Selbstlernendes System mit einer Soft-PLC Automatische Antriebsoptimierung

Das hier beschriebene Werkzeug erreicht mit relativ kurzer Prüfzeit eine gute Annäherung an das Optimum und zeigt zudem die Möglichkeiten, die moderne Steuerungssysteme in Verbindung mit Antriebsbaugruppen bieten können. Die Zukunft selbstlernender Antriebssysteme wird durch die hier vorgestellte automatisierte Antriebsoptimierung ein Stück greifbarer.

Das hier beschriebene Werkzeug erreicht mit relativ kurzer Prüfzeit eine gute Annäherung an das Optimum und zeigt zudem die Möglichkeiten, die moderne Steuerungssysteme in Verbindung mit Antriebsbaugruppen bieten können. Die Zukunft selbstlernender Antriebssysteme wird durch die hier vorgestellte automatisierte Antriebsoptimierung ein Stück greifbarer.

Die Umstellung einer Produktionsanlage für die automatisierte Montage von Kleinteilen in hohen Stückzahlen erfordert neben der mechanischen Umrüstung meist einen erheblichen Zeitaufwand bei der Wiederinbetriebnahme durch Umparametrierung und Nachoptimierung der unterlagerten Antriebssysteme. Grund sind unterschiedliche Verfahrwege und bewegte Massen, die außerhalb des Robustheitsbereichs der Antriebsregelung liegen.

Gegenstand einer Untersuchung war es deshalb, Optimierungskriterien zu finden, die in einer serienmäßig eingesetzten Steuerungsarchitektur unter Produktionsbedingungen nutzbar sind und die Optimierungsaufgaben weitgehend automatisieren. Das aus diesen Forderungen entwickelte Optimierungsprogramm evaluiert selbstständig das Regelverhalten von Servoantrieben – in diesem Fall rotatorische und lineare Direktantriebe in Verbindung mit einer Soft-PLC (Programmable Logic Controller) – und bestimmt daraus selbstständig einen optimalen Parametersatz für den Regler bei vorgegebenem Optimierungskriterium. Der Datenaustausch zwischen der Soft-PLC und den Antriebsbaugruppen erfolgt über den geschlossenen Lichtwellenleiterring des „Sercos Interface“.

Ein System aus Standard-Komponenten

Die automatische Antriebsoptimierung wurde in Verbindung mit der Baugruppe „Ecodrive“ von Bosch-Rexroth/Indramat entwickelt, grundsätzlich können jedoch hierzu auch andere Baugruppen eingesetzt werden. Voraussetzung ist die Möglichkeit, über den Feldbus Sercos Interface auf alle Regler-Parameter zuzugreifen und diese gezielt zu verändern. Mit dieser Baugruppe wurden über Sercos Interface ein Torquemotor und ein Lineardirektantrieb angesteuert. Der Optimierungsalgorithmus wurde in „C“ implementiert und gegenüber der PLC-Steuerung gekapselt, um von dieser unabhängig zu sein, deren Zykluszeit nicht zu belasten und darüber hinaus den vielfältigen, insbesondere mathematischen Funktionsumfang einer „C“-Umgebung nutzen zu können. Als überlagerte PLC-Steuerung wurde das System TwinCAT von Beckhoff auf einem Industrie-PC eingesetzt (Bild 1, [1]). TwinCAT besteht aus einem PLC-Kernel für die überlagerte Ablaufsteuerung und einer NC-Steuerung zur Bewegungsführung.

Die PLC-Steuerung kommuniziert mit dieser NC-Steuerung im Regelfall ausschließlich mittels vordefinierter Variablenstrukturen (NcToPlc/PlcToNc) innerhalb des TwinCAT-Systems. Transferiert werden Soll- und Istwerte für Geschwindigkeit und Position, Statusmeldungen usw. Der Signalaustausch zwischen der überlagerten NC-Steuerung und den beiden Antriebsachsen wird durch Sercos Interface realisiert, das hierfür eine standardisierte Schnittstelle bereitstellt, über die sich die Antriebsachsen in abstrakter Form ansprechen lassen. Darüber hinaus lassen sich weitere Parameter der Antriebsbaugruppen mit Hilfe der herstellerspezifischen Schnittstelle ADS (Automation Device Specification) der Firma Beckhoff auslesen oder beschreiben. Bei ADS ist es möglich, Daten zwischen vernetzten Steuerungsmodulen über einen „Message Router“ schnell auszutauschen [2]. Hierzu gehören der PLC-Kernel und die NC-Steuerung sowie alle an einem Feldbus angeschlossenen Hardware-Komponenten. Eine automatisierte Optimierung der Achsregler kann erfolgen, da bei der eingesetzten Antriebsbaugruppe alle Regler-Parameter über Sercos Interface aus der NC-Steuerung heraus angesprochen werden können. Darüber hinaus kann der ADS-Soft-Bus auch zur Datenkommunikation mit externen Software-Objekten mittels spezieller Bibliotheken oder DLLs (Dynamic Link Library) genutzt werden. Diese Komponenten können beispielsweise in C++, Visual Basic (VB) oder Delphi geschrieben sein. In Bild 1 wird diese Möglichkeit zur Anbindung eines in „C“ geschriebenen Programms zur Optimierung von Antriebsparametern aufgezeigt. Dieses überlagerte Programm schreibt mittels ADS-Funktionen vorzugebende Regler-Parametersätze und Verfahrdaten über die PLC in die NC-Steuerung und liest im Gegenzug die Messergebnisse für die Auswertung von dort wieder aus (Listing 1 und Listing 2). Die unterlagerte PLC-Steuerung kommuniziert wie beschrieben mit der NC-Steuerung und diese übernimmt dabei die detaillierte Überwachung der einzelnen Verfahrbewegungen über Sercos Interface. Der Programmierer benötigt deshalb keine detaillierten Kenntnisse über den Feldbus. Weiterhin wurde mit dem Entwurfswerkzeug ProTool/Pro der Firma Siemens eine Bedienoberfläche erstellt, die über einen OPC-Server (OLE for Process Control) und eine nachgeschaltete ADS-Schnittstelle mit der Steuerung verbunden wurde.

