Die selbstoptimierende Spurführung nutzt das Spurspiel um Gleislagefehler komfortabel und gleichzeitig energieeffizient auszuregeln
Zwei Prüfstände für elektrische Antriebe: PMSM-Maschiene mit FPGA Regler (oben rechts) und Reluktanzmotor (blau)
Am Luftspaltprüfstand wird die selbstoptimierte Luftspaltverstellung eines Linearmotors erforscht
Im Teilprojekt D1 erfolgen der konkrete Entwurf und die prototypische Realisierung selbstoptimierender Funktionsmodule. Durch die Anwendung der im SFB erarbeiteten Methoden, Werkzeuge und Technologien in diesen Pilotprojekten werden wiederum Impulse für die Weiterentwicklung der Theorie s.o. Systeme gegeben. Nachdem in der 2. Förderperiode überwiegend das RailCab-System im Mittelpunkt stand, wird in der 3. Förderperiode ein breites Anwendungsspektrum rund um elektrische Antriebe, Energiespeicher und Aktorgruppen betrachtet.
Ziel des Teilprojektes D1 ist es, die in den Projektbereichen A, B und C gewonnenen Erkenntnisse, Methoden und Verfahren in Anwendungen zu erproben, zu verifizieren und weiterzuentwickeln. Die dabei gemachten Erfahrungen finden durch die enge Kooperation direkten Eingang in die Weiterentwicklung und Konkretisierung der theoretischen Arbeiten. Im Teilprojekt D1 steht das einzelne Modul als Komponente eines modularhierarchisch strukturierten Gesamtsystems im Vordergrund. Anwendungsnah wird hier der gesamte Entwicklungsprozess für selbstoptimierende Produkte an realen Modulen durchlaufen, von der Identifikation des Selbstoptimierungspotentials über die Anwendung der Entwurfsmethoden und Entwicklungswerkzeugen bis zur Implementierung spezieller Lösungselemente für Hard- oder Softwarekomponenten.
In der 2. Phase wurden vornehmlich Funktionsmodule für das selbstoptimierende Fahrwerk der Fahrzeuge der Neuen Bahntechnik Paderborn / RailCab, aber auch universelle elektrische Antriebe entwickelt. Die Erprobung fand teilweise auf eigens dafür aufgebauten Prüfständen oder, wie im Fall der aktiven Spurführung, auf den Fahrzeugprototypen selbst statt. Als zentrales Strukturmerkmal lag allen Arbeiten der 2. Förderperiode die OCM-Architektur zugrunde. Die Umsetzung geschah stets unter Berücksichtigung von Verlässlichkeitsaspekten, nicht als unabhängiger Zusatz, sondern als integraler Bestandteil der Selbstoptimierungsarchitektur.
Aufbauend auf den bisherigen Arbeiten und Erkenntnissen soll die Selbstoptimierung in der 3. Förderperiode noch stärker auf Anwendungen hin orientiert werden. Es wird ein breites Spektrum an Fragestellungen rund um selbstoptimierende elektrische Antriebe betrachtet, sowohl was die interne Optimierung betrifft, als auch im Kontext von vernetzten Anwendungen. Dabei werden auch die speziellen Hardware-Anforderungen berücksichtigt, wie sie z.B. bei der Regelung von geschalteten Reluktanzmotoren auftreten. Bei der Weiterentwicklung des Energiemanagements für das hybride Energiespeichermodul liegt der Schwerpunkt auf der Selbstoptimierung bei stochastisch charakterisierten Leistungsprofilen, die vorab nicht vollständig bekannt sind und beispielsweise bei allgemeinen Straßenverkehrsanwendungen auftreten.Weiterhin soll die Selbstoptimierung am Beispiel des Feder- Neige-Prüfstands auf nicht nominelle Betriebszustände (insbesondere bei Aktorausfällen) und den automatischen und optimalen Wechsel zwischen Betriebszuständen ausgedehnt werden.
Teilprojektkoordinator:
Publikationen (seit 6/2005)
Begutachtete Veröffentlichungen
Adelt, P.; Donoth, J.; Gausemeier, J.; Geisler, J.; Henkler, S.; Kahl, S.; Klöpper, B.; Krupp, A.; Münch, E.; Oberthür, S.; Paiz, C.; Podlogar, H.; Porrmann, M.; Radkowski, R.; Romaus, C.; Schmidt, A.; Schulz, B.; Vöcking, H.; Witkowski, U.; Witting, K.; Znamenshchykov, O.: Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus - Definitionen, Anwendungen, Konzepte. Band 234 der HNI-Verlagsschriftenreihe, Paderborn, 2008
Adelt, P; Esau, N.; Hölscher, C.; Kleinjohann, B.; Kleinjohann, L.; Krüger, M.; Zimmer, D.: Hybrid Planning for Self-Optimization in Railbound Mechatronic Systems. In: Intelligent Mechatronics, 2011
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Sondermann-wölke, C.; Geisler, J.; Müller, T.; Trächtler, A.; Böcker, J.: The active guidance module of a rail-bound vehicle as an application of dependability oriented design in self-optimizing systems. ASME 2008 - International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering Conference (IDETC/CIE), August 3-6, 2008, New York, USA, 2008
Walther, M.; Müller, T.; Wallaschek, J.: Optimisation of mechatronic systems using dependability oriented design methods. 2nd Intern. Conf. Mechatronic Systems and Materials (MSM), August 31 - September 3, 2006, Krakau, 2006
Witting, K.; Schulz, B.; Dellnitz, M.; Böcker, J.; Fröhleke, N.: A new approach for online multiobjective optimization of mechatronical systems. International Journal on Software Tools for Technology Transfer (STTT), 10(3), 2008, pp. 223-231
Dissertationen
Müller, T.: Integration von Verlässlichkeitsanalysen und -konzepten innerhalb der Entwicklungsmethodik mechatronischer Systeme. Dissertation, HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 256, Paderborn, 2009
Pottharst, A.: Energieversorgung und Leittechnik einer Anlage mit Linearmotor getriebenen Bahnfahrzeugen. Dissertation, Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, Universität Paderborn, 2005
Wedmann, S.: Lebensdauerüberwachung in mechatronischen Systemen. Dissertation. HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 275, Paderborn, 2009
