Regelung eines elektropneumatischen Bleed-Air Systems

Conventional passenger airplanes use bleed-air to keep the cabin well pressurized and tempered for comfortable and safe travel conditions. The high pressurized bleed-air from the aircraft engine therefore has to be expanded and controlled to a constant mass flow. The bleed-air system, doing this job, consists of three valves connected through pipes. The state of art is PI control of the valves, applied in flight tests. Experience shows that in practice limit cycles occur, downgrading performance. The challenge of control consists in the little control authority, the high friction in the valves causing stick-slip action and the coupling of three valves. Three approaches are followed for developing new control strategies. The first one provides a centralized controller for all valves. Second applies different stiction compensation techniques handling the high friction level and last tries to decouple the valves through a feedforward control at the second valve. The three concepts are combined to nine controller variations. For comparing the approaches and their interdependency, each of the resulting controllers is adjusted to the bleed-air system model using global optimization. Thereby movement and integrated absolute error are rated. Effectiveness and robustness of the approaches are discussed. It is showed, that feedforward control and I-Gain Tuning account for significant control improvement. Finally, suggestions for improving the quality of model-based developing for bleed-air systems are derived from the experiments

Entwurf modellprädiktiver Regler in der Gebäudetechnik auf Basis datengetriebener Modelle

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit datengetriebenen Modellierungsansätzen in der Gebäudetechnik zum Zweck des Entwurfs modellprädiktiver Regler. Dabei widmet sich der erste Teil (Kapitel 2 und 3) im Wesentlichen den theoretischen Grundlagen der Systemidentifikation wohingegen im zweiten Teil (Kapitel 4 bis 6) praktische Anwendungen der Identifikation sowie die Implementierung modellprädiktiver Regler im Gebäudebereich im Vordergrund stehen. Die Grundlage der Arbeit stellt die Systemidentifikation mittels der Prädiktionsfehlerminimierung (Prediction Error Minimization – PEM) dar, deren Basis stochastische Modelle dynamischer Systeme bilden. Daher wird ausgehend von den unterschiedlichen Darstellungsformen stochastischer linearer zeitinvarianter Systeme (LTI-Systeme) die Problematik der optimalen Prädiktion thematisiert, wobei ein allgemeiner Ausdruck zur Berechnung der Mehrschrittprädiktion von LTI-Systemen hergeleitet wird. Anschließend werden Implementierungsaspekte von Mehr- bzw. Multischritt-PEM-Verfahren diskutiert und der Schätzer im Frequenzbereich analysiert, wobei sich verglichen mit der 1-Schritt-PEM eine erwartungsgemäß andere Wichtung des geschätzten Modells im Frequenzbereich ergibt. Die aus diesen Untersuchungen gewonnen Identifizierbarkeitsbedingungen entsprechen im offenen Regelkreis den bekannten Bedingungen der 1-Schritt-PEM, wohingegen sich im geschlossenen Regelkreis eine restriktivere Bedingung ergibt. Die weiterhin durchgeführte Genauigkeitsanalyse führt letztlich zu einem Ausdruck für die Abschätzung der Schätzfehlerkovarianzmatrix der Modellparameter, welche wiederum für die Varianz- bzw. Konfidenzschätzung anderer Systemmerkmale genutzt werden kann. In der Gebäudetechnik spielen nichtlineare Modellansätze eine wichtige Rolle. Für diese ist die explizite Berechnung der optimalen Prädiktion, und damit eine Identifikation mittels PEM, in der Regel problematisch bzw. nicht möglich. In der Arbeit werden daher zwei nichtlineare Modellstrukturen vorgeschlagen, für welche entsprechende Ausdrücke angegeben werden können, sodass eine direkte Anwendung der PEM ermöglicht wird. Dabei hat sich im Anwendungsteil der Arbeit herausgestellt, dass einer dieser Ansätze sinnvoll in der Gebäudetechnik genutzt werden kann. Aufgrund der Ähnlichkeit zum linearen Fall können zudem die Ideen, die typischerweise für die Parametrierung stochastischer LTI Systeme genutzt werden, auf den nichtlinearen Fall übertragen werden. Im Anwendungsteil der Arbeit wird dann die Nutzung der PEM im Gebäudebereich anhand praktisch aufgenommener Messdaten einiger Demonstratoren veranschaulicht. Es werden Modell- und Identifikationsansätze für die Schätzung von thermischen Raummodellen sowie einer Gastherme und einer Wärmepumpe vorgeschlagen, wobei plausible Identifikationsergebnisse erzielt werden konnten. Weiterhin wird im Rahmen der Identifikation von thermischen Raummodellen auch auf die wichtige Problematik nicht messbarer Störungen (z. B. Raumbelegung sowie Wärmeströme aus Nachbarräumen) eingegangen und mögliche Lösungsansätze aufgezeigt. Aufgrund der umfangreichen Sensorausstattung einiger Demonstratoren konnte zudem ein direkter Vergleich eines LTI-Modells mit dem obig genannten nichtlinearen Modellansatz durchgeführt werden, wobei eine vergleichbare Prädiktionsgüte beider Modellierungsansätze festgestellt wurde. Im letzten Teil wird dann der Entwurf modellprädiktiver Regler anhand zweier typischer Beispiele aus der Gebäudetechnik veranschaulicht. Für die Demonstration des Vorgehens werden Regelstreckenmodelle mittels der Modelica Buildings Bibliothek entworfen und dann für die Generierung synthetischer Daten verwendet, welche zur Identifikation von Modellen für den MPC Entwurf verwendet werden. Die identifizierten Modelle sind in beiden Fällen in der Lage das dynamische Verhalten des Modelica Prozessmodells hinreichend gut vorherzusagen, was die Sinnhaftigkeit des gewählten Modellierungs- bzw. Identifikationsansatzes untermauert. Aufbauend wird dann für beide Beispiele auf die Formulierung einer prädiktiven Regelungsstrategie eingegangen, wobei spezielle Modelleigenschaften ausgenutzt werden. Für beide Beispiele konnten simulativ Vorteile gegenüber einer konventionellen Regelungsstrategie nachgewiesen werden

Energy-Optimal Control of Refrigeration Processes

Mit dem Ziel, die möglichst energieeffizienteste (energieoptimale) Betriebsweise zu erreichen, werden für zwei unterschiedliche Kälteprozesse neue Regelungsmethoden entworfen und untersucht. Grundlage der Untersuchungen sind zwei prototypisch aufgebaute Anlagen: eine Kompressionskältemaschine mit dem Kältemittel R134a sowie eine Zwei-Bett-Adsorptionskältemaschine mit der Stoffpaarung Silikagel/Wasser. Für beide Anlagen wird der komplette Prozess von der Modellerstellung, über den theoretischen Regelungsentwurf mittels Simulation und dynamischer Optimierung, bis hin zum Einsatz der entworfenen Regelungen an den realen Anlagen vollständig und detailliert beschrieben. Es wird eine Nichtlineare Modellbasierte Prädiktive Regelung für Kompressionskältemaschinen entworfen und an einer realen Anlage umgesetzt. Dabei wird das anhand von Messdaten parametrisierte Systemmodell zusammen mit einem spezialisierten Optimierungsalgorithmus aus dem Softwarepaket MUSCOD-II verwendet. Dem Echtzeit-Iterations-Schema folgend werden durch wiederholte online Optimierungsrechnungen Stellgrößen bestimmt und an die Anlage gesendet. Für Adsorptionskältemaschinen wird eine selbstoptimierende Regelung zur automatischen Bestimmung der Zyklusdauer mit maximaler durchschnittlicher Kälteleistung entwickelt und an einer realen Anlage angewendet. Die Optimalität der zyklisch stationären Betriebspunkte, die sich mit dieser Regelungsmethode einstellen, wird bewiesen. Gegenüber vergleichbaren bekannten Regelungskonzepten zeigen Simulationsstudien eine Steigerung der mittleren Kälteleistung von 13 % bei dynamischen Randbedingungen.Aiming at the most energy-efficient (energy-optimal) operation, new control methods for two different refrigeration processes are developed and analyzed. Subjects of research are two prototype refrigeration plants: a vapor compression cycle using the refrigerant R134a and an adsorption chiller with the working pair silicagel/water. For both systems the complete process of model based control design is described in detail: deriving the system model equations, designing and testing controllers with simulation and dynamic optimization, and finally testing the developed control algorithms on the real plants. A nonlinear model predictive control algorithm for vapor compression chillers is developed and tested on a real plant. In this control method the system model, parameterized according to measurement data, is used in a tailored optimization algorithm within the software package MUSCOD-II. Following the real-time iteration scheme, optimal control feedback is computed repeatedly and sent to the plant. A self-optimizing control law for adsorption chillers is designed and implemented at a real plant. The cycle time is adjusted automatically in order to maximize average cooling power. A proof of optimality is provided for cyclic steady state conditions reached with this control method. Compared to existing control concepts, simulation studies show an improvement in cooling power of 13 % for dynamic boundary conditions

