DE10255855A1 - Verfahren und Systeme zur Drehmomentwelligkeitskompensation - Google Patents

Abstract

Verfahren zur Kompensation einer Drehmomentwelligkeit in impulsbreitenmodulierten Maschinen mit Bereitstellen einer Dämpfung für Übergangsstörungen unter Verwendung eines festen Rückkopplungsreglers (42) und Unterdrücken stetiger Störungen unter Verwendung eines adaptiven Reglers.

Description

• HINTERGRUND DER ERFINDUNG
• Die Erfindung betrifft allgemein Steuerungssysteme und genauer Steuerungssysteme, bei denen Fluktuationen in den von einem Motor erzeugten Drehmoment unerwünscht sind.
• Permanentmagnet-Synchronmaschinen (PMSM) erzeugen bei Antrieb mit einem Impulsbreitenmodulationsschema unerwünschte Fluktuationen, beispielsweise Welligkeiten (Ripple) in dem von dem Motor erzeugten Drehmoment. Diese Drehmomentwelligkeit ist unerwünscht. Die Drehmomentwelligkeit findet in vielen allgemeinen Bewegungsanwendungen starke Beachtung. Beispielsweise ist eine Anwendung, in der die Drehmomentwelligkeit starke Beachtung findet, und bei der die Entfernung einer nachteiligen Drehmomentwelligkeit positiv ist, Halbleiterwafer-Bearbeitungsmaschinen. Während der Herstellung möchte ein Hersteller nicht einen Wafer in irgendeiner Art stören, während der Wafer von einer Station zur nächsten bewegt wird. Gegenwärtig werden zumindest einige bekannte kostspielige Motoren zur Überwindung der Drehmomentwelligkeit mittels einer in dem Motor eingebauten Auslegung verwendet.
• Die am verbreitetsten angewandte Drehmomentwelligkeitkompensationstechnik ist der Vorwärtskopplungsansatz (reine Steuerung, Feed Forward Approach). Eine Notwendigkeit für den Vorwärtskopplungsansatz ist entweder eine vorhergehende Kenntnis über den Motoraufbau und/oder eine vorhergehende Messung eines Drehmomentwelligkeitssignals. Das gemessene Signal, das sich auf den Motorrotor bezieht, wird dann über die Steuerung in den Motor vorwärts gekoppelt. Die Signalanlegung führt zu einer Dämpfung der Drehmomentwelligkeit. Eine Vorwärtskopplungskompensation ist in einer breiten Klasse von Problemen erfolgreich und ist wohl ein bevorzugter Ansatz, wenn eine vollständige Kenntnis über das Drehmomentwelligkeitssignal verfügbar ist. Jedoch ist in gewissen Situationen entweder aufgrund von Punkten in Bezug auf die Umgebung, physikalischen Zwängen oder Anwendbarkeit eine vollständige Kenntnis des Drehmomentwelligkeitssignals nicht verfügbar.
• KURZE ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
• Gemäß einer Ausgestaltung der Erfindung wird ein Verfahren zur Kompensation einer Drehmomentwelligkeit in impulsbreitenmodulierten Maschinen bereitgestellt. Das Verfahren weist die Schritte Bereitstellen einer Dämpfung für Übergangsstörungen unter Verwendung eines festen Rückkopplungsreglers, und Unterdrücken von stetigen Störungen unter Verwendung eines adaptiven Reglers auf.
• Gemäß einer anderen Ausgestaltung wird ein Steuerungssystem, bereitgestellt das zur Kompensation einer Drehmomentwelligkeit konfiguriert ist. Das Steuerungssystem weist eine zu steuernde Regelstrecke, einen festen Rückkopplungsregler, der zur Dämpfung für Übergangsstörungen konfiguriert ist, und einen adaptiven Regler auf, der zur Unterdrückung von stetigen Störungen konfiguriert ist.
• Gemäß einer weiteren Ausgestaltung wird ein Steuerungssystem geschaffen mit einem festen Rückkopplungsregler, der zur Bereitstellung einer Dämpfung für Übergangsstörungen konfiguriert ist, und einem adaptiven Regler, der zur Unterdrückung von stetigen Störungen konfiguriert ist. Das Steuerungssystem ist konfiguriert, Q_p zur Minimierung eines Systemausgangs zu bestimmen, wobei der Systemausgang definiert ist als Ausgang = P₁₁d + Q_pP₁₂e. Der adaptive Regler ist konfiguriert, Q_p unter Verwendung eines LMS-Algorithmus einzustellen entsprechend zu: e(n) = d(n) – wTu(n) w ^(n + 1) = w ^(n) + μu(n)e*(n)für jeden Zeitschritt, wobei:
  M = Anzapfungsanzahl
  μ = Schrittgröße u(n) = M mal 1 Eingangsvektor
  d(n) = gewünschte Antwort
  w ^(n + 1) = Schätzung der Gewichtungsfaktoren.
• Gemäß einer weiteren Ausgestaltung wird ein Steuerungssystem geschaffen mit einem festen Rückkopplungsregler, der zur Bereitstellung einer Dämpfung für Übergangsstörungen konfiguriert ist, und einem adaptiven Regler, der zur Unterdrückung von stetigen Störungen konfiguriert ist. Das Steuerungssystem ist konfiguriert, Q_p zur Minimierung eines Systemausgangs zu bestimmen, wobei der Systemausgang definiert ist als Ausgang = P₁₁d + Q_pP₁₂e. Der adaptive Regler ist konfiguriert, Q_p unter Verwendung eines RLS-Algorithmus einzustellen entsprechend zu:

