Die weitreichende Diversität und die steigenden Anforderungen im Transportsektor erfordern neue Ansätze, um die zunehmenden Entwicklungsaufwände ökonomisch sinnvoll bewältigen zu können. Die Vorverlagerung von Entwicklungsschritten kann dabei einen Beitrag zur Reduktion leisten.

In der Antriebsstrangentwicklung lassen sich Komponenten wie der Elektromotor mittels entsprechender Prüfstände testen und kalibrieren. In einem Standard-Prüfstand sind jedoch nur stationäre Tests und eine Kalibrierung mit geringem Reifegrad durchführbar. Eine Verbesserung des Reifegrades kann durch die Kopplung des Prüfstandes mit einer Fahrzeugsimulation erfolgen. Der so gewonnene eingebettete Prüfstand (X in the Loop) ermöglicht nicht nur eine Vorverlagerung von Tests und Kalibrierungsschritten, sondern den Entwurf von völlig neuen Antriebskonzepten. So ist es zum Beispiel möglich, einen Elektromotor in unterschiedlichen Topologien (P1 – P4) innerhalb einer dynamischen und seriennahen Umgebung zu testen. Abhängig von der zu testenden Funktion ist jedoch eine höhere Dynamik des Prüfstandes erforderlich.

Aufbau eines Engine-in-the-Loop-Prüfstands

Bild 1: Aufbau eines Engine-in-the-Loop-Prüfstands. Die Kopplung eines Prüfstandes mit einer Simulation erfordert eine definierte Schnittstelle zwischen dem Prüfstand und dem Simulator. dSPACE

Klassischerweise kommt ein PI-Regler wegen der einfachen Struktur und Parametrisierung zur Drehzahlreglung des Prüfstandes zum Einsatz. Der Regler besitzt jedoch eine zu geringe Dynamik oder Robustheit gegenüber Totzeiten und unbekannten Störgrößen. Mit Wissen über den Prüfstand lässt sich eine modellprädiktive Regelung (MPR) entwerfen, die eine höhere Dynamik ermöglicht. Bei der Erstellung des Reglers ergeben sich drei untereinander abhängige Herausforderungen: Modellgenauigkeit des Prüfstandes, das mathematische Lösungsverfahren und die verwendete Hardware. Alle drei Punkte haben direkten Einfluss auf die Wiederverwendbarkeit sowie den Aufwand bei der Parametrisierung des Reglers. Zusätzliche Aufwände dürfen jedoch die gewonnenen Vorteile nicht übersteigen. Daher ist eine Integration mit minimalem Aufwand und maximaler Dynamiksteigerung zu finden.

Prüfstandsaufbau und Modell

Die Kopplung eines Prüfstandes mit einer Simulation erfordert eine definierte Schnittstelle zwischen dem Prüfstand und dem Simulator. Bild 1 stellt ein Beispiel für einen gekoppelten Verbrennungsmotorprüfstand dar (Engine in the Loop). Analog kann die Kopplung für weitere Antriebsprüfstände erfolgen (Elektromotor etc.). Das Drehmoment an der Messstelle wird in die Simulation zurückgeführt und beschleunigt das simulierte Fahrzeug. Dessen Antriebsstrang reagiert mit einer Drehzahl, die über den Prüfstand-Elektromotor einzuregeln ist. Der Betrieb erfolgt mit Hilfe des Reglers im Simulator. Der simulierte Fahrer versucht gleichzeitig einem vordefinierten Geschwindigkeitsprofil (WLTC etc.) zu folgen. Der Drehzahlregler ist wie beschrieben üblicherweise als PI-Regler ausgeführt und beinhaltet kein Wissen über den Prüfstand. Für die hier verwendete MPR kommt ein einfach zu parametrisierendes, aber ausreichend genaues Modell des Prüfstandes zum Einsatz. Der Verbrennungs- und Elektromotor sind als ideale Drehmomentquellen angenommen.

Die Sollwerte für beide Motoren lassen sich mittels Verzögerungsfunktionen abbilden und stellen eine ausreichend genaue, aber einfach zu parametrisierende Repräsentation des Verhaltens dar. Zusätzlich ist die Nichtlinearität des Verbrennungsmotors anhand eines üblicherweise bekannten Kennfeldes abgebildet. Die Prüfstandswelle ist als starre Massenträgheit bestehend aus der Verbrennungs- und der Elektromotorträgheit modelliert. Als Vorteil gegenüber dem PI-Regler lassen sich in der MPR-Auslegung Kommunikations- sowie Prozesszeiten berücksichtigen. Aufgrund der einfachen Struktur lässt sich das Modell mit bekannten Parametern, zum Beispiel mit dem Typenschild des Elektromotors, parametrisieren und ist bei geeigneter Wahl des mathematischen Lösungsverfahrens sowie geeigneter Hardware echtzeitfähig.

