Modellierung eines dynamischen Motorprüfstands. Modellbildung Identifikation Simulink-Modell Optimale Regelung

Größe: px

Ab Seite anzeigen:

Download "Modellierung eines dynamischen Motorprüfstands. Modellbildung Identifikation Simulink-Modell Optimale Regelung"

Ursula Koenig
vor 6 Jahren
Abrufe

1 Modellierung eines dynamischen Motorprüfstands Modellbildung Identifikation Simulink-Modell Optimale Regelung Josef Blumenschein Patrick Schrangl

2 Aufgaben Modellbildung und Identifikation " Verbrennungsmotor " ASM " Mechanik Simulink-Modell " Verbrennungsmaschine " ASM " Mechanik Optimale Regelung " PI-Regler " LQR mit Kalman 2

3 Motorprüfstand Motor Welle Hydrodynamisches Dynamometer Welle Elektrisches Dynamometer Verbrennungsmotor Modellierung Hydrodynamisches Dynamometer Modell existiert bereits Elektrisches Dynamometer Modellierung Mechanik Modellierung 3

4 Aufbau Prüfstand Welle 1 Verbrennungsmotor Asynchronmaschine n C ˆT C # C T shaft ˆT A n A T Aset 4

5 Gewählte Modellstruktur Prüfstandsmechanik Lineares Modell eines 2-Massen-Schwinger Verbrennungsmotor Erweitertes Hammerstein-System Nichtlineares statisches Kennfeld + Lineares arbeitspunktabhängiges dynamisches System Elektr. Maschine Berücksichtigung der Massenträgheit der ASM Dynamik als TP 2. Ordnung 5

6 Modellierung der Mechanik Verbindung zwischen ASM und Verbrennungsmotor c 1 ' C J C T C! C! A d 1 J A Modellierung als Zweimassenschwinger ' C ' A 1 1 4! C 5 = 4 c 1 d 1 d 1 5 J C J C J C c! 1 d 1 d 1 A J {z } A J A J {z A } ẋ(t) A 2 apple 1 y = 1 {z } C 2 4 ' A T A ' C ' A! C! A 3 {z } x(t) 4 ' 3 C ' A! C 5! A {z } x(t) J C 1 J A 3 5 {z } B apple TC T A {z } u(t) 6

7 Modellierung der Mechanik Parameter des Models ermitteln Massenträgheiten und Federkonstante aus Datenblättern Dämpfung in Datenblättern nicht angegeben J A,J C,c 1 d 1 Bestimmung der Dämpfung aus der identifizierten Übertragungsfunktion! C (s) T A (s) = d 1 s + c 1 (s 3 J A + d 1 s 2 + c 1 s) J C +(d 1 s 2 + c 1 s) J A Optimierung der Parameter mit Matlab 7

8 Modellierung der Mechanik nc in min simuliert gemessen nc in min

9 Modellierung der Mechanik Validation der Mechanik:! A(s) T A (s) na in min 1 na in min simuliert gemessen gesetzt

10 Modellierung der Mechanik Lineare Parameter der Mechanik: Anzahl Fit-Wert in % 1

11 Modellierung der VKM Modellierung über ein erweitertes Hammerstein System. n C. Nichtlineares statisches Kennfeld T Cstatic Lineare dynamische Systeme T C 11

12 Statisches Kennfeld der VKM Dynamik der Welle kann unberücksichtigt bleiben Bei verschiedenen Drehzahlen und Gaspedalstellungen (Rampe) statisches Moment gemessen Nach Filterung statische Map erstellt 12

13 Statisches Kennfeld der VKM 1 TC in Nm n C in min α in % 6 13

14 Statisches Kennfeld der VKM 2 15 TC static in Nm n C in min 1 5 α in % 1 14

15 Dynamik der VKM Motormoment nicht direkt messbar, darum Identifikation mit dem geschätzten Moment Auslegung eines Beobachters für den nicht messbaren Eingang (Motormoment) mit 2 verschiedenen Ansätzen Momentenschätzung liefert 3 verschiedene Ergebnisse (verschiedene Lösungen) 15

16 Dynamik der VKM Bewertung über Vergleich der geschätzten und gemessenen Drehzahlen: ˆ' ˆ! C T A! C! A Beobachter ˆxˆT C ŷ T A Mechanisches System ˆ! A! C! A ˆ! C ˆ! A 16

17 Dynamik der VKM Ergebnisse der Bewertung: 16 ωa in rad/s 14 gemessen Khedher (SeDuMi) Khedher (Matlab) Koenig ωc in rad/s 14 gemessen Khedher (SeDuMi) Khedher (Matlab) Koenig