  

  für jeden Zeitschritt, wobei:
  w ^(n) = Anzapfungsgewichtsfaktor
  k(n) = Verstärkungsfaktor
  α(n) = vorheriger Schätzfehler
  P(n) = inverse Korrelationsmatrix
  und mit folgenden Initialisierungswerten:
  P(0) = δ^–1I
  w ^(0) = 0
  wobei δ eine positive Zahl kleiner als eins ist.
• 1 zeigt ein Blockschaltbild eines adaptiven Q-Reglers.
• 2 zeigt ein ausführliches Blockschaltbild des Reglers gemäß 1, das den adaptiven Q-Algorithmus veranschaulicht.
• 3 zeigt ein Blockschaltbild einer Regelstrecken- und Störungsmodells.
• 4 zeigt ein Blockschaltbild eines erweiterten Systems.
• 5 zeigt ein Blockschaltbild eines Motorregelungssystems mit einem optimalen Störungsunterdrückungsregler.
• AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
• Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in einem Hybrid-Steuerungsverfahren eine traditionelle feste Rückkopplungsregelung mit adaptiven Rückkopplungstechniken kombiniert. Die Hybrid-Steuerung stellt eine Dämpfung für Übergangsstörungen über einen festen Regler und eine Unterdrückung stetiger Störungen (stationärer Störungen), beispielsweise Drehmomentwelligkeit, über einen adaptiven Regler bereit.
• Die adaptive Reglertechnik unterscheidet sich von anderen Steuerungstechniken dahingehend, dass weder eine Messung eines externen Signals kohärent mit der Störung erforderlich ist, noch eine Kenntnis darüber erforderlich ist, wie die Störung in das System gelangt. Da Stabilität ein kritischer Punkt ist, wird der nachstehend beschriebene adaptive Regler zur Minimierung von Stabilitätsproblemen implementiert. Weiterhin beruht eine adaptive Regelungstechnik für eine Drehmomentwelligkeitskompensation auf einer adaptiven Rückkopplungsregelungstechnik, die als adaptive Q-Störungsschätzungsrückkopplung (Adaptive-Q) bezeichnet wird.
• Die adaptive Reglertechnik unterscheidet sich von herkömmlichen Rückkopplungstechniken, da Informationen darüber, wie das Drehmomentwelligkeitssignal in das System gelangt, nicht verwendet werden. Das Ziel einer Störungsunterdrückungsregelung besteht darin, die Übertragungsfunktion von dem Störungseingang zu dem Systemausgang derart zu gestalten, dass sie eine gewünschte Frequenzantwort aufweist. In den meisten Fällen dämpft oder beseitigt der Regler die Störung.
• 1 zeigt ein Blockschaltbild eines adaptiven Q-Regelungssystems 20 mit einem festen Rückkopplungsregler, der allgemein als linearer quadratischer Gauss-Regler (LQG-Regler) bezeichnet wird, der eine Zustandsschätzeinrichtung (Kalman-Filter) 22 und eine Zustandsrückkopplungsverstärkung 24 aufweist. Der LQG ist ein Teil einer adaptiven Rückkopplungsstruktur 26, die weiterhin ein adaptives Filter (Q_p) 28 aufweist. Die Rückkopplungsstruktur 26 wird zur Regelung einer Regelstrecke 30, beispielsweise eines Motors verwendet. Der feste Rückkopplungsregler stellt eine vorab bestimmte Größe einer Systemdämpfung für Übergangsstörungen bereit, an die sich das adaptive Filter 28 nicht adaptieren kann und diese nicht schnell genug unterdrücken kann. Zusätzlich wurde gezeigt, dass ein fester Rückkopplungsregler die Adaptionsgeschwindigkeit der resultierenden Regelung erhöht.
• In einem Regelungssystem 20 beeinflusst ein Steuerungseingang 32 die Zustandsschätzeinrichtung 22, unter der Annahme einer perfekten Systemidentifikation, in derselben Weise wie die Regelungsstrecke 30, so dass bewirkt wirkt, dass ein Schätzfehler konstant bleibt. Daher ist eine Übertragungsfunktion von S zu E Null. Da die Übertragungsfunktion Null ist, wird jedes stabile adaptive Filter (Q_P) 28, das in dem Kreis angeordnet ist, nicht zu einem instabilen System führen. Zusätzlich werden durch Variation einer Q_p-Übertragungsfunktion alle Regler zur Stabilisierung der Regelstrecke gewobbelt.
