Online-Selbst-Identifikation eines dynamischen Systems

Abstract:
Im Rahmen der Digitalisierung der industriellen Produktion mit Industrie 4.0 und des autonomen Fahrens erlangen möglichst detaillierte digitale Abbilder von Maschinen und Fahrzeugen für den vollständigen Zeitraum ihres Einsatzes eine zentrale Bedeutung. Sowohl durch geplante Veränderungen des Arbeitspunkts aber auch durch Abnutzung und Verschleiß kommt es zu Abweichungen des Systemverhaltens. In diesem Posterbeitrag werden die Entwicklung und die Anwendung eines Identifikations-Algorithmus für die automatisierte Modellierung eines dynamischen Systems basierend auf einem gemessenen Ein- und Ausgangssignal beschrieben. Der in MATLAB und Simulink programmierte Algorithmus läuft parallel zum realen System auf einer embedded Hardware ab, so dass eine Identifikation online und selbstständig ausgeführt wird. Die prozess- oder verschleißbedingten Veränderungen des Systemverhaltens werden damit unmittelbar bei der Modellierung während des Betriebs berücksichtigt. Im Anschluss an die Identifikation sind die Selbst-Optimierung, die Vorsteuerung und die Selbst-Konfiguration des Systems, z.B. die Anpassung von Reglern, basierend auf dem aktuellen Modell durchführbar.