Modellbasierte Regelung von Nanopositionier- und Nanomessmaschinen

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer modellbasierten Entwurfsmethodik für Trajektorienfolgeregelungen, die auf reibbehaftete Hochpräzisionskinematiken zugeschnitten sind. Gegenstand der experimentellen Untersuchungen ist hierbei ein zweiachsiges Nanopositioniersystem mit einem Arbeitsbereich von 200x200 mm2 und einer Positionsauflösung von 0,1 nm. Experimentelle Untersuchungen zeigen, dass das Systemverhalten von starken, reibungsinduzierten Nichtlinearitäten dominiert wird. Aus regelungstechnischer Sicht liegt somit der Fokus der Modellbildung auf einer dynamischen Reibkraftmodellierung. Im Zuge der Validierung werden ein physikalisch motiviertes Reibmodell sowie ein künstliches neuronales Netz für eine spätere Verwendung in einer Trajektorienfolgeregelung ausgewählt. Weiterhin kann während des Modellbildungsprozesses eine starke Orts- und Zeitvarianz des Systemverhaltens beobachtet werden. Um dies zu kompensieren, werden die ausgewählten Reibmodelle adaptiv gestaltet. Eine weitere wesentliche Komponente einer Trajektorienfolgeregelung ist ein Bahnplanungsalgorithmus. Aufgrund der außergewöhnlichen Anforderungen an die Dynamik sowie die Gleichmäßigkeit der zu planenden Bewegungen wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein neuartiger Algorithmus entworfen, welcher rein analytisch für jeden Einzelachsregler des kinematischen Systems ste-tig differenzierbare Sollwertrajektorien für Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung, Ruck sowie Ruckanstieg berechnet. Eine geplante Kurve in 3D kann sich hierbei aus einer beliebigen Anzahl der Streckenelemente Linie und Kreis zusammensetzen. Diese Grundelemente können falls notwendig mit erweiterten Bloss-Kurven rucksprungfrei verschliffen werden. Neben der Vorsteuerung und dem Bahnplanungsmodul ist eine unterlagerte Regelung Bestandteil einer Trajektorienfolgeregelung. Es werden ein klassischer PID-Regler und ein PI-Zustandsregler mit Führungsgrößenaufschaltung entworfen. Zur weiteren Steigerung der Dynamik des geregelten Systems wurde die Trajektorienfolgeregelung um einen Störbeobachter erweitert. Dieser basiert auf dem Schätzalgorithmus von Kalman und berechnet den Einfluss unmodellierbarer Systemgrößen wie beispielsweise Temperaturschwankungen. Nach dem Entwurf der Regelungskomponenten wird im experimentellen Teil der Arbeit die Leistungsfähigkeit der Module untersucht. Während dieser Analyse zeigt sich, dass eine Kombination aus adaptiven physikalisch motiviertem Reibmodell, ZusAuch im Buchhandel erhältlich: Modellbasierte Regelung von Nanopositionier- und Nanomessmaschinen / von Arvid Amthor.// Fortschr.-Ber. VDI Reihe 8 Nr. 1179. Düsseldorf : VDI Verlag 2010. 188 S. 131 Bilder, 4 Tabellen. ISBN 978-3-18-517908-2, ISSN 0178-9546, 57,00 € / VDI-Mitgliederpreis 51,30

Probabilistic intraday PV power forecast using ensembles of deep Gaussian mixture density networks

There is a growing interest of estimating the inherent uncertainty of photovoltaic (PV) power forecasts with probability forecasting methods to mitigate accompanying risks for system operators. This study aims to advance the field of probabilistic PV power forecast by introducing and extending deep Gaussian mixture density networks (MDNs). Using the sum of the weighted negative log likelihood of multiple Gaussian distributions as a minimizing objective, MDNs can estimate flexible uncertainty distributions with nearly all neural network structures. Thus, the advantages of advances in machine learning, in this case deep neural networks, can be exploited. To account for the epistemic (e.g., model) uncertainty as well, this study applies two ensemble approaches to MDNs. This is particularly relevant for industrial applications, as there is often no extensive (manual) adjustment of the forecast model structure for each site, and only a limited amount of training data are available during commissioning. The results of this study suggest that already seven days of training data are sufficient to generate significant improvements of 23.9% in forecasting quality measured by normalized continuous ranked probability score (NCRPS) compared to the reference case. Furthermore, the use of multiple Gaussian distributions and ensembles increases the forecast quality relatively by up to 20.5% and 19.5%, respectively

Position control on nanometer scale based on an adaptive friction compensation scheme

This work concerns a non-model-based friction compensation scheme for dynamic position control on nanometer scale. The main goal of this work is to build up and implement a simple dynamic friction observer which allows an estimation of the friction force in combination with the system inertia against displacement. Experiments in the pre-sliding and sliding friction regimes are con-ducted on an experimental setup. After a short review of friction compensation, the experimental setup is explained in detail. Next, the observer is modeled mathematically and the used control scheme is presented. Finally, the friction observer is utilized as a non-model-based friction estimator combined with a classical feedback controller to compensate the nonlinear friction force and reduce tracking errors significantly. It is shown that the proposed controlling approach is able to realize a fast and ultra precise positioning over long distances

Algorithm for a high precision contactless measurement system

This paper presents a Monte Carlo simulation of the self-calibration method for the multi laser tracker system (MLTS) which can track a retroreflector mounted on a kinematical system (e.g. positioning stage, robot manipulator etc.). Four laser trackers build up the MLTS. In the first part of the study the required algorithms enabling the MLTS to measure the position of the retroreflector are presented. The algorithms include the localization of the retroreflector, the communication between the laser trackers and the tracking controller as well as the calculation of the Tool Centre Point (TCP) position. In the second part of this study a deeper analysis of the self-calibration algorithm is carried out. A Monte Carlo simulation shows that the quality of the parameter estimation highly depends on the optimal arrangement of the MTLS

Model-driven development and multiprocessor implementation of a dynamic control algorithm for nanopositioning and nanomeasuring machines

This article presents a computationally intensive adaptive trajectory tracking control algorithm for dynamic control of nanopositioning and nanomeasuring machines. To realize the required high sample rate of the control algorithm, an embedded multiprocessor architecture has been chosen as development target. The model-oriented development approach studied here aims to narrow the gap between the control system design environment MATLAB/Simulink and the actual distributed implementation on the custom platform by introducing a custom code generation target intending the utilization of automatic code generation facilities

Asymmetric motion profile planning for nanopositioning and nanomeasuring machines

This work presents an analytic fourth-order trajectory planning algorithm, which is able to plan asymmetric motions with arbitrary initial and final velocities. Furthermore, the proposed algorithm is based on a set of quadratic derivates of jerk (djerk) functions and generates continuously differentiable trajectories in jerk, acceleration, velocity, and position under consideration of kinematic constraints in all these kinematical values. The trajectories planned by the algorithm also have time-optimal characteristics, and a synchronization between the three motion axes of the Cartesian coordinate system is ensured by the proposed method. These characteristics make it ideally suited for use as a trajectory planning algorithm in high-precision applications such as nanopositioning and nanomeasuring machines