Modellprädiktive Regelung eines innovativen Thermomanagement-Systems für batterieelektrische Fahrzeuge

Im Zuge der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge fällt mit steigender Effizienz die zur Verfügung stehende Abwärme der Antriebsstrangs zur Deckung des Wärmebedarfs des Innenraums. Die zusätzlich notwendigen Maßnahmen zur thermischen Konditionierung des Innenraums äußern sich in einem rein elektrischen Betrieb bei kalten Umgebungstemperaturen in einer signifikant reduzierten Reichweite. Um diesem Problem entgegenzuwirken, befasst sich diese Dissertation mit der Entwicklung eines ganzheitlichen energieeffizienten Thermomanagement-Systems auf Basis einer umkehrbarenWärmepumpe. Die Nutzung der Umgebungswärme senkt den elektrischen Energiebedarf des Thermomanagement-Systems im Vergleich zu herkömmlichen Systemen basierend auf elektrischen Zuheizern bereits deutlich. Die anfallende Abwärme der elektrischen Komponenten kann zusätzlich eingebracht werden und trägt zu einer weiteren Reduktion des elektrischen Energiebedarfs durch Drosselung des Kompressors bei. Um das Potenzial dieses Mehrgrößensystems vollständig zu nutzen, wird eine nichtlineare modellprädiktive Regelung (NMPC) entwickelt. Dieser fortschrittliche Regelungsansatz bedient sich eines mathematischen Modells des Systems und optimiert die Stellgrößen in einem definierten Zeithorizont auf Basis aktueller Messdaten. Es wird gezeigt, dass bei Kenntnis des zu erwartenden Geschwindigkeitsprofils und damit der zukünftig im Antriebsstrang entstehenden Abwärme eine hochpräzise Regelung möglich ist. Ein experimenteller Machbarkeitsnachweis wird gezeigt, welcher eine echtzeitfähige NMPC-Regelung einer Wärmepumpe in einem Fahrzeug-Demonstrator darstellt

Modellprädiktive Regelung eines innovativen Thermomanagement-Systems für batterieelektrische Fahrzeuge

Im Zuge der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge fällt mit steigender Effizienz die zur Verfügung stehende Abwärme des Antriebsstrangs zur Deckung des Wärmebedarfs des Innenraums. Um der dadurch reduzierten elektrischen Reichweite entgegenzuwirken, befasst sich diese Arbeit mit der Entwicklung eines ganzheitlichen energieeffizienten Thermomanagement-Systems auf Basis einer umkehrbaren Wärmepumpe, welches mit einer nichtlinearen modellprädiktiven Regelung geregelt wird