• Das Filter Q_p 28 wird zur Bereitstellung eines gewünschten Systemausgangs justiert. Der Systemausgang ist definiert als Ausgang = P₁₁d + P₁₂Q_pe. Falls angenommen wird, dass y, u, e und s Skalare sind, kann die Gleichung in einem Standardausgangsfehlerformat umgeschrieben werden als:
  Ausgang = P₁₁d + Q_pP₁₂e. Es sei erneut darauf hingewiesen, dass gewünscht wird, ein Q_p 28 zu bestimmen, das den Systemausgang minimiert. Da das Q_p 28 alle stabilisierenden Regler wobbelt, wird ein System mit zuverlässiger Stabilität erhalten, unter der Annahme einer perfekten Qualitätssystemidentifikation.
• 2 zeigt ein Blockschaltbild eines Systems 40, das einen adaptiven Q-Algorithmus implementiert, und das ausführlicher als das System gemäß 1 dargestellt ist. Insbesondere gemäß 2 ist ein fester Rückkopplungsregler 42 eine standardmäßige lineare quadratische Gauss-Regelung (LQG-Regelung). Der Regler 42 enthält keine Kenntnis darüber, wie eine Störung in das System gelangt. Stattdessen ist der Regler 42 derart ausgelegt, dass er eine Identitätsmatrix als ein Modell zum Schätzen verwendet, wie Störungen in das System gelangen. Eine Q_p-Filterstruktur 44 weist ein Filter mit endlicher Impulsantwort (FIR-Filter) 46 auf und gewährleistet eine stabile Systemübertragungsfunktion. Das FIR-Filter 46 mit einer begrenzten Anzahl von Koeffizienten ermöglicht, dass die Filterstruktur 44 einen untergeordneten Satz der stabilisierenden Regler wobbelt. Die verwendeten Adaptionsalgorithmen 48 sind Gradientenalgorithmen (gradient dissent algorithms, Gradientenabstiegsalgorithmen), beispielsweise ein Algorithmus der kleinsten mittleren Quadrate (LMS-Algorithmus, least mean squares algorithm) und ein rekursiver Algorithmus der kleinsten Quadrate (RLS-Algorithmus, recursive least square algorithm).
• Unter Bezugnahme auf das Blockschaltbild des Systems 40 gemäß 2 ist nachstehend ein Satz von Simulationsgleichungen gezeigt, der in dem System 40 implementiert ist. Diskrete Zeit-LQG- (D-T-) Zustandsgleichungen sind: x(k + l) = Ax(k) + Bu(k) + E??d(k) y(k) = Cx(k) u(k) = –Kx'(k) + r(k) + s(k) x'(k + 1) = Ax'(k) + Bu(k) + F(y(k) – y'(k)) y'(k) = Cx'(k)
• Dabei werden F und K unter Verwendung einer geeigneten Ricatti-Gleichung berechnet. Eine Identitätsmatrix dient als Modell für die E??-Matrix für die Auslegung der linearen quadratischen Schätzeinrichtung (LQE). Eine Kombination der vorstehenden Gleichungen führt zu einem einzelnen Satz von D-T-Zustandsgleichungen, wie er nachstehend gezeigt ist.
• 
• Vor der Verwendung eines Schätzfehlersignals, das als e(k) = y(k) – y'(k) in dem Adaptionsalgorithmus definiert ist, wird das Fehlersignal über die Übertragungsfunktion P₁₂ gefiltert, wie es als Fehlerfilter 50 in 2 gezeigt ist. Die Zustandsgleichungen sind x_p(k + 1) = Ax_p(k) + Be(k) und y_p(k) = Cx(k), wobei die Signale y_p(k) und y(k) gewünschte Eingänge für den adaptiven Algorithmus 48 sind, der die Filtergewichte für das FIR-Filter 46 einstellt.
• Wie es vorstehend beschrieben worden ist, ist der adaptive Algorithmus 48 zur Justierung der Q_p-Filtergewichte (FIR-Filterkoeffizienten) verantwortlich. Zwei als Beispiele dienende Algorithmen, die zur Einstellung der Q_p-Filtergewichte verwendet werden, sind ein Algorithmus der kleinsten mittleren Quadrate (LMS-Algorithmus) und ein rekursiver Algorithmus der kleinsten Quadrate (RLS-Algorithmus).
• Der RLS-Algorithmus ist nachstehend zusammengefasst, wobei
  w ^(n) = Anzapfungsgewichtsfaktor
  k(n) = Verstärkungsfaktor
  α(n) = vorheriger Schätzfehler
  P(n) = inverse Korrelationsmatrix
  mit den Initialisierungswerten von
  P(0) = δ^–1I
  w ^(0) = 0
  wobei für jeden Zeitschritt gilt:

