Methoden des Soft Computing zur Regelung und Diagnose von Magnetlagern

Es besteht weltweit eine ausgeprägte Tendenz, durch Einsatz der aktiv geregelten Magnetlagerung die mechanische Reibung und Verschleiß zu vermeiden sowie die einstellbare Systemsteifigkeit und -dämpfung zu ermöglichen. Solche Systeme werden bis anhin über fixed-control-design oder lineare Strategie geregelt, verwenden also Frequenzfilter mit kleinem Wirkungsgrad, begrenzter Cutoff-Frequenz und Zuverlässigkeit im konventionellen Regelkonzept. Der industrielle Einsatz der aktiven Magnetlager in Verbindung mit dem technologischen Prozess insbesondere unter Belast-, Störfall und Einfluss vom starken Rauschen stellt heute hohe Aufforderung an die Stabilität der Positionierung, Funktionszuverlässigkeit und Laufruhe. Diese führen gegenüber konventionelles Regelkonzept zu einer wesentlichen Erneuerung des Regelkonzeptes. So werden die stabile Magnetlagerung bzw. Steuerbarkeit der dynamischen Eigenschaft bis hin zur technischen Grenze ermöglicht. In dieser Arbeit wird ein neuartiges Regelkonzept mithilfe Soft Computing erarbeitet und am Testanlage FLP 500 am Institut für Prozesstechnik, Prozessautomatisierung und Messtechnik der Hochschule Zittau / Görlitz umgesetzt. Dazu bietet sich vor allem die Integration von Soft Computing in der Regelung-, Filterung- und Online-Identifikationstechnik in das System an. Es werden das Führungsverhalten, Störverhalten, der Umdrehungsversuch bzw. Identifikationsversuch angestellt. Der Identifikationsversuch präsentiert die Ergebnisse aus Online-Identifikation mit ausreichender Schnelligkeit und Robustheit gegen Prozessrauschen. Die weiteren Versuchsergebnisse zeigen, dass die Stabilität der Positionierung mit einem variierenden Arbeitspunkt bzw. die Laufruhe, besonderes unter Bedingung vom starken Prozessrauschen, unter Einfluss von der elektronischen bzw. mechanischen Eigenschwingung, vom Messrauschen und von der Messstörung in Sensorik, deutlich optimiert sind. Durch die Adaptionsmöglichkeit ist die Magnetlagerung zudem wesentlich weniger anfällig für die Variation der Arbeitspunkte. Der Vorteil der Zustandsbeobachtung wird durch Anwendung des Kalman-Filters ausgenutzt. Auf diese Weise ist die nahezu vollständige Eliminierung der Störung und Signalverfälschung in Messsignale möglich. Im realen Versuchsstand durchgeführte Untersuchungen belegen die praktische Anwendbarkeit des Konzeptes.

In recent years, there has been a global trend to use actively controlled magnetic bearings to avoid mechanical friction and wear, as well as to adjust system stiffness and damping ratio. Until recently such systems have been controlled using a fixed control strategy or a linear control strategy, such as frequency filters with low-efficiency, limited cut-off frequency, and limited reliability. The industrial application of active magnetic bearings in connection with the technological process in particular under load, failure, and influence of strong noise, requires a high level of stability in position control, functional reliability, and operational smoothness. These limitations require a major improvement in the considered control strategies to achieve stable position control and dynamic control of the system up to the engineering limits.
In this thesis, a new control strategy using soft computing is developed and implemented on a test facility FLP 500 at the Institute of Process Engineering, Process Automation, and Measurement Engineering, at the FH Zittau / Gorlitz. Thus, this thesis will examine the integration of soft computing for position control, signal filtering, and online system identification.
The results are compared with other conventional control strategies. Experiments for timing behavior of the controller, the disturbance behavior, rotation, and online system identification are performed. The experiments present the results of online system identification with sufficient rapidity and robustness against process noise. Further the results show that the stability of the position control at different operating points is significantly improved. Operational smoothness, especially with a significant amount of process noise, in the presence of electric and mechanical oscillations, of the measurement noise, and of external disturbance in sensors, is significantly improved. The advantage of state observation is verified using a Kalman filter, which eliminates signal disturbances and measurement corruption. The experiments show that the proposed new control strategy can be applied to the test bench system.

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