regarding the verification of those systems. Especially in the context of safety critical systems, there is a high need for reliable verification results. Currently verification is mainly based on expert knowledge and the use of high performance hardware to investigate a very high amount of test cases. This article proposes an alternative approach using an iterating segmentation and identification algorithm that is appended by interval arithmetic calculations. This combination yields guaranteed results that do not suffer from type II failures, i. e., that will never verify an erroneous system. This is especially relevant in the context of safety critical systems.

Zusammenfassung Flexibel einsetzbare Fertigungssysteme müssen sich bei individuellen Fertigungsaufgaben im Kontext von Losgröße 1 automatisch in ihrem Bewegungsverhalten auf unterschiedliche Werkstücke anpassen. Hierzu benötigen sie fortschrittliche Steuerungen, die oft auf einer Optimierung basieren. Eine Offline-Optimierung reicht aufgrund der dynamischen Folge an unterschiedlichen Werkstücken nicht aus. Die große Herausforderung liegt nun darin, eine echtzeitfähige selbstoptimierende Steuerstrategie für eine Industriesteuerung zu entwerfen und zu implementieren, welche die Optimierung online ausführt. Im vorliegenden Beitrag wird anhand der Trajektorienplanung eines anwendungsbezogen redundanten sechsachsigen Hybridmechanismus eine solche modellprädiktive Steuerstrategie vorgestellt, die auf einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) ausgeführt wird und die Verfahrzeiten des Mechanismus zwischen werkstückspezifischen diskreten Bearbeitungspositionen optimiert. Es werden die Gütefunktion sowie die eingesetzten Modelle vorgestellt. Zudem erfolgt eine Analyse hinsichtlich der für die Berechnung erforderlichen Zykluszeit, der erzielten Ergebnisse und des Einflusses von Optimierungsparametern.

Zusammenfassung Bei der gleichzeitigen Regelung von Kräften und Nachgiebigkeiten besteht für die serielle Anordnung von Kraft- und Nachgiebigkeitsregler der Impedanzregelung (IC) das Problem der gegenseitigen Beeinflussung der Regelkreise. Mit der im Folgenden im Vergleich gegenüber der IC präsentierten neuen parallelen Impedanzregelung (PIC) wird durch eine parallele Regleranordnung die gegenseitige Beeinflussung der Regler vermieden. Übersteigen die einwirkenden Störkräfte die auszuübenden Sollkräfte, kann durch die PIC ein nachgiebiges Verhalten bei wesentlich verringerter Antriebsleistung erreicht werden.