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| Wolfi88 |
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Verfasst am: 21.01.2013, 12:47
Titel: Modell für Servomotor
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Hallo zusammen,
ich bin auf der Suche nach einer Methode, um einen Servomotor (permanenterregter Synchronmotor) inkl. Leistungselektronik und Regelungen (Strom und Drehzahl) zu modellieren.
Es handelt sich dabei um Servomotoren und Hardware der Firma Beckkhoff.
Der Drehzahlsollwert ist Eingangsgröße und der Drehzahlistwert die Ausgangsgröße. Das zu identifizierende System befindet sich also aufgrund der Drehzahlregelung im geschlossenen Regelkreis. Der Regelkreis kann auch nicht unterbrochen werden.
Kann jemand eine passende Identifikationsmethode?
Viele Grüße
Wolfi88
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| Melissa |
Forum-Anfänger
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Verfasst am: 21.01.2013, 16:47
Titel:
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Hallo Wolfi,
ich gehe davon aus, dass für diesen Thread die Messdaten aus dem alten Thread "Matlab System Identification Toolbox - Instabile Systeme" gültig sind.
Hier ist das Modell unter der Annahme, dass der Sprungzeitpunkt am ersten Messwert stattfindet (wenn dies nicht der Fall ist, dann ist eben die Totzeit anzupassen):
F(s) = NUM(s) / DEN(s) * exp(-sTt)
NUM = 4072.2s + 533460
DEN = s³ + 171s² + 16421s + 533460
Tt = 0.01
Dieses Ergebnis habe ich mit ecICP und Deinen Messdaten berechnet. Ergebnisse aus ecICP lassen sich mit dem miterzeugten M-Script einfach in Matlab einlesen.
Aber grundsätzlich ist es vollkommen richtig, was DSP in dem alten Thread geschrieben hat. Daten vollständig liefern erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass geholfen wird (soll ja dem Helfenden möglichst wenig Zeit kosten).
Ausserdem... das gleiche Thema (ohne jeglichen Querverweis) einfach unter einem neuen Titel posten, erzeugt Verwirrung.
Trotzdem viel Erfolg mit dem Ergebnis.
Grüße,
Melissa
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| Wolfi88 |
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Verfasst am: 29.01.2013, 11:06
Titel:
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Hall Melissa,
Danke für die Hilfe. Genau mit dieser identifizierten Übertragungsfunktion eines geschlossenen Regelkreises möchte ich nun auf einen die Übertragungsfunktion des offenen Regelkreises zurückrechnen. Um mein konkretes Beispiel zu verwenden
T(s) = 9898/(s^2+199s+9898) (identifizierten Übertragungsfunktion- geschlossender Regelkreis)
T(s)=Gmo(s)Gme(s)/(1+Gmo(s)Gme(s)) (Allgemeine Form)
Gme(s)= 1/Js mit J=0,000059
Gesucht: Gmo(s)
Umstellen von T(s) nach Gmo(s) liefert Gmo(s)=T(s)/(Gme(s)-(1-T(s)))
Im Beispiel: Gmo(s) = 0,583/(s+199)
Soweit so gut. Um diese Vorgehensweise zu überprüfen habe ich nun das J von Gme(s) in der Realität verändert und erneut eine Messung gemacht und versucht diese versucht nachzurechnen.
Gme(s)= 1/Js mit J = 0,001851
Gmo(s) = 0,583/(s+199)
T(s)=Gmo(s)Gme(s)/(1+Gmo(s)Gme(s))
ergibt T(s) = 366,593/(s^2+199s+366,593)
Vergleiche ich aber dies mit der Messung ergibt sich eine wesentlich langsamere Dynamik. Siehe Bild.
Ich habe die gleiche Vorgehensweise auch noch mit Identifikation als PT2-Glied mit Nullstelle und als PT3-Glied probiert. Beides liedert ähnliche Ergebnisse.
| Beschreibung: |
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| Dateigröße: |
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| Heruntergeladen: |
1067 mal |
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| DSP |
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Verfasst am: 31.01.2013, 11:46
Titel:
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Das passt doch hier aber hinten und vorn nicht. Das System reagiert ja schon vor dem Sprung. Melissa's Ergebnisse kann ich leider nicht überprüfen und kenne auch die verwendete Simulationssoftware nicht. Wie schon in dem anderen Thread erwähnt. Hänge doch mal bitte deine Daten hier an...in einem Matfile, mit Zeitindex und Abtastfreq.
Soll das Modell denn wirklich im Bildbereich erstellt werden, oder wird ohnehin nur im digitalen Bereich gearbeitet? Dann sollte man gleich im z -Bereich arbeiten.
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| Melissa |
Forum-Anfänger
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Verfasst am: 08.02.2013, 19:32
Titel:
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Jawoll, ich stimme DSP zu. Wenn man all diese Daten hätte, wäre es sehr, sehr hilfreich!
@ Wolfi: Stellst Du die Daten noch zur Verfügung oder kann man den Thread als geschlossen betrachten?
@ DSP: Die von mir angesprochene Software ecICP ist keine Simulationssoftware, sodern eine Software zur automatisierten Identifikation (Modellbildung aus Messung) und Regler-Design.
DSP meint hier bestimmt den Unterschied zwischen kontinuierlich und dieskret, da sowohl z- als auch s-Bereich Bildbereiche sind.
Zwischen diskret und kontinuierlich wird es mit Sicherheit beim ein oder anderen spezielle Vorlieben oder Abneigungen geben.
Ich persönlich würde im vorliegenden Fall so lange es geht im kontinuierlichen Bereich bleiben, da
1.) Kontinuierliche Parameter i.d.R. physikalisch interpretierbar sind
2.) Die Parameter Abtastzeit-unabhängig sind - und weil sie unabhängig sind, erfordern variierende Zykluszeiten keinen zusätzlichen Rechenaufwand (Rechenpower meistens begrenzt, weil Power Geld kostet)
3.) Reale Systeme kontinuierliche Systeme sind
Wie gesagt, jeder hat so seine Vorlieben 
Schöne Grüße,
Melissa
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