Modellbasierte Entwicklung in der Industrieautomation am Beispiel eines Laboraufbaus Ball on Ball

Transkript

1 Modellbasierte Entwicklung in der Industrieautomation am Beispiel eines Laboraufbaus Ball on Ball

2 Ihre Vortragende Dr. Kurt Zehetleitner Technical Manager Automation Software Bernecker & Rainer Industrieelektronik Ges.m.b.H DI Reinhard Gahleitner FH-Professor für Regelungstechnik Fakultät für Technik/Umweltwissenschaften FH Oberösterreich

3 Bernecker + Rainer Industrie-Elektronik Ges.m.b.H Mitarbeiter in weltweit 175 Büros Hardware Automation Studio Steuerung Projektierung Visualisierung Simulation Antriebstechnik Technologie Sicherheitstechnik Diagnose & Service

4 FH Oberösterreich Größte Fachhochschule in Österreich 4700 Studierende, 28 Bachelorstudiengänge, 27 Masterstudiengänge Forschungsstärkste FH in Österreich 13,3 Mio. F&E Umsatz (2013) 186 wiss. Mitarbeiter (Vollzeitäquivalente, 2013)

5 Überblick Modellbasierter Entwicklungsprozess Maschinenautomatisierung Anforderungen an Entwicklungswerkzeuge Lösungsansätze aus dem Bereich MathWorks & B&R Anwendungsbeispiel: Ball-on-Ball Modell Modellbildung, Modellanalyse Implementierung Simulationsmodell in Simulink Reglerentwurf am Simulationsmodell Implementierung auf der industriellen Steuerung Weitere Anwendungsbeispiele Industrielle Applikationen

6 Bedeutung der Regelungstechnik nimmt zu Mehr Prozess Eingriffsmöglichkeiten Steigender Automatisierungsgrad Intelligente Algorithmik Leistungsfähigere Hardware Simulation und modellbasierte Entwicklung Komplexe Prozesse werden beherrschbar Erschließt Innovationspotential Annäherung an physikalische Grenzen

7 Anforderungen an den Entwicklungsprozess Mechanik Elektrik Software Verkürzung der Time-to-Market Simulation Software Frühe Einbindung von Simulation Projektstart Projektende

8 Mechatronische Entwicklung Mechanik Automation Studio Simulationswerkzeuge CAD Tools Elektrik Simulation Software Wartung

9 Simulation Auf allen Systemebenen des Automatisierungssystems Visualisierung SPS & IO Safety Antrieb Motor Motor Trägheit und Temperaturverhalten Antrieb Gesamtes Kommunikationsprofil SPS, IO & Safety Zeitlupe und Zeitraffer Visualisierung Mit VNC Offen Einbindung eigener Modelle

10 Mechatronische Entwicklung B&R Automation Studio heute Regelungs- & Simulations- Pakete Externe Entwicklungswerkzeuge

11 Einbindung externer Entwicklungswerkzeuge Automatische Codegenerierung aus MATLAB/Simulink

12 Anwendungsbeispiel Ball-on-Ball Modell

13 Demonstrationsmodell für modellbasierte Entwicklung Balancieren eines Bowlingballs auf einem zweiten

14 Entwicklung des Modells Idee kam beim Nachdenken über einen Ballbot 2008: Diplomarbeit zum Thema Kammerhofer M., Modellbildung, Reglerentwurf und Simulation des Modells Ball on Ball Erster Prototyp als Studentenprojekt

15 Entwicklung des Modells Idee kam beim Nachdenken über einen Ballbot 2008: Diplomarbeit zum Thema Kammerhofer M., Modellbildung, Reglerentwurf und Simulation des Modells Ball on Ball Erster Prototyp als Studentenprojekt Gespräche mit B&R über einen Aufbau als Messedemonstrator

16 Entwicklung des Modells Idee kam beim Nachdenken über einen Ballbot 2008: Diplomarbeit zum Thema Kammerhofer M., Modellbildung, Reglerentwurf und Simulation des Modells Ball on Ball Erster Prototyp als Studentenprojekt Gespräche mit B&R über einen Aufbau als Messedemonstrator 2013: Messetauglicher Demonstrator Konstruktion: Christian Hollinetz

17 Entwicklung des Modells Idee kam beim Nachdenken über einen Ballbot 2008: Diplomarbeit zum Thema Kammerhofer M., Modellbildung, Reglerentwurf und Simulation des Modells Ball on Ball Erster Prototyp als Studentenprojekt Gespräche mit B&R über einen Aufbau als Messedemonstrator 2013: Messetauglicher Demonstrator Konstruktion: Christian Hollinetz 2014: Optimierungen am Design und am Aufbau

18 Mathematische Modellbildung Bewegung der beiden Kugeln Rotation der unteren Kugel (3 Eulerwinkel) Bewegung der oberen Kugel (2 Koordinaten) Rotation der oberen Kugel (3 Eulerwinkel) Rollbedingung Annahme: Kein Rutschen am Kontaktpunkt Rollen einer Kugel auf einer anderen ergibt nichtholonome Zwangsbedingungen Antriebsstrang Umrechnung der Motormomente auf die Kugeln Umrechnung der Motordrehzahlen auf die Kugeln

19 Herleitung der Bewegungsgleichungen mit Euler-Lagrange Lagrange-Funktion Kinetische Energie Potenzielle Energie Rayleigh Potenzial Zwangsbedingungen Generalisierte Kräfte

20 Mathematisches Modell in Matrizendarstellung Differenzialgleichungssystem in generalisierten Koordinaten 8 Differenzialgleichungen 2. Ordnung (Bewegungsgleichungen in den Freiheitsgraden) 2 Differenzialgleichungen 1. Ordnung (nichtholonome Zwangsbedingungen) Modellgleichungen stark gekoppelt Folge der Beschreibung der Rotationen durch Eulerwinkel Analyse und Auflösung der Zwangsbedingungen in diesen Koordinaten schwierig Wie kann das Modell vereinfacht werden?

