Band 22, Heft 6

Nach einer einleitenden Betrachtung über das Verhalten einer Fahrzeugschlange wird die Möglichkeit erläutert, durch Modelle für den Abstandsregelkreis Fahrer-Fahrzeug auf das Verhalten der Schlange und insbesondere ihre Stabilität zu schließen. Es wird gezeigt, daß das vom Verfasser entwickelte Hysteresemodell hierzu gut geeignet ist. Die Dynamik der Schlange wird iterativ auf einem Fahrsimulator sowie mit Hilfe eines Digitalrechners simuliert. First preliminary considerations of the behaviour of a queue of vehicles are given. Then it is discussed how to come to conclusions on the behaviour of the queue and especially its stability from models of the distance control loop driver-vehicle. It is shown, that the hysteresis model, developed by the author, is well suited to do so. The dynamic of the queue is simulated iteratively on a vehicle simulator as well as by help of a digital computer.

Kugelmühlen zeigen beim Überschreiten des optimalen Arbeitspunktes instabiles Verhalten. Gleichzeitig treten hohe Laufzeiteffekte auf. Zum Stabilisieren des Füllgrades wird ein Abtastregier höherer Ordnung verwendet. Die Kennwerte des Reglers werden über eine Identifikation im geschlossenen Regelkreis und eine anschließende Simulation numerisch ermittelt. Der Wirkungsgrad der Mühle wird vom Füllgrad beeinflußt. Der Sollwert des Füllgrades wird mit einem Extremwertregler geführt, damit ein optimaler Wirkungsgrad erzielt wird. Ball mills exhibit unstable behaviour if the optimal set point is exceeded. At the same time large delay-time effects occur. For stabilization of the degree of filling a sampled data controller of higher order is used. By identification in the closed control loop followed by a simulation the characteristic values of the controller are determined numerically. The efficiency of the mill is influenced by the degree of filling. For optimal efficiency the nominal value of the degree of filling is driven by an extremal value controller.

Approximation linearer zeitinvarianter Systeme durch Systeme niedrigerer Ordnung, Teil 1 Es wird die Approximation eines vorgegebenen linearen mathematischen Modells durch ein Modell niedrigerer Ordnung untersucht. Die Parameter des gesuchten Modells, das in einer modifizierten Schwarzschen kanonischen Form mit einer minimalen Anzahl von Parametern angesetzt wird, werden durch Minimierung eines gewichteten quadratischen Fehlerintegrals ermittelt. Das Problem wird als Aufgabe der nichtlinearen Programmierung formuliert und durch Heranziehen wirkungsvoller Methoden aus diesem Sektor gelöst. Approximation of a given linear mathematical model by a lower order model is investigated. By minimization of the integral of weighted quadratic errors the parameters of the desired model are derived. This model is established in a modified canonical form of Schwarz which contains a minimal number of parameters. The problem is formulated as a nonlinear programming problem and solved by efficient methods of this area.