Aus der klassischen Regelungstechnik sind Verfahren bekannt, die einen höheren Prädiktionshorizont aufweisen und die daher als Long-range Predictive Control bezeichnet werden. Regler dieses Typs zeichen sich durch die Verwendung eines expliziten und separat identifizierbaren Modells der Regelstrecke aus. Dieses Modell wird zur Vorausberechung des zukünftigen Streckenverhaltens und damit auch zur Auswahl optimaler Stellgrößen genutzt. Wegen des zur Vorausberechnung verwendeten Streckenmodells werden Regelstrategien dieser Art auch Model Predictive Control (MPC) oder Modellbasierte Prädiktivregler genannt.
MPC-Verfahren haben besonders im Bereich der Verfahrenstechnik eine große Verbreitung erfahren. Bedingt durch den großen Prädiktionshorizont sind diese Strategien im Vergleich zur herkömmlichen linearen Regelung relativ rechenaufwändig, weswegen ihr Einsatz in der Antriebstechnik bisher allein aus diesem Grund nicht möglich war. Die verfügbare Rechenleistung nimmt jedoch kontinuierlich zu, während gleichzeitig der Preis für leistungsfähige Prozessoren sukzessive abnimmt, so dass das Argument des zu hohen mathematischen Aufwands an Gewicht verloren hat und in Zukunft noch mehr verlieren wird.
Hauptgegenstand dieser Arbeit ist es, die aus der klassischen Regelungstechnik bekannten und in der Verfahrenstechnik mit großem Erfolg angewandten modellbasierten Prädiktivregler mit ihrem hohen Prädiktionshorizont für ihre Eignung in der Antriebstechnik zu untersuchen. Es werden verschiedene Strategien vorgestellt, erläutert und bewertet, wobei dem interessierten Leser gleichzeitig eine Hilfe bei der Implementierung dieser Verfahren gegeben werden soll. Da modellbasierte Prädiktivverfahren in der Antriebstechnik bisher kaum bekannt sind, umfasst die Arbeit auch ausführliche Herleitungen der einzelnen Regelalgorithmen.
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