Gesamtfahrzeugregelung eines Explorationsrovers

In der planetaren Exploration werden gegenwärtig bei Rovern wie dem Mars Science Laboratory (MSL) überwiegend Move-and-Wait-Strategien eingesetzt, bei denen eine Bewegungsanforderung durch eine Steuerung umgesetzt und anschließend mittels visueller Odometrie überprüft wird. Durch den Mangel an geeigneten Methoden zur Bewertung detaillierter Eigenschaften des Bodens ist das operative Team dazu gezwungen, die zurückzulegende Distanz zwischen zwei Kommunikationszeitpunkten zu verkürzen, um potentielle Gefahrensituationen zu vermeiden, die sich aus hohem Schlupf und einem Einsinken der Räder ergeben. Daher müssen in einer zukünftigen Regelungsstrategie die aus dem Rad-Boden-Kontakt resultierenden Effekte für ein sicheres Vorankommen des Rovers berücksichtigt werden. In der vorliegenden Arbeit wurde ein optimierungsbasierter Regelungsansatz entwickelt, der durch eine Minimierung der relativen Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Bodenkapazität in Form der maximal übertragbaren Scherkräfte das Ziel verfolgt, den am Rad auftretenden Schlupf zu reduzieren und auf diese Weise ein ungefährdetes Vorankommen des Rovers zu gewährleisten. Zur Beschreibung des dynamischen Verhaltens des Rovers wurde ein quasi-statisches Modell gewählt. Des Weiteren wurde für den auf der Kraftebene arbeitenden Regler mit der Berechnung der Lenkwinkel aus dem Verhältnis der Komponenten der Tangentialkräfte der Räder ein neuartiger Ansatz entwickelt. Die Funktionalität des Ansatzes wurde durch Simulationen validiert und mit den Resultaten der Geometrischen Steuerung verglichen. Es konnte gezeigt werden, dass die entworfene Gesamtfahrzeugregelung für grundlegende Bewegungsanforderungen nahe am Referenzergebnis der Geometrischen Steuerung liegt und gegenüber dieser unterschiedliche Bodenverhältnisse durch eine Umverteilung der Tangentialkräfte berücksichtigen kann. Abschließend wurde untersucht, inwieweit die Gesamtfahrzeugregelung die Entwurfskriterien Generalisierbarkeit, Robustheit und Performanz erfüllt

Entwurf einer modellprädiktiven Regelung zur Klimatisierung batterieelektrischer Fahrzeuge durch Verfahren des maschinellen Lernens

