Hallo, ist es sinnvoll die Parameter einer fest vorgegeben Regelstruktur automatisiert z.B. durch das Bode-Diagramm oder anderer eigentlich graphischer Methoden berechnen zu lassen, nachdem eine Übertragungsfunktion durch Testdurchläufe ermittelt wurde? Gemeint sind jetzt nicht diese Einstellreglern wie Ziegler-Nichols
marek schrieb: > Hallo, ist es sinnvoll die Parameter einer fest vorgegeben > Regelstruktur automatisiert z.B. durch das Bode-Diagramm oder anderer > eigentlich graphischer Methoden berechnen zu lassen, nachdem eine > Übertragungsfunktion durch Testdurchläufe ermittelt wurde? > > Gemeint sind jetzt nicht diese Einstellreglern wie Ziegler-Nichols Was meinst du denn? Natürlich ist sowas möglich, es gibt aber effektivere Methoden.
Genau dafür sind die Einstellregeln ´wie Ziegler-Nichols´ da. Hier würde ich aber eher zum Betragsoptimum raten. Das ergab bei mir bisher immer ein deutlich besseres Regelverhalten als Z-N. Letzteres dominiert in der Literatur, ist aber von allen Verfahren die ich bisher in der Praxis einsetzte das Schwächste. Es gibt auch ein Autotuning-Verfahren für PID-Reger: Man regelt zunächst einmal mit einem Zweipunkt-Regler und erhält einen Grenzzyklus. Nun nimmt man an, dass die Frequenz dieses Grenzzykus' ungefähr der Durchtrittsfrequenz der Nyquist-Ortskurve durch die imaginäre Achse im Nyquist-Diagramm entspricht. Daraus berechnen sich dann die Reglerparameter. Die genauen Formeln dazu habe ich leider nicht im Kopf, musst Du selbst recherchieren. Über dieses Verfahren stellt sich der Regler quasi selbst ein. Habe ich allerdings noch nicht selbst ausprobiert, es gibt aber Paper über dessen praktischen Einsatz. Alle diese Verfahren ergeben, sofern es die Streckendynamik hergibt, stabile Regelkreise, deren Parametrierung aber mit Sicherheit noch nicht optimal ist. Ein praxistaugliches Verfahren, das zu optimalen Parametern bzw. einem optimalen Regelverhalten führt ist die Nutzung der statistischen Versuchsplanung bzw. DoE (Design of Experiments): Die Reglerparameter werden entsprechend eines statistischen Versuchsplans variert und die Sprungantworten aufgezeichnet. Letztere werden dann über skalare Größen bewertet (Überschwingen, An-/Ausregelzeit, Abweichung von einem Soll-Verlauf etc.). Diese werden dann in Abhängigkeit von den Reglerparametern modelliert und dann mit Hilfe eines Optimierers die optimalen Parameter berechnet.
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