21 Modellvereinfachung durch Zustandstransformation Teilweise Entkopplung gelingt durch Variablen-Transformation Transformation der Winkelgeschwindigkeiten Winkelgeschwindigkeiten um Koordinatenachsen anstelle der Ableitung der Eulerwinkel Warum nicht gleich in diesen Koordinaten modellieren? Zu diesen Geschwindigkeitskoordinaten existieren keine Winkelkoordinaten Das ist eine Folge der Nichtkommutativität der Rotationen

22 Mathematisches Modell transformiert

23 Mathematisches Modell transformiert Massenmatrix

24 Mathematisches Modell transformiert Matrix der Coriolis- und Fliehkraftterme

25 Mathematisches Modell transformiert Potenzialterme durch Gravitation

26 Mathematisches Modell transformiert Zwangsbedingungen

27 Mathematisches Modell transformiert Durch Transformation entkoppelt sich das System in Teilsysteme Rotation der unteren Kugel Translation der oberen Kugel Rotation der oberen Kugel Kopplung nur mehr über die Zwangsbedingungen Modellgleichungen dadurch stark vereinfacht Einführung geeigneter Subvektoren und Submatrizen vereinfacht die Darstellung weiter

28 Mathematisches Modell transformiert mit entkoppelten Teilsystemen Kugelposition ist Rotationsinvariant Deskriptor-System Differenzial-algebraisches System (DAE) 16 Differenzialgleichungen 1. Ordnung 10 DGL 1. Ord. 2 Algebraische Gleichungen

29 Elimination der Zwangsbedingungen DAEs sind schwerer zu simulieren als Systeme von DGLn Neben der Integration der ODEs muss auf die Zwangsbedingungen geachtet werden Zwangsbedingungen können eliminiert werden DAE hat Index 1 Ableiten der Zwangsbedingung und einsetzen in DGL Lagrangemultiplikatoren können eliminiert werden Zustandsmodell mit 8 Zustandsgrößen Rotationsgeschwindigkeiten der unteren Kugel (3 Variablen) Abrollen der oberen Kugel in zwei Richtungen (2 Variablen) Abrollgeschwindigkeit der oberen Kugel in zwei Richtungen (2 Variablen) Rotation der oberen Kugel am Berührpunkt

30 Simulationsmodell Implementieren unter Ausnutzung der Struktur

31 Modellbasierter Reglerentwurf (linearer Entwurf) Linearisierung des mathematischen Modells um die Ruhelage Modell entkoppelt sich in Teilsysteme Bewegung in x-z-ebene Bewegung in y-z-ebene

32 Modellbasierter Reglerentwurf (linearer Entwurf) Reglerentwurf mit Standardmethoden Einsatz der Control-System-Toolbox Unterlagerter Drehzahlregler für Motoren bzw. untere Kugel Verwendung des schnellen Drehzahlreglers am ACOPOS Reduzierter Zustandsbeobachter für Abrollgeschwindigkeit Ableiten der Positionssignale zeigt zu starkes Quantisierungsrauschen Zustandsregler mit I-Anteil Entwurf durch Eigenwertvorgabe (acker, place) Optimaler Regler (lqr) Optimierung der Regelung am Simulationsmodell

33 Implementierung am Demonstrator Konfiguration der Steuerung im AS Grafische Konfiguration der Hardware-Komponenten Parametrieren des unterlagerten Regelkreises am ACOPOS Schnittstelle zum MATLAB/Simulink Modell über globale Variablen Implementieren des Regelungskonzepts in Simulink Eigene Blöcke für die Kommunikation mit B&R Komponenten Code generieren mit Automation Studio Target for Simulink

34 Erfahrungen bei der Implementierung Toolkette MATLAB/Simulink Automation Studio funktioniert hervorragend Essenzielle Zeitersparnis beim Implementieren External Mode ist extrem hilfreich Man sieht direkt in die Maschine Jede Variable ist einfach zu verfolgen Ablauf bei State-Charts direkt nachvollziehbar Nahtlose Integration Kombination mit nativen Tasks im AS möglich Verwendung von B&R Bibliotheken Verwendung von Legacy - Code Robuste und effiziente Implementierung

35 Industrielle Applikationsbeispiele

36 Anwendung: Windkraft Hardware-in-the-Loop Virtuelle Inbetriebnahme am HiL System Regelung Steuerung Betriebsführung Anbindung an Feldbusse Kommunikation Latenz Tests Betriebsfälle Benchmarks Kommunikation

37 Anwendung: Robotik Hardware-in-the-Loop Visualisierung Test Grenzen der Bewegung Kollision Inbetriebnahme an VM

38 Beispiel: Hydraulikantriebe Software-in-the-Loop Kunden- und Applikations-Schulungen Applikationsentwicklung B&R Automation Studio program program program machine emulation visualization PLC

39 Zusammenfassung Entwicklungsprozess Maschinenautomatisierung Anforderungen Entwicklungswerkzeuge Lösungsansätze aus dem Bereich B&R Anwendungsbeispiel Ball-on-Ball Modellbasierte Entwicklung Weitere Applikationsbeispiele Industrieautomation Weitere Informationen B&R Stand im Ausstellungsbereich der MATLAB Expo 2014

40 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt