Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei Kraftfahrzeugen
Z. Ren. Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel, Dissertation, (August 2012)
Diese Arbeit befasst sich mit der Modellbildung mechatronischer Systeme
mit Reibung. Geeignete dynamische Modelle sind die Grundlage für
verschiedenste Aufgabenstellungen. Sind dynamische Prozessmodelle
verfügbar, so können leistungsfähige modellbasierte Entwurfsmethoden
angewendet werden sowie modellbasierte Anwendungen entwickelt werden.
Allerdings ist der Aufwand für die Modellbildung ein beschränkender
Faktor für eine weite Verbreitung modellbasierter Applikationen in
der Praxis. Eine Automatisierung des Modellbildungsprozesses ist
deshalb von großem Interesse. Die vorliegende Arbeit stellt für die
Klasse „mechatronischer Systeme mit Reibung“ drei Modellierungsmethoden
vor: semi-physikalische Modellierung, Sliding-Mode-Beobachter-basierte
Modellierung und empirische Modellierung mit einem stückweise affinen
(PWA) Modellansatz. Zum Ersten wird die semi-physikalische Modellierung
behandelt. Gegenüber anderen Verfahren, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse
und aufwändige Experimente erfordern, haben diese neuen Verfahren
den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst
bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand automatisiert
werden kann. Zum Zweiten wird ein neuer Ansatz zur Reibkraftrekonstruktion
und Reibmodellierung mittels Sliding-Mode-Beobachter präsentiert.
Durch Verwendung des vorgestellten Sliding-Mode- Beobachters, der
basierend auf einem einfachen linearen Zustandsraummodell entworfen
wird, lässt sich die Reibung datengetrieben aus den Ein-/Ausgangsmessdaten
(im offenen Regelkreis) rekonstruieren und modellieren. Im Vergleich
zu anderen Reibmodellierungsmethoden, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse
und aufwändige Messungen im geschlossenen Regelkreis erfordern, haben
diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen
mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand
weitgehend automatisiert werden kann. Zum Dritten wird ein PWA-Modellierungsansatz
mit einer clusterungsbasierten Identifikationsmethode für Systeme
mit Reibung vorgestellt. In dieser Methode werden die Merkmale in
Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar wird der klassische
c-Means-Algorithmus verwendet, welcher bedienfreundlich, effizient
und geeignet für große und reale Datensätze ist. Im Gegensatz zu
anderen Methoden sind bei dieser Methode nur wenige Entwurfsparameter
einzustellen und sie ist für reale Systeme mit Reibung einfach anwendbar.
Eine weitere Neuheit der vorgestellten PWA-Methode liegt darin, dass
die Kombination der Clustervaliditätsmaße und Modellprädiktionsfehler
zur Festlegung der Anzahl der Teilmodelle benutzt wird. Weiterhin
optimiert die vorgestellte Methode die Parameter der lokalen Teilmodelle
mit der OE (Output-Fehler)-Schätzmethode. Als Anwendungsbeispiele
werden Drosselklappen, Drallklappen und AGR-Ventile (Abgasrückführventil)
im Dieselfahrzeug betrachtet und die erzeugten Modelle werden in
der industriellen HiL-Simulation eingesetzt. Aufgrund der Effizienz
und Effektivität der Modellierungsmethoden sind die vorgestellten
Methoden direkt in der automobilen Praxis einsetzbar.