Im Vergleich zu verbrennungsmotorisch betriebenen Fahrzeugen weisen batterieelektrisch betriebene Elektrofahrzeuge (BEV) eine signifikant geringere Reichweite auf. Die Innenraumklimatisierung stellt neben dem Antrieb den zweitgrößten Verbraucher in Elektrofahrzeugen dar. Eine Optimierung im Sinne von Maßnahmen zur Reduzierung des Energiebedarfs der Innenraumklimatisierung kann daher wesentlich zur Reichweitensteigerung und somit auch der Marktdurchdringung dieser Technologie beitragen. Der Einsatz einer intelligenten Betriebsstrategie stellt eine kostengünstige Möglichkeit dar, die Effizienz des Gesamtsystems zu steigern und so zur Steigerung der Reichweite batterieelektrisch betriebener Elektrofahrzeuge beizutragen. Ein Ansatz zur Ausschöpfung des vorhandenen Optimierungspotentials im Bereich der Fahrzeugklimatisierung ist der Einsatz modelprädiktiver Regelungen. Der Realisierung einer auf diesem Ansatz basierenden Regelung der Fahrzeugklimatisierung stehen mehrere Herausforderungen entgegen. Die wesentliche Vorrausetzung für ein befriedigendes Regelungsverhalten ist die hinreichend genaue Vorhersage der betroffenen Regel- und Zustandsgrößen. Werden durch eine unzureichende Berücksichtigung von Störgrößen und durch eine unzureichende Modellierung der ablaufenden technischen Prozesse Regelgrößen falsch vorhergesagt, so werden die Regelabweichungen ebenfalls falsch vorhergesagt, weshalb vorhandenes Optimierungspotential nicht ausgeschöpft werden kann. Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. tiefe rekurrente neuronale Netze bieten hierbei eine Alternative zur konventionellen theoretischen, experimentellen oder hybriden Modellbildung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde für eine temperaturgeführte Regelung einer Einzonen-Klimaanlage ein Lösungskonzept zur Umsetzung eines modellprädiktiven Ansatzes basierend auf Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt. Der Fokus lag hierbei auf einer Reduzierung des Energiebedarfs bei gleichzeitiger Erfüllung der übernommenen Anforderungen an die konventionelle Regelung. Das Vorgehen in dieser Arbeit basiert auf dem Ist-Zustand-orientierten Vorgehen im Mikrozyklus gemäß VDI-Richtlinie 2206. Ausgehend vom Entwicklungsziel wurde zunächst eine Situationsanalyse des bestehenden Systems durchgeführt. Hierbei wurde, ausgehend von den übernommenen Anforderungen an die konventionelle Regelung, eine Untersuchung der Regelgüte und des Energiebedarfs eines Referenzsystems durchgeführt. Zur Modellvalidierung wurden reale Straßenversuche mit einem VW-e-Golf durchgeführt. Die Bewertung der Energieeffizienz erfolgte anhand abgeleiteter Versuchsszenarien aus klimatischen Daten und Pkw-Nutzungsverhalten in Deutschland. Für diese Versuchsszenarien wurden Simulationen am FMU-basierten thermischen Gesamtfahrzeugmodell durchgeführt. Mit den Ergebnissen dieser Untersuchung erfolgte eine Zielformulierung und Anforderungsableitung an den Systementwurf. Hierauf aufbauend wurde ein Grobkonzept für eine modellprädiktive temperaturgeführte Regelung einer Einzonen-Klimaanlage entworfen. Auf Basis dieses Grobkonzepts wurden Untersuchungen zu Lösungsansätzen für die Teilsysteme des Gesamtsystems durchgeführt. Hierfür wurden unter anderem Modelle zur Störgrößenprognose sowie ein Modell zur Abbildung des physikalischen Verhaltens auf Basis von Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt. Für die Optimierung der Stellgrößen wurde ein Optimalsteuerungsproblem durch ein Gütefunktional formuliert und zur Lösung der Optimierungsaufgabe ein Verfahren basierend auf evolutionären Algorithmen entwickelt. In einer anschließenden Systemsynthese wurden die entwickelten Teilfunktionen zu einem Gesamtsystem integriert und durch experimentelle Untersuchungen im Vergleich zum bestehenden System mit konventioneller Regelung bewertet.Compared to vehicles powered by combustion engines, battery electric vehicles (BEV) have a significantly shorter range. Next to the powertrain, the interior heating, ventilation and air conditioning represents the second largest consumer in electric vehicles. Optimization in the sense of reducing the energy demand of the interior air conditioning can therefore make a significant contribution to increasing the range and thus also the market penetration of this technology. The use of an intelligent operating strategy represents a cost-effective way to increase the efficiency of the overall system and thus contribute to increasing the range of battery electric vehicles. One approach to exploiting the existing optimization potential in the field of vehicle air conditioning is the use of model predictive control. The realization of a control system for vehicle air conditioning based on this approach faces several challenges. The essential prerequisite for a satisfactory control behavior is the sufficiently accurate prediction of the affected control and state variables. If control variables are predicted incorrectly due to insufficient consideration of disturbance variables and insufficient modeling of the technical processes taking place, the control deviations are also predicted incorrectly, which is why existing optimization potential cannot be exploited. Machine learning methods such as deep recurrent neural networks offer an alternative to conventional theoretical, experimental or hybrid modeling. In the context of this work, an approach for the implementation of a model-predictive approach based on machine learning methods was developed for a temperature-guided control of a single-zone air conditioning system. The focus was on a reduction of the energy demand while at the same time fulfilling the assumed requirements of the conventional control. The approach in this work is based on the actual-state-oriented approach in the micro cycle according to VDI guideline 2206. Starting from the development goal, a situation analysis of the existing system was first performed. Here, based on the adopted requirements for conventional control, an investigation of the control performance and the energy demand of a reference system was carried out. Real road tests with a VW e-Golf were carried out for model validation. The energy efficiency was evaluated using test scenarios derived from climatic data and car usage behavior in Germany. For these test scenarios, simulations were carried out on the FMU-based thermal vehicle model. The results of this investigation were used to formulate objectives and derive requirements for the system design. Based on this, a concept for a model-predictive temperature-guided control of a single-zone air conditioning system was designed. Based on this concept, the subsystems of the overall system were designed. For this purpose, models for the prediction of disturbance variables and a model for the representation of the physical behavior based on machine learning methods were developed. For the optimization of the manipulated variables, an optimal control problem was formulated by a cost functional and a method based on evolutionary algorithms was developed to solve the optimization task. In a subsequent system synthesis, the developed subfunctions were integrated into a complete system and evaluated by experimental investigations in comparison to the existing system with conventional control