Automatisierte Optimierung

Die Optimierung von Regler-Parametern erfolgt heute in den meisten Fällen mit Hilfe von manuellen, empirischen Optimierungsverfahren. Für den Fall, dass sich messtechnisch ermittelte Regler-Parameter in antriebstechnisch repräsentierte Parameter umrechnen lassen, werden die Einstellregeln nach Ziegler-Nichols verwendet. Ist eine Umrechnung nicht möglich, werden die Parameter an Hand der Sprungantwort optimiert. Mathematische Berechnungsverfahren wie eine Optimierung im Zeit- oder im Frequenzbereich werden selten angewandt, weil die dazu benötigten detaillierten Informationen über das Regelstreckenverhalten meist nicht vorliegen. Die Durchführung empirischer Optimierungsverfahren fordert vom Anwender zwar nur grundlegende Kenntnisse der Regelungstechnik, die Optimierungsprozesse sind jedoch sehr zeitaufwendig. Aus diesem Grund soll die Optimierung der Regler-Parameter automatisiert werden. Dies beinhaltet neben der Realisierung des Datenaustausches mit dem überlagerten Automatisierungssystem vor allem die Suche nach einem optimalen Auswertealgorithmus.

Voraussetzung der Optimierung

Die Regler-Struktur der eingesetzten Antriebsbaugruppe ist in Form einer Kaskadenregelung (PI-Stromregler, PI-Drehzahl- und P-Lageregler) realisiert. In dieser Reihenfolge müssen auch Einstellung und Optimierung erfolgen. Der Stromregler arbeitet mit den feldorientierten Größen des moment- bzw. feldbildenden Stroms und hängt nicht von der angebundenen Maschinenmechanik, sondern ausschließlich von den elektrischen Kennwerten des Motors und des Leistungsstellgliedes ab. Für viele Motor-Steller-Kombinationen werden diese Werte vom Hersteller mitgeliefert. Bei Antriebskomponenten unterschiedlicher Hersteller ist dagegen meist eine eigene Optimierung erforderlich. Da bei der vorliegenden Baugruppe die Strom-Istwerte nicht ausgelesen werden können, ist dieses nur unter Einsatz externer Messmittel (Strom-Messzangen) möglich. Bei der Einstellung des Drehzahl- und Lagereglers wirkt sich darüber hinaus die Maschinenmechanik (Getriebe, Lastträgheitsmomente usw.) aus, was eine Berücksichtigung des kompletten mechanischen Aufbaus und einen bereits voroptimierten Stromregler voraussetzt.

Meist erfolgt die Optimierung der Drehzahlregelung in der Betriebsart „Geschwindigkeitsregelung“ und die Optimierung der Lageregelung in der Betriebsart „Positionsregelung“. Da jedoch bei der eingesetzten Steuerung ein Umschalten der Betriebsart per Software nicht möglich ist, werden beide Optimierungen in der Betriebsart Positionsregelung (Folgeregelung) durchgeführt. Das ist soweit zulässig, da der Geschwindigkeits-Istwert im Antrieb durch Differenzierung des Lage-Istwertes ermittelt wird und damit beide Betriebsarten auf der Basis der gleichen Istwert-Signale arbeiten. Das Optimierungswerkzeug wertet zur Optimierung des Drehzahlreglers die zeitlichen Verläufe der Geschwindigkeits-Soll- und -Istwerte, im Fall der Lageregelung die Verläufe der Positions-Soll- und -Istwerte mit Hilfe zuvor festgelegter Gütekriterien aus.