18 Dynamik der VKM TC in Nm Khedher (SeDuMi) Khedher (Matlab) 3 Koenig Vorgabe

19 Dynamik der VKM Identifikation mit OE-Modell Anzahl fit in % 19

20 Dynamik der VKM Validation des Gesamtmodells mit geschätzten Momenten TC in Nm Simuliert Koenig

21 Modellierung der ASM Sowohl Messflanschmoment (ASM-Moment) als auch Vorgabemoment bekannt Ein lineares dynamisches Modell unabhängig von Moment und Drehzahl Problem: Fit sehr schlecht, weil das stat. Moment nicht mit dem Vorgabemoment zusammenstimmt 21

22 Modellierung der ASM Unterschied zwischen Moment des Messflansches und dem Vorgabemoment der ASM 55 5 gesetzt gemessen 45 TA in Nm Nm 3 5 Nm

23 Modellierung der ASM Lösung: Ausgleich über eine statische Map für die Momentenvorgabe der ASM (annähernd Ebene): 5 TA static in Nm 5 5 TA set in Nm n A in min

24 Modellierung der ASM Modellstruktur: n A T Aset Statisches Kennfeld T Astatic Lineares dynamisches System T A FIT-Werte nun wesentlich besser Allerdings weiteres Problem: Amplitudenhöhen zwischen gemessenen Moment und modelliertem Moment stimmen nicht zusammen 24

25 Modellierung der ASM 8 6 gemessen simuliert TA in Nm

26 Modellierung der ASM Lösung: Hochpass (statt Differenzierer) entsprechend der Formel: Modellstruktur: M Vorgabe = M Last + J A d! dt n A Hochpass Statisches Kennfeld T Astatic Lineares dynamisches System T A T Aset Asynchronmaschine Dadurch werden die unterschiedlich hohen Amplituden ausgeglichen, FIT-Werte bei 95 98% 26

27 Modellierung der ASM 6 5 gemessen simuliert 4 TA in Nm

28 Modellaufbau. n C Verbrennungsmotor T C T C n C Mechanik n A T Aset n A Asynchronmaschine T A 28

29 Modellaufbau TC in Nm 1 5 Koenig simuliert TC in Nm

30 Modellaufbau 12 nc in min 1 nc in min gemessen simuliert

31 Modellaufbau Für Regelung wird ein Beobachter für das Motormoment benötigt Vergleich der Beobachter 31

32 Modellaufbau TC in Nm Khedher Koenig simuliert TC in Nm Khedher 1 Koenig

33 Optimale Regelung Folgeregelung für Motordrehzahl und Motormoment 2 Ansätze: PI- Regler LQR + Kalman Testtrajektorien mit Sprüngen, Rampen und sinuiden Funktionen Berücksichtigung der Stellwertbeschränkungen 33

34 PI-Regler Reglerstruktur n C T C Kennfeld PI-Regler static. Verbrennungsmotor T C Mechanik n C ñ C Kennfeld PI-Regler T Astatic n A T Aset Asynchronmaschine T A n A ˆT C Beobachter 34

35 PI-Regler 1 TC in Nm TC in Nm soll ist ΔT C

36 PI-Regler 3 nc in min 1 nc in min soll ist Δn C 36

37 LQR Für LQR Linearisierung des Systems um Arbeitspunkte Kalman-Filter zur Schätzung der Zustände Insgesamt 154 lin. Systeme (11x14 Systeme) 37

38 LQR Zu linearisierendes Modell u n C. Internal Verbrennungsmotor Combustion Engine T C Mechanical Mechanik System n C n A y n A Asynchronous Asynchronmaschine Machine T A T Aset Nichtlineares Modell 38

39 LQR Zu linearisierendes Modell für Kalman-Filter: u n C. Internal Verbrennungsmotor Combustion Engine T C Mechanical Mechanik System n C n A y m n A Asynchronous Asynchronmaschine Machine T A T Aset Nichtlineares Modell 39

40 LQR Struktur: ỹ ñ C T C Kennfeld o S Arbeitspunkt- Kennfeld u S x S y S y ms ỹ y S ỹ o S { u u S u Nichtlineares Modell y m y y ms u y m o S Kalman- Filter ŷ m ˆx K o S 4

41 LQR Ergebnisse im Vergleich 1 TC in Nm TC in Nm soll PI LQR PI LQR

42 LQR Ergebnisse im Vergleich 3 nc in min soll PI LQR nc in min PI LQR 42

43 Stellgrößenvergleich 6 α in % 4 2 PI LQR TA set in Nm PI LQR 43

44 Ausblick Testen der Regler am Prüfstand Verfeinertes Modell des Motors Hydrodynamisches Dynamometer in Simulation einbinden Verbesserung der Regler 44

45 Vielen Dank!

Ähnliche Dokumente

Zusammenfassung der 8. Vorlesung

Zusammenfassung der 8. Vorlesung Beschreibung und und Analyse dynamischer Systeme im im Zustandsraum Steuerbarkeit eines dynamischen Systems Unterscheidung: Zustandssteuerbarkeit, Zustandserreichbarkeit