Deep Reinforcement Learning zur Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen

Eine Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit resultiert in einer erhöhten Wirtschaftlichkeit und Leistungsfähigkeit des Bahnsystems. Diese Leistungsindikatoren können im Vollbahnbereich aufgrund der abgetrennten Bahnkörper und vorhandener Zugsicherungssysteme mit höheren Automatisierungsgraden verbessert werden. Straßenbahnen teilen sich die Trasse mit dem motorisierten Individualverkehr, Radfahrern und Fußgängern. Aus diesen Gründen sind Automatisierungsmöglichkeiten begrenzt und durch das Fahren auf Sicht sind die Fahrer von der sicheren Fahrzeugführung vereinnahmt. Fahrzeitreserven sind dagegen durch das Fahrgast- und Verkehrsaufkommen variabel. Konventionelle Optimierungsverfahren können für einzelne Szenarien Fahrprofile ermitteln, welche den Energiebedarf bei einer pünktlichen Fahrweise minimieren. Bei betrieblichen Abweichungen sind diese Fahrprofile jedoch nicht mehr optimal. Aufgrund der variablen Fahrzeiten und Haltedauern bietet sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) an, welche die Muster über den Tag erlernen und darauf die Fahrprofile anpassen kann. Diese Dissertation untersucht, wie die Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen durch den Einsatz von KI gesteigert werden können. Zum Training der KI wird eine validierte Umgebung aus Messdaten aus dem regulären Fahrgastbetrieb aufgebaut. Der rechenzeitintensive Trainingsprozess wird durch ein datengetriebenes Energiebedarfsmodell beschleunigt. Auf zwei Szenarien wird die KI zu je drei Verkehrszeiten trainiert. Die ermittelten Fahrprofile werden mit denen von Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb sowie mit einem durch Dynamic Programming ermittelten theo-retischen Optimum verglichen. Zur Untersuchung der Generalisierungsfähig-keiten der KI wird diese in einem ersten Schritt ohne weiteres Training auf bekannten Szenarien zu unbekannten Haltedauern getestet und mit den Fahrern verglichen. Im zweiten Schritt wird eine Umleitungsfahrt auf einer für die KI unbekannten Strecke simuliert. Die berechneten Fahrprofile werden ebenfalls wieder mit Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb verglichen. Anhand der Ergebnisse werden abschließend potentielle Ein-satzmöglichkeiten der KI als Fahrerassistenzsystem diskutiert

Proceedings of the ECCOMAS Thematic Conference on Multibody Dynamics 2015

This volume contains the full papers accepted for presentation at the ECCOMAS Thematic Conference on Multibody Dynamics 2015 held in the Barcelona School of Industrial Engineering, Universitat Politècnica de Catalunya, on June 29 - July 2, 2015. The ECCOMAS Thematic Conference on Multibody Dynamics is an international meeting held once every two years in a European country. Continuing the very successful series of past conferences that have been organized in Lisbon (2003), Madrid (2005), Milan (2007), Warsaw (2009), Brussels (2011) and Zagreb (2013); this edition will once again serve as a meeting point for the international researchers, scientists and experts from academia, research laboratories and industry working in the area of multibody dynamics. Applications are related to many fields of contemporary engineering, such as vehicle and railway systems, aeronautical and space vehicles, robotic manipulators, mechatronic and autonomous systems, smart structures, biomechanical systems and nanotechnologies. The topics of the conference include, but are not restricted to: ● Formulations and Numerical Methods ● Efficient Methods and Real-Time Applications ● Flexible Multibody Dynamics ● Contact Dynamics and Constraints ● Multiphysics and Coupled Problems ● Control and Optimization ● Software Development and Computer Technology ● Aerospace and Maritime Applications ● Biomechanics ● Railroad Vehicle Dynamics ● Road Vehicle Dynamics ● Robotics ● Benchmark ProblemsPostprint (published version