  
• Der LMS-Algorithmus ist nachstehend zusammengefasst,
  wobei
  M = Anzapfungsanzahl
  μ = Schrittgröße
  u(n) = M pro 1 Eingabevektor
  d(n) = gewünschte Antwort
  w(n + 1) = Schätzung der Gewichtungsfaktoren
• Dabei wird eine Berechnung für jeden Zeitschritt bereitgestellt als:
  e(n) = d(n) – w ^ ^Tu(n)
  w ^(n + 1) = w(n) + μu(n)e^*(n)
• Der LMS-Algorithmus weist die Vorteile auf, dass er relative einfach ist und numerisch effizient zu berechnen ist. Jedoch besteht ein Nachteil des LMS-Algorithmus darin, dass eine feste Schrittgröße vorhanden ist. Der ALS-Algorithmus verwendet eine variable Schrittgröße, ist numerisch jedoch intensiv zu berechnen.
• LQG-Störungsunterdrückungssimulation
• Ein LQG-Störungsunterdrückungsregler (LQGDR-Regler, LQG disturbance rejection Controller) unterscheidet sich in zwei Arten von der LQG-Regelungsstruktur, die für den adaptiven Q-Regler implementiert ist. Ein erster Unterschied besteht in der Kalman-Filter-Schätzeinrichtungsauslegung (LQE-Auslegung). Der LQGDR ist ein ideales Regelungsmodell, das die Durchführung von Vergleichen ermöglicht, um eine Einschätzung des Wirkungsgrades zu bestimmen. Die Schätzeinrichtungsauslegung enthält eine vollständige Kenntnis über den Störungsfrequenzinhalt und weist weiterhin ein Modell von dem Störungseingang zu dem Systemausgang auf. Der LQE-Abschnitt verwendet dieselben Informationen bezüglich des Zustands und der Ausgangsstörung als LQG-Auslegung, wie es vorstehend für die adaptive Q-Regelung beschrieben worden ist. Eine Ableitung des LQGDR beginnt mit einer Erweiterung der existierenden Regelstreckenzustandsgleichungen derart, dass sie ein Modell des Störungsfrequenzspektrums enthalten. Die Störung wird entsprechend den Zustandsgleichungen moduliert : x_d(k + 1) = A_dx(k) + B_dd(k) und y_d(k) = C_dx_d(k) , wobei der Vorwärtskopplungsterm D_d als Null angenommen wird.
• Die Störungszustandsgleichungen erweitern den Regelstreckenstörungseingang zur Erzeugung eines farbiges Rauschens für das Kalman-Filter, wie es in dem Regelstrecken- und Störungsmodell 70 gemäß 3 dargestellt ist. Das Störungsmodell in der vorstehend beschriebenen Gleichung ist ein diskretes Zeit-(D-T-) Modell, während die Störung ein kontinuierliches Zeit-(C-T-) Signal ist, eine mögliche Fehlerquelle. Jedoch sind bei einer Abtastrate von 1000 Hz des D-T-Systems Fehler vernachlässigbar.
• Gemäß einem Ausführungsbeispiel weisen erweiterte Regelstreckenmodellzustandsgleichungen auf:

  

  wobei Systemmatrizen definiert sind als
• 
• Ein erweitertes Systemmodell 80 gemäß 4 wird zur Bestimmung von LQE- und LQG-Abschnitten verwendet. Eine resultierende Regelungsstruktur einschließlich des LQGDR-Reglers 100 ist in 5 gezeigt, wobei ein Regelstreckenmodell 102 das erweiterte Modell 80 gemäß 4 ersetzt.
• Die Zustandsgleichungen für den LQGDR-Regler 104 sind daher

  
• Obwohl die Erfindung unter Bezugnahme auf verschiedene spezifische Ausführungsbeispiele beschrieben worden ist, ist für den Fachmann klar, dass die Erfindung mit Modifikationen innerhalb des Umfangs der beigefügten Patentansprüche umgesetzt werden kann.
• Vorstehend wurde ein Verfahren zur Kompensation einer Drehmomentwelligkeit in impulsbreitenmodulierten Maschinen mit Bereitstellen einer Dämpfung für Übergangsstörungen unter Verwendung eines festen Rückkopplungsreglers (42) und Unterdrücken stetiger Störungen unter Verwendung eines adaptiven Reglers beschrieben.
• Bezugszeichenliste

  

Claims (35)

1. Verfahren zur Kompensation einer Drehmomentwelligkeit in impulsbreitenmodulierten Maschinen, wobei das Verfahren die Schritte aufweist: Bereitstellen einer Dämpfung für Übergangsstörungen unter Verwendung eines festen Rückkopplungsreglers (42), und Unterdrücken von stetigen Störungen unter Verwendung eines adaptiven Reglers.
2. Verfahren nach Anspruch 1, weiterhin mit dem Schritt: Bestimmen eines Q_p (28) zur Minimierung eines Systemausgangs, wobei der Systemausgang definiert ist als Ausgang = P₁₁d + Q_pP₁₂e.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei Q_p unter Verwendung eines Gradienten- Algorithmus eingestellt wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei Q_p unter Verwendung von zumindest entweder eines Algorithmus der kleinsten mittleren Quadrate (LMS-Algorithmus) oder eines rekursiven Algorithmus der kleinsten Quadrate (RLS-Algorithmus) eingestellt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Schritt Einstellen von Q_p dem LMS-Algorithmus verwendet und weiterhin den Schritt Berechnen für jeden Zeitschritt aufweist: e(n) = d(n) – w ^ Tu(n) w ^(n + 1) = w ^(n) + μu(n)e*(n)wobei: M = Anzapfungsanzahl μ = Schrittgröße u(n) = M pro 1 Eingangsvektor d(n) = gewünschte Antwort w ^(n + 1) = Schätzung der Gewichtungsfaktoren
6. Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Schritt Einstellen von Q_p, der den RLS-Algorithmus verwendet, weiterhin den Schritt aufweist: Berechnen für jeden Zeitschritt:

   

   wobei: w ^(n) = Anzapfungsgewichtsfaktor k(n) = Verstärkungsfaktor α(n) = vorheriger Schätzfehler P(n) = inverse Korrelationsmatrix und mit den Initialisierungswerten: P(0) = δ^–1I w ^(0) = 0 wobei δ eine positive zahl kleiner als eins ist.
7. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt Bereitstellen einer Dämpfung für Übergangsstörungen weiterhin den Schritt Bereitstellen einer Dämpfung unter Verwendung eines linearen quadratischen Gauss-Reglers (LQG-Reglers) aufweist.
8. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt Unterdrücken stetiger Störungen weiterhin den Schritt Unterdrücken stetiger Störungen unter Verwendung einer Struktur mit adaptivem Q aufweist.
9. Verfahren nach Anspruch 8, weiterhin mit dem Schritt Konfigurieren der Struktur mit adaptivem Q entsprechend den diskreten Zeitzustandsgleichungen: x(k + 1) = Ax(k) + Bu(k) + E??d(k) y(k) = Cx(k) u(k) = –Kx'(k) + r(k) + s(k) x'(k + 1) = Ax'(k) + Bu(k) + F(y(k) – y'(k)) y'(k) = Cx'(k) wobei Berechnungen für F und K unter Verwendung einer geeigneten Ricatti-Gleichung durchgeführt, werden.
10. Verfahren nach Anspruch 9, weiterhin mit dem Schritt Verbinden der diskreten Zeitzustandsgleichungen wie folgt:

    
11. Verfahren nach Anspruch 10, weiterhin mit dem Schritt Filtern eines Schätzfehlersignals e(k) über eine Übertragungsfunktion P₁₂, wobei das Fehlerschätzsignal als e(k) = y(k) – y'(k) definiert ist und die Zustandsgleichungen sind: xp(k + 1) = Axp(k) + Be(k) und yP(k) = Cx(k).
12. Verfahren nach Anspruch 8, weiterhin mit dem Schritt Unterdrücken stetiger Störungen unter Verwendung eines optimalen Störungsunterdrückungsreglers.
13. Verfahren nach Anspruch 12, weiterhin mit dem Schritt Verwenden des optimalen Störungsunterdrückungsreglers als eine Grundlage für einen Ergebnisvergleich, wenn die Struktur mit adaptivem Q von Null verschiedene Ergebnisse ergibt.
14. Verfahren nach Anspruch 12, wobei der Schritt Verwenden eines optimalen Störungsunterdrückungsreglers weiterhin den Schritt Modellieren einer Störung unter Verwendung der Zustandsgleichungen aufweist: xd(k + 1) = Adx(k) + Bdd(k) und yd(k) = Cdxd(k),wobei D_d als Null angenommen wird.
15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei die erweiterten Zustandsgleichungen definiert sind als:

    

    wobei Systemmatrizen definiert sind als

    
16. Verfahren nach Anspruch 14, wobei erweiterte Zustandsgleichungen für einen LQGDR-Regler (100) definiert sind als:

    

    
17. Steuerungssystem (20), das zur Kompensation einer Drehmomentwelligkeit konfiguriert ist, wobei das Steuerungssystem aufweist: eine zu steuernde Regelstrecke (30), einen festen Rückkopplungsregler (42), der zur Dämpfung für Übergangsstörungen konfiguriert ist, und einen adaptiven Regler, der zur Unterdrückung von stetigen Störungen konfiguriert ist.
18. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 17, wobei das Steuerungssystem konfiguriert ist, Q_p (28) zur Minimierung eines Systemausgangs zu bestimmen, wobei der Systemausgang definiert ist als Ausgang = P₁₁d + Q_pP₁₂e.
19. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 18, wobei der Regler konfiguriert ist, Q_p (28) unter Verwendung eines Gradienten-Algorithmus (48) einzustellen.
20. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 19, wobei der Regler (42) konfiguriert ist, Q_p unter Verwendung von zumindest entweder eines Algorithmus der kleinsten mittleren Quadrate (LMS-Algorithmus) oder eines rekursiven Algorithmus der kleinsten Quadrate (RLS-Algorithmus) einzustellen.
21. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 20, wobei der Regler (42) konfiguriert ist, Q_p unter Verwendung eines LMS-Algorithmus (48) für jeden Zeitschritt einzustellen entsprechend zu: e(n) = d(n) – wTu(n) w ^(n + 1) = w ^(n) + μu(n)e*(n) wobei: M = Anzapfungsanzahl μ = Schrittgröße u(n) = M mal 1 Eingangsvektor d(n) = gewünschte Antwort w ^(n + 1) = Schätzung der Gewichtungsfaktoren.
22. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 20, wobei der Regler (42) konfiguriert ist, Q_p unter Verwendung eines RLS-Algorithmus einzustellen entsprechend zu:

    

    für jeden Zeitschritt, wobei: w ^(n) = Anzapfungsgewichtsfaktor k(n) = Verstärkungsfaktor α(n) = vorheriger Schätzfehler P(n) = inverse Korrelationsmatrix und mit folgenden Initialisierungswerten: P(0) = δ^–1I w ^(0) = 0 wobei δ eine positive Zahl kleiner als eins ist.
23. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 17, das konfiguriert ist, eine Dämpfung für Übergangsstörungen unter Verwendung eines linearen quadratischen Gauss-Reglers (LQG-Reglers) bereitzustellen.
24. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 17, das konfiguriert ist, stetige Störungen unter Verwendung einer Struktur mit adaptivem Q zu unterdrücken.
25. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 24, wobei die Struktur mit adaptivem Q konfiguriert ist entsprechend zu: x(k + 1) = Ax(k) + Bu(k) + E??d(k) y(k) = Cx(k) u(k) = –Kx'(k) + r(k) + s(k) x'(k + 1) = Ax'(k) + Bu(k) + F(y(k) – y'(k)) y'(k) = Cx'(k)wobei F und K unter Verwendung einer geeigneten Ricatti-Gleichung berechnet werden.
26. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 25, das konfiguriert ist, diskrete Zeitzustandsgleichungen zu kombinieren entsprechend zu:

    
27. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 26, das weiterhin konfiguriert ist, ein Schätzfehlersignal e(k) über eine Übertragungsfunktion P₁₂ zu filtern, wobei das Fehlerschätzsignal als e(k) = y(k) – y'(k) definiert ist und die Zustandsgleichungen sind: xp(k + 1) = Axp(k) + Be(k) und yp(k) = Cx(k).
28. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 24, weiterhin mit einem optimalen Störungsunterdrückungsregler, der zur Unterdrückung stetiger Störungen konfiguriert ist.
29. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 28, wobei der optimale Störungsunterdrückungsregler als eine Grundlage für einen Ergebnisvergleich konfiguriert ist, wenn die Struktur mit adaptivem Q von Null verschiedene Ergebnisse ergibt.
30. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 28, wobei der optimale Störungsunterdrückungsregler konfiguriert ist, eine Störung unter Verwendung von Zustandsgleichungen zu modellieren: xd(k + 1) = Adx(k) + Bdd(k) und yd(k) = Ddxd(k),wobei D_d als Null angenommen wird.
31. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 30, wobei der optimale Störungsunterdrückungsregler konfiguriert ist, eine Störung unter Verwendung erweiteter Zustandsgleichungen zu modellieren:

    

    

    wobei Systemmatrizen definiert sind als

    
32. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 30, wobei erweiterte Zustandsgleichungen für einen LQGDR-Regler (100) definiert sind als:

    
33. Steuerungssystem (20) mit einem festen Rückkopplungsregler (42), der zur Bereitstellung einer Dämpfung für Übergangsstörungen konfiguriert ist, und einem adaptiven Regler, der zur Unterdrückung von stetigen Störungen konfiguriert ist, wobei das Steuerungssystem konfiguriert ist, Q_p (28) zur Minimierung eines Systemausgangs zu bestimmen, wobei der Systemausgang definiert ist als Ausgang = P₁₁d + Q_pP₁₂e, und wobei der adaptive Regler (42) konfiguriert ist, Q_p unter Verwendung eines LMS-Algorithmus (48) für jeden Zeitschritt zu berechnen, entsprechend zu: e(n) = d(n) – wTu(n) w ^(n + 1) = w ^(n) + μu(n)e*(n)wobei: M = Anzapfungsanzahl μ = Schrittgröße u(n) = M mal 1 Eingangsvektor d(n) = gewünschte Antwort w ^(n + 1) = Schätzung der Gewichtungsfaktoren.
34. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 33, wobei die Struktur mit adaptivem Q konfiguriert ist entsprechend zu: x(k + 1) = Ax(k) + Bu(k) + E??d(k) y(k) = Cx(k) u(k) = –Kx'(k) + r(k) + s(k) x'(k + 1) = Ax'(k) + Bu(k) + F(y(k) – y'(k)) y'(k) = Cx'(k)wobei F und K durch eine geeignete Ricatti-Gleichung berechnet werden.
35. Steuerungssystem (20) nach Anspruch 34, das konfiguriert ist, diskrete Zeitzustandsgleichungen zu kombinieren entsprechend zu: