Selbstoptimierende und modelladaptive Regelung von elektrischen Antriebssystemen mittels vorausschauender Pulsmusterplanung

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Joachim Böcker
• Fachliche Zuordnung: Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 405351394

Elektrische Antriebe werden für viele Aufgaben wie z.B. in automatisierten Fertigungsstraßen, Kraftwerken, Zentrifugen, Hebezeugen und Kränen sowie in Straßen- und Schienenfahrzeugen eingesetzt. Inzwischen werden die meisten Antriebe geregelt betrieben, wobei neben der eigentlichen Regelaufgabe (z.B. Drehzahl) auch Aspekte wie Verlust- oder Verschleißminimierung eine Rolle spielen. In den vergangenen Jahrzehnten wurden große Forschungsanstrengungen unternommen, die sich verschiedenen Teilbereiche wie Regelungsstrategien, Modulationsverfahren sowie Identifikationsmethoden widmen. Die meisten Ansätze fokussieren sich dabei auf isolierte Problemstellungen bzw. spezifische Applikationen. Ein generalisierbares Regelungskonzept, welches sich selbstständig auf die jeweiligen applikationsspezifischen Anforderungen konfiguriert und fortlaufend anpasst, existiert nicht.Dieser Antrag stellt ein Konzept für ein mehrstufiges Regelungs- und Betriebsmanagement vor, welches auf dem Prinzip der Selbstoptimierung basiert. Es konzentriert sich auf permanenterregte Synchronmotoren mit 2-Level-Wechselrichtern, lässt sich jedoch mit geringem Aufwand auch auf weitere Konfigurationen erweitern (z.B. Asynchronmotor oder Multi-Level-Umrichter). Das Konzept gliedert sich in drei Ebenen. Auf der untersten Ebene findet sich die klassische Antriebsregelung für die Regelgrößen Ströme, Drehmoment, Drehzahl sowie Position. Die Parameter dieser Regelung werden fortlaufend durch eine überlagerte Optimierung angepasst, die sich elektrischer, thermischer und mechanischer Modelle bedient, um das Antriebsverhalten zu prädizieren und aufgrund dieser Vorhersage im Bedarfsfall in die unterlagerte Regelung einzugreifen. Auf der obersten Ebene befinden sich die Selbstoptimierung sowie die Adaption. Letztere prüft die Residuen zwischen Modellschätzung und Messwerten und passt zur Laufzeit, d.h. sowohl bei der Inbetriebnahme als auch während des Betriebs, die Modellparameter an. Mittels Selbstoptimierung werden außerdem abhängig von veränderlichen externen oder internen Bedingungen die Optimierungsziele dynamisch angepasst, womit sichergestellt wird, dass das Regelungskonzept für eine große Spanne von Applikationen ohne manuelle Anpassung eingesetzt werden kann.Nach simulativen Studien wird das vorgeschlagene Konzept an mehreren Prüfständen für drei Beispielapplikationen validiert: 1. Traktionsantrieb (Bahn- sowie Straßenfahrzeuge), 2. durchlaufende Hochgeschwindigkeitsantriebe (Pumpen, Lüfter, etc.) und 3. Servoantriebe (z.B. Werkzeugmaschinen). Da die Validierungsszenarien sehr unterschiedliche Anforderungsprofile abdecken, kann damit die Generalisierbarkeit des vorgeschlagenen Konzepts nachgewiesen werden. Nach erfolgreichem Projektabschluss ist die Übertragung auf weitere Antriebskonfigurationen geplant.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen