Ein Verfahren zur lexikographischen modellprädiktiven Regelung mit der Anwendung auf eine permanenterregte Synchronmaschine

Bei der konventionellen Drehmomentregelung von Permanentmagneterregten Synchronmaschinen (PSM) werden Solldrehmomente unter der Berücksichtigung von Leistungsverlusten durch statische Kennfelder in Sollströme überführt. Dieses Vorgehen ist dynamisch suboptimal, interdependent und stark maschinenabhängig. Diese Arbeit widmet sich der Frage: Wie kann ein Model Predictive Controller (MPC) entworfen werden, durch welchen die Ziele Drehmomenterreichung und Verlustminimierung simultan optimiert werden und wie können die gesteigerten Anforderungen in der Elektromobilität durch diesen Ansatz erfüllt werden? Hierfür wird die Beschreibung des Regelziels im MPC als multikriterielles lexikographisches Optimierungsproblem (LOP) formuliert, was einer strengen Priorisierung der beiden Regelziele entspricht. Um diesen Ansatz für echtzeitfähige Systeme tauglich zu machen, wird für die Integration des LOP in den MPC eine neue Methode vorgeschlagen, die beide Regelziele in eine Gütefunktion transformiert. Die Anforderungen der Elektromobilität werden im MPC durch die Berücksichtigung der Nichtlinearität des magnetischen Kreises – insbesondere Sättigung, Reluktanz und Kreuzverkopplung – sowie exakter Spannungs- und Strombegrenzung berücksichtigt. Durch die neue zugeschnittene Methode wird die mittlere Berechnungszeit des LOP deutlich verringert und gleichzeitig das Regelergebnis verbessert. Die Analyse der Potentiale dieses Ansatzes erfolgt im Vergleich mit einem PI-Zustandsregler durch die Untersuchung der jeweils erzielbaren Regelergebnisse in anwendungsnahen Szenarien. Bei der Anwendung der Regler auf die Kompensation von Getriebeschwingungen im Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs zeigt das vorgeschlagene Verfahren zusätzliche Potentiale für schnelle dynamische Vorgänge an den Betriebsgrenzen