Integration und Echtzeitfähigkeit

Bild 2: Vergleich MPR und PI-Regler anhand von Lastwechselmanövern. Die MPR weist sowohl bei Volllast sowie im Schubbetrieb eine geringere Regelabweichung als der PI-Regler auf.

Bild 2: Vergleich MPR und PI-Regler anhand von Lastwechselmanövern. Die MPR weist sowohl bei Volllast sowie im Schubbetrieb eine geringere Regelabweichung als der PI-Regler auf. dSPACE

Auf der höchsten Abstraktionsebene besteht eine MPR aus der Prädiktion der Zukunft mit Hilfe des Modells (digitaler Zwilling) und dem Lösen einer Kostenfunktion. Im Falle des EiL-Prüfstandes ist anhand des Prüfstandmodells das zukünftige Verhalten der Prüfstandswelle abschätzbar. Mittels der Schätzung lässt sich die zukünftige Abweichung zwischen Soll- und Istdrehzahl als Kostenfunktion ausdrücken.

Beide Schritte erfordern abhängig von der Problemstellung eine gewisse Rechenzeit. Die Verantwortlichen haben unterschiedliche Lösungsverfahren in den letzten Jahren entwickelt. Das frei zugängliche Programm „qpOASES“ stellt einen rechenzeiteffizienten und anwenderfreundlichen Lösungsalgorithmus zur Verfügung. Mit dem Echtzeitsimulator Scalexio von dSPACE erfolgt eine Integration des Lösungsalgorithmus und des Modells basierend auf gängigen Programmen wie Matlab/Simulink. Die Parallelisierung von Fahrzeugmodell, Prädiktion und Lösen der Kostenfunktion ermöglicht garantierte Rechenzeiten von bis zu 250 µs für die MPR.

Vergleich der Ergebnisse

Für die Vorverlagerung von Entwicklungsschritten ist es notwendig, die simulierte Drehzahl so genau wie möglich am Prüfstand einzuregeln. Beispiel hierfür sind automatisierte Lastwechsel und Gangwechselmanöver.

Bei einem Lastwechselmanöver wird der simulierte Gang festgesetzt und das simulierte Fahrzeug beschleunigt, bis es eine gewünschte Drehzahl beziehungsweise Geschwindigkeit erreicht. Durch das Wechseln von Volllast zu Schubbetrieb erfahren der simulierte Antriebsstrang und der reale Motor einen Lastwechsel. Die longitudinale Beschleunigung und das Verhalten bei Lastwechsel stellen ein wichtiges Kriterium für die longitudinale Fahrbarkeit und die Akzeptanz der Nutzer dar. Eine genaue Kalibrierung und das Testen in einer frühen Entwicklungsphase kann die Kosten reduzieren. Ein solches Lastwechselmanöver ist in Bild 2 für einen konventionellen PI-Regler und für die MPR gegenübergestellt.

Bild 3: Vergleich MPR und PI-Regler anhand von Gangwechsel. Auch hier ist die MPR dem normalen PI-Regler überlegen.

Bild 3: Vergleich MPR und PI-Regler anhand von Gangwechsel. Auch hier ist die MPR dem normalen PI-Regler überlegen. dSPACE

Die MPR weist sowohl bei Volllast sowie im Schubbetrieb eine geringere Regelabweichung als der PI-Regler auf. Insbesondere sind die Lastwechsel bei Sekunde 357 und 367 von Relevanz und lassen sich weitaus besser durch die MPR abbilden. Das Motordrehmoment stellt eine Störgröße für den PI-Regler dar und ist nur durch den Integralanteil kompensierbar. Beim Lastwechsel ist der aufintegrierte Anteil wieder abzubauen. Die MPR ist aufgrund der impliziten Berücksichtigung des Motordrehmomentes und des Prüfstandsverhaltens im Regler gegenüber dem PI-Regler von Vorteil.

Weiterführend beeinflusst ein Gangwechsel signifikant den Fahrkomfort und die Emissionsentstehung. Auch hier ist eine exakte Abbildung der Drehzahl notwendig, um ein genaues Testen und eine präzise Kalibrierung zu ermöglichen. Bild 3 stellt zwei Herunterschaltungen beim Bremsen des Fahrzeuges dar. Auch hier ist die MPR dem normalen PI-Regler überlegen, obwohl dem Motordrehmoment beim Bremsen keine entscheidende Rolle zukommt. Das zukünftige Prüfstandswissen durch den digitalen Zwilling ist das Schlüsselelement für diese gute Übereinstimmung.

Fazit

Zusammenfassend zeigt sich, dass sich mit einer modellprädiktiven Regelung das Regelverhalten deutlich verbessern lässt. Die verwendete Hardware ermöglicht eine relativ schnelle Integration, was zusätzliche Aufwände geringhält. Die gewonnene Dynamik hilft dabei, die Kalibrierung und das Testen des Fahrzeugs beziehungsweise der Komponente zu beschleunigen.