Bild 2. Konzeptkarte für eine selbstlernende Bewegungssteuerung.

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Um diese Ebene einer Self-Aware- Antriebstechnik zu implementieren, müssen wir ein Konzept für das Steuerungssystem erstellen. Bild 2 zeigt die vier Schlüsselelemente, die für eine erfolgreiche Implementierung erforderlich sind:

Element I – Ziel oder Aufgabe: Für das System muss ein klares Ziel oder eine Aufgabe festgelegt werden, die es erfüllen soll. In unserem Beispiel bedeutet dies: „Bewege den Bierkrug bestmöglich von Punkt A nach Punkt B, und zwar so, dass kein Bier verschüttet wird.“

Element II – Gewünschtes Systemverhalten: Sobald dieses Ziel feststeht, leitet die nächste Ebene der Self-Aware Steuerung das gewünschte Bewegungsverhalten ein. Für unser Bierkrug-Beispiel wäre dies: „Verwende eine lineare Bewegung, um den Bierkrug zu bewegen, und passe die Bewegung automatisch an, um das schwankende Gewicht und die Größe des Bierkruges innerhalb der erforderlichen Sicherheitsgrenzen des mechanischen Systems zu kompensieren.“

Bild 3. Überwachung und automatische Abstimmung von Drehmoment-, Fluss-, Strom-, Geschwindigkeits- und Positionsregelkreisen.

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Sobald das Ziel und das gewünschte Systemverhalten festgelegt sind, sorgt das adaptive Steuerungssystem für eine dynamische Konvergenz zwischen der Kinematik des Core-Systems und dem dazugehörigen mechanischen System, indem es den Antrieb und das integrierte mechanische System automatisch so abstimmt, dass im jeweiligen Arbeitspunt eine maximale Betriebsleistung erzielt wird (Bild 2).

Element III – Kern-Antriebssystem: Das Herzstück der Self-Aware-Antriebstechnik ist ihre Kinematik. Die Herausforderung besteht darin, die Leistungsfähigkeit des Motors und des Antriebssystems zu beobachten, daraus zu lernen und zu überwachen. Um ein funktionierendes Modell des Antriebssystems zu erstellen, muss ein intelligenter Beobachter implementiert werden, um ein grundlegendes Verständnis der Bewegungsparameter und der physikalischen Grenzen des Antriebssystems zu erlangen. Dies wird durch eine feldorientierte Steuerung (FOC) mit speziellen Positionssensoren oder einen sensorlosen FOC-Ansatz erreicht, um zu lernen, wie der Motor ausgelastet wird und in seiner Betriebsumgebung reagiert. Durch die Überwachung und automatische Abstimmung der Regelparameterwerte aus den Regelkreisen für Drehmoment, magnetischem Fluss, Strom, Geschwindigkeit und Lage des Motors können wir die Reaktion des Antriebssystems optimieren. Sobald diese Datagramme gesammelt und dem intelligenten Beobachter zugeführt sind, stellt der implementierte Optimierungs-Algorithmus sicher, dass die Parameter für die Bewegungssteuerung berechnet werden und der zugrundeliegende Steuerungs-Algorithmus zu einem optimalen Satz an Bewegungsparametern konvergiert (Bild 3). Nachdem nun ein mittelbares Bewegungsmodell erstellt wurde, um die Bewegung des Antriebssystems zu modellieren und zu optimieren, kann in der nächsten Stufe der Self-Aware-Antriebssteuerung implementier werden, indem eine adaptive Steuerungs-Engine eingeführt wird.

Bild 4. Adaptives Steuerungsmodell.

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Element IV – Adaptive Steuerung: Aufbauend auf der Kinematik und der FOC-Autotuning-Fähigkeit unseres Systems konzentrieren wir uns nun auf die nächste Stufe der Implementierung einer Self-Aware-Steuerung, die adaptive Steuerungs-Engine. Diese nächste Stufe des intelligenten Antriebs konzentriert sich auf die Übermittlung des gewünschten Systemverhaltens an die adaptive Steuerungs-Engine (Bild 4). Dieses Systemverhalten wird von einem Produktionsmitarbeiter, dem Anlagenverantwortlichen oder von einem KI-Produktivitäts-Algorithmus bereitgestellt, der die Werksdaten mit Hilfe seines Netzwerks aus intelligenten Sensoren erfasst. Sobald das gewünschte Verhalten an die adaptive Steuerungs-Engine weitergegeben wird, beginnt die Self-Aware-Steuerung damit, die Betriebsparameter des Antriebssystems dynamisch neu zu konfigurieren, um das gewünschte Systemverhalten zu erreichen. Einige Beispiele für diese gewünschten Verhaltensweisen sind die Forderung nach einer Erhöhung des Produktionsdurchsatzes oder nach einer Verlängerung der Lebensdauer des Motors durch den Betrieb in sicheren Arbeitspunkten. Während die Bewegungssteuerung ihre Parameter automatisch anpasst, um das neue geforderte Leistungsniveau zu erreichen, überwacht die adaptive Steuerung den geschlossenen Regelkreis kontinuierlich, um das gewünschte Leistungsniveau aufrechtzuerhalten. Dieser Zustand wird auch dann beibehalten, wenn das Antriebssystem aufgrund von Verschleißerscheinungen der mechanischen Systeme Veränderungen unterliegt oder wenn sich die Betriebsbedingung des Motors ändert. Jetzt hat das System die höchste Stufe der Self-Aware-Antriebssteuerung erreicht.

Praxisbeispiel Biertransport

Bild 5. Beispiel für eine selbstlernende Bewegungssteuerung in Aktion (veränderliche Gewichtslast).

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Die Technologie einer Self-Aware-Steuerung wird gerade für den industriellen Einsatz optimiert. Man kann sich eine ganze Fabrik vorstellen, die auf Geräten mit Self-Aware-Motoren und intelligenten Sensoren basiert. Diese Anlage würde über die Fähigkeiten zur Selbstkorrektur möglicher Anlagenausfälle verfügen, Produktionsprozesse automatisch anpassen, um die Produktivität zu maximieren, sowie die Lebensdauer der Anlagen im gesamten Fertigungsablauf verlängern.

Der Autor: Jeff DeAngelis ist Vizepräsident für industrielle Kommunikation und Antriebstechnik, Geschäftsbereich Industrie und Gesundheitswesen bei Analog Devices.

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Am besten lässt sich dieses Konzept anhand eines Beispiels aus der Praxis veranschaulichen (Bild 5). Betrachten wir nun ein Beispiel für die Implementierung einer Self-Aware-Steuerung: Das Ziel bei dieser Aufgabe ist es, ein Glas Bier in der schnellstmöglichen Zeit vom Barkeeper (Punkt A) zu einem Gast am anderen Ende der Bar (Punkt B) zu bringen, ohne dabei einen Tropfen Bier zu verschütten. Das Anlagensystem ist in diesem Fall ein Becherhalter mit einem eingebauten Gewichtssensor, der das Gewicht der verschieden großen Bierkrüge erkennt und sie mit Hilfe eines Linearmotors über die Länge der Bar bewegt. Ein Self-Aware-Antriebssystem ist von Vorteil, um das Bier so schnell wie möglich zum Kunden zu bringen, es kann aber auch automatisch seine Geschwindigkeit und Leistung anpassen, wenn der Kunde den leeren oder teilweise leeren Bierkrug in den Becherhalter stellt, um den Bierkrug dem Barkeeper zurück zu geben oder ihn nachfüllen zu lassen. Dieses System bietet zudem die Möglichkeit, sein Verhalten anzupassen, wenn der Barkeeper Gläser unterschiedlicher Größe für andere Getränketypen verwendet.