WO2014195238A1 - Verfahren zur reduzierung von schwingungen in einem prüfstand - Google Patents

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WO2014195238A1
WO2014195238A1 PCT/EP2014/061262 EP2014061262W WO2014195238A1 WO 2014195238 A1 WO2014195238 A1 WO 2014195238A1 EP 2014061262 W EP2014061262 W EP 2014061262W WO 2014195238 A1 WO2014195238 A1 WO 2014195238A1
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Felix Pfister
Stefan Jakubek
Andreas Fleck
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    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table
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    • G—PHYSICS
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    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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Definitions

  • the subject invention relates to a method for reducing the excitation of unwanted vibrations and resonances in a test bench for a real component and a virtual component, wherein the real component provides a measure of the real component to the virtual component and receives from the virtual component, a control variable for a Aktuatorik the test bench In the virtual component, a simulation model with an equation of motion is implemented which determines the control variable from the measured variable.
  • test stands In automotive engineering, the process of testing is often done so that real components, such as real internal combustion engines, real tires, real gears, real batteries, real steering systems, real powertrains, real vehicles, etc., are placed on test stands.
  • This real component to be tested often also specifies the name of the test bench.
  • Engine test benches, tire test benches, transmission test stands, vehicle test benches, etc. These test stands allow, for example, the development of internal combustion engines, vehicle components or the detection of faults in networked vehicle control units, which can affect the overall behavior of the vehicle.
  • Testing is a process by which greater certainty is to be gained as to whether technical objects, technical systems or technical products and processes, the real component or the virtual component, function within certain boundary conditions and / or whether certain properties and / or requirements are met become.
  • Performed tests thus simulate or anticipate real processes in simulated environments.
  • the simulated environment exchanges material flows (eg a medium flow such as oil, water, etc.) with the tested real component, energy flows (eg electrical current / voltage, speed / torque, etc.) and information flows (eg measured data, etc.) and thus enables the investigation of technical processes without presupposing, impairing or jeopardizing the future real environment of the real component. Therefore, a test result is never absolutely valid, but always represents an approximation.
  • the quality of the approximation depends, among other things, on the quality of the simulated environment and on the quality with which the actual exchange of energy, information mations- and material flows can be reproduced.
  • a virtual component This simulated environment is referred to below as a virtual component.
  • the real component and the virtual component together are called the examinee.
  • the test object and the test stand together are often referred to as a hardware-in-the-loop system (HiL system) or more specifically as an "X-In-The-Loop system", where X stands for the respective test object.
  • HiL system hardware-in-the-loop system
  • X stands for the respective test object.
  • a virtual component consists of simulation models that are essentially implemented as software with implemented algorithms and mathematical or physical models that are executed on a simulation unit, usually a computer.
  • the test stand for carrying out the tests also includes actuators (a number of actuators) and sensors (a number of sensors), as well as possibly a sequence control (eg a test bench control unit, an automation unit, etc.) and peripherals (such as a data logger) , etc.).
  • the sensors measure physical, chemical or information technology states or state changes ("measured variables") of the real component and the actuators characterize the real components of certain chemical, physical or information technology states or state changes (“nominal values").
  • Actuators are thus the signal converter's counterpart to sensors.
  • Actuators and sensors connect the real with the virtual world of the test object, ie the real component and the virtual component.
  • actuators are electrical, pneumatic or hydraulic loading units for imparting rotational speeds, torques, speeds or paths, controllable electrical resistances, oil conditioning systems, air conditioning systems, etc.
  • sensors are torque sensors and rotary encoders.
  • Real component, virtual component, actuators and sensors are dynamic systems with a certain transfer behavior.
  • a hardware-in-the-loop system as interconnection of these components is also a dynamic system.
  • test is a virtual test drive of a hybrid vehicle (combustion engine and electric motor) over the Schwarzet Road with realistic replica of the air humidity, the air temperature, the speed and torque behavior of the real component "internal combustion engine", which is located on an engine test stand.
  • the aim of this test drive is the assessment of the dynamic behavior of the electric motor and the temperature behavior of the traction battery, which are simulated as a virtual component, for a particular type of driver, eg a sporty driver with aggressive gearshifting, the test track (here the 10-glockner High Alpine Road), the driving behavior as well as the driving environment
  • the hardware-in-the-loop system is excited to vibrate via road bumps, wind gusts, the driver's braking and steering activities, and / or combustion lungs
  • vibrations will not be exactly identical to the vibrations that occur during a real drive with the hybrid vehicle over the profglockner High Alpine Road.
  • EP 1 037 030 B1 discloses a method for simulating the behavior of a vehicle on a roadway on a powertrain test bench using a vehicle model and a tire model (virtual components) for simulation.
  • the virtual components are often retrofitted to existing test bench infrastructures.
  • a classic, traditional test bench which has so far been able to impose only simple setpoint profiles, thus becomes a powerful X-In-The-Loop test environment, which makes it possible to present new test tasks, such as the Quglockner High Alpine Ride described above under different conditions.
  • the existing horrstandsaktuatorik and test bench sensors with their subordinate dynamic subsystems and controller structures here (for example, for cost reasons) often remain unchanged or it is unknown to the supplier of the virtual component.
  • the same virtual component is often used on different test benches with different dynamic transmission characteristics or on different test stand types.
  • a virtual component may be replaced by another virtual component (e.g., modified models).
  • a first correction value is determined which is added to the measured variable and the sum is transmitted as corrected measured variable of the virtual component for calculating the control variable or a second correction value is determined from the calculated control variable. is added to the calculated control variable and the sum is transmitted as a corrected control variable of the actuator or a third correction value is determined, which changes a parameter of the equation of motion.
  • the first, second or third correction value can also be combined as desired.
  • the torque of a shaft between the real component and the actuator is very particularly advantageously used as the measured variable. This makes it possible to "shape" the torques measured on the test bench by additional virtual moments, so that the torque impressed on the virtual world changes in a suitable manner continuously (as a function of time) so that no unwanted vibrations occur in the virtual system.
  • a speed is used as the control variable.
  • the rotational speeds resulting in the virtual world of the simulation are suitably "reshaped" in such a way that no unwanted vibrations or resonances occur in the real system.
  • the correction values can advantageously be determined by optimizing a target function according to the respective correction value.
  • Such objective functions can be optimized with known mathematical methods, preferably on real-time computers in real time.
  • a linear combination of a first and a second target function is preferably optimized, since in this way different influencing factors, such as energy or angular momentum, which are similar to physical effects, can be taken into account.
  • a quadratic quality function as a function of the angular velocity or a derivative thereof is advantageously used as the first or third objective function.
  • the second objective function advantageously evaluates the angular momentum introduced by the first or third correction value or the altered kinetic energy, thereby ensuring that the correction does not cause excessive distortions of the rotational movement or the energy balance or the momentum equations of the shaft.
  • a target function is preferably implemented which evaluates the deviation between the control variable calculated in the virtual component and the actual value of this control variable.
  • Torque and speed are the usual measurement and control variables and usually available as measured values in such test benches, so that their use is advantageous.
  • a massed parameter of the equation of motion is used, e.g. an inertial moment or a mass, with which the vir- tual component can be easily influenced via the equation of motion.
  • Very particularly advantageous boundary conditions for the consideration of predetermined restrictions of the virtual component or the real component or the actuator system can be taken into account in the optimization.
  • physical limits of the test stand can be taken into account, which also effectively protects the components of the test stand against any damage, e.g. due to excessive torques, accelerations, speeds, etc. represents.
  • the optimization algorithm in this case will typically consider equality or inequality constraints.
  • unwanted oscillations in the HiL system can be reduced on the one hand, especially in demanding test scenarios (for example, driving over bumps or sleepers), while on the other hand it is possible to guarantee that the test bench can be restricted while at the same time maximizing its realism.
  • FIG. 1 shows the basic configuration of a hardware-in-the-loop test environment.
  • a test bench e.g. an engine test bench
  • a real component 4 e.g. an internal combustion engine
  • an actuator 3 e.g. a loading machine in the form of an electric dynamometer
  • the virtual component 5 consists of a simulation model 21, e.g. a vehicle simulation model 6, an environmental simulation model 7, a driver simulation model 8, a road simulation model 9, a wheel simulation model 10, etc., which are used as software in a simulation device 17, e.g. in the form of a computer with required software and implemented algorithms.
  • the vehicle or a component thereof is moved through a virtual world.
  • Real component and virtual component interact via input interfaces 1 1 (data from sensor 18) and output interfaces 12 (data to actuators).
  • the respectively current virtual state is controlled by the virtual component 5 at the real component 4 and at the actuator 3, so that the real component 4 experiences the states from the virtual component 5, ie the virtual world, and via the time sequence of these States is tested.
  • the simulation model 21 calculates, in the simulation device 5, a control variable S for the actuator 3, for example after a suitable signal conditioning. a target rotational speed n, a control variable for the real component 4, e.g. a throttle position a, etc.
  • control variables S are transferred via an output interface 12 of the simulation device 17 to the test bench 1 and set on the test bench 1 of the actuator 3 and possibly other suitable actuators, not shown, possibly by means of suitable control units.
  • the measured variable in the sense of the present method does not have to be measured directly, but can also be derived or formed from other measured quantities.
  • An example of this is a torque estimator known per se, which estimates the torque T of the connecting shaft 2 on the basis of the actual measured rotational speed n of the connecting shaft 2, or of the actuator 3 connected thereto.
  • a torque estimator known per se, which estimates the torque T of the connecting shaft 2 on the basis of the actual measured rotational speed n of the connecting shaft 2, or of the actuator 3 connected thereto.
  • it is not the directly measured signal that is used as the measured variable, but a correspondingly processed (eg filtered) signal.
  • FIG. 2 shows a hardware-in-the-loop test environment for a drive train as a real component 4 as a further example.
  • a drive train On the test bench 1 to the entire drive train is constructed. This includes an internal combustion engine 13, a clutch 14, a transmission 15 and a differential gear 16.
  • the connecting shafts 2 F i_, 2 F R, 2 rl , 2 rr are here formed by the half-waves of the drive train and are with actuator 3 FL , 3 F R, 3RL, 3 R R, for example in the form of electric loading machines (dynamometers).
  • the torques T FL , T FR , T RL , T RR of the connection shafts 2 FL , 2 FR , 2 RL , 2 rr are detected here and the virtual component 5 calculates the control variables for the real component 4 with the simulation model 21 implemented therein , here for the internal combustion engine 13 (eg the throttle position a), the clutch 14 (eg a clutch signal K) and the transmission 15 (eg a gear signal G), and the control variables for the actuators 3 FL , 3 FR , 3 RL , 3 RR , here speeds n FL , n FR , n RL , n RR .
  • a test run in the hardware-in-the-loop test environment works exactly as described above with reference to FIG.
  • the measured variable M supplied by the sensor system 18 of the test bench 1 e.g. one (or more) torque T of one (or more) half-wave or a connecting shaft 2, one (or more) control variable S for the actuator 3 calculated.
  • this torque T can also be a torque estimated only or calculated on the basis of the measured values of other sensors.
  • an equation of motion with at least one parameter P e.g. in the form of a differential algebraic equation implemented several times per second, e.g. every millisecond, is solved.
  • P e.g. in the form of a differential algebraic equation implemented several times per second, e.g. every millisecond
  • S f (P, M).
  • a correction unit 20 which uses the correspondingly prepared measured variable M, eg a shaft torque T w , preferably at each time point in which the equation of motion is released (eg by numerical integration of the differential equations of the movement). , calculating a first correction value Ki. net, which calms the virtual component 5 in a suitable manner and undesirable resonance phenomena, which arise due to the imperfection of the test bed 1 - in particular the actuator 3 and the sensor 18 - compensated as best as possible.
  • M eg a shaft torque T w
  • the first correction value Ki is therefore a continuously changing signal and, in terms of its correctness, is added to the measured variable M, in this case torque T w , and the sum of the measured variable M and the correction value Ki is corrected to the virtual component 5 as a corrected measured value M * Shaft torque T w * , fed to calculate the control variable S for the actuator 3.
  • the described inventive approach can be extended to any dynamic systems, wherein as measured variable M and control variable S instead of torque and speed then other physical quantities, such as. electrical voltage, mechanical force, etc., can be used.
  • the correction unit 20 calculates a second correction value K 2 from the calculated control variable S, here eg rotational speed n, for the actuators 3, which is added to the calculated control variable S and the sum as a corrected control variable S * , here a corrected rotational speed n * , the actuator 3 for adjustment on the test bench 1 is provided.
  • the second correction value K 2 is preferably calculated again at each point in time in which the equations of motion are released and again represents a continuously changing signal.
  • This corrected control variable S * has the object of undesirable vibration effects, which are due to the imperfect transmission behavior of the actuators 3, keep away from the real component 4 on the test bench 1.
  • the correction unit 20 calculates from the measured variable M a third correction value K 3 , which serves to change a parameter P of the equation of motion in the virtual component 5, preferably to change a system inertia (eg the wheel inertia or vehicle inertia) or a mass (eg the vehicle mass ).
  • This corrected parameter P has the task of suppressing unwanted vibration effects of the virtual 5 and consequently also of the real component 4.
  • the wave torque T w and optionally further measured variables, such as the temperature, for example, are used as the measured variable M, which is either measured directly or estimated or calculated from other measured variables.
  • the control variable S for the actuator system 3 on the test bench 1 is determined from the measured shaft torque T w , eg, as here a rotational speed n dm d, sim for an electrical loading machine.
  • the wheel simulation model 10 can also be connected to other simulation models, such as a tire simulation model, a road simulation model, etc., and exchange these data.
  • the shaft torque T w is composed of a tire torque door between the tire and the road, a braking torque T bra ke and other optional auxiliary torque T opt , such as an electric drive torque in a wheel hub motor.
  • a target function J is implemented as a function of the first correction value Ki, here in the form of a correction torque T cor .
  • K l thus determined correction value Ki is added to the measured variable M from the test bench 1, here the shaft torque T w , and the corrected measured variable M * , here a corrected shaft torque T * , the wheel simulation model 10 of the virtual component 5 for determining the control variable S for the Transfer test rig 1.
  • a first target function J en erg y could be implemented in the form of a quadratic quality function for this purpose.
  • a target function offers a target function, the T + T
  • the total target function J to be minimized for determining the first correction value Ki is then written as a linear combination of the first and second target functions with the weighting factors ⁇ - 1 , a 2 , + a 2 J d i S to-
  • the sought correction torque T cor is then obtained by minimizing this objective function after the correction torque T cor .
  • the correction unit 20 requires at least the control variable for the loading machine, in this case the speed n dm d, sim for determining the angular speed ⁇ .
  • the moment of inertia of the rotating part J w (eg of the wheel or the clutch) can be assumed to be known.
  • the first correction value Ki here the correction torque T cor , can then be processed in the virtual component 5, for example in the wheel simulation model 10, as described above.
  • the correction unit 20 can also one, preferably the same, wheel simulation model 15 is implemented. Then, with knowledge of the shaft torque T w with the determined correction torque T cor , the correction unit 20 can determine a corrected total wheel torque T * w and transfer it to the virtual component 5, as shown schematically in FIG.
  • the second correction value K 2 in the correction unit 20 is an objective function J as a function of the second correction value K 2, here in the form of a correction speed n cor implemented.
  • J J
  • n act is the actual speed of the actuator 3, eg a loading machine.
  • the objective function J is minimized to n dm d, sim and the result of this optimization is used as correction speed n cor as described above.
  • the determination of the third correction value K 3 can be carried out analogously to the determination of the first correction value Ki.
  • an objective function J could be used as a linear function of two objective functions. With a first objective function, the effect of the back energy or the acceleration energy (J e ner gy ) could again be evaluated as described above.
  • the second objective function could eg evaluate the rotational energy (Jdisto) changed by the changed parameter P, here the moment of inertia J w , whereby the rotational energy changed by the changed parameter P should again be as small as possible over time, in order to distort the rotational speed, the pulse or to minimize the kinetic energy of the system.
  • J dist o could be written in the form, v) & (x, v) dxdv
  • the objective function J can then be optimized after the third correction value K 3 , here the correction moment of inertia J cor , with which the moment of inertia J w in the virtual component 5 or in the equation of motion in the simulation model of the virtual components 5, is corrected, for example, with the correct sign is added to J w .
  • a particular advantage in the optimization of objective functions for determining the correction values Ki, K 2 , K 3 can be seen in the fact that boundary conditions can be taken into account very simply in the optimization, whereby predetermined restrictions of the virtual component 5, eg a maximum wheel speed, or the real component 4, for example, a maximum torque of an internal combustion engine, or the actuator 3, for example, a maximum rotational acceleration of an electrical loading machine, consideration can be taken.
  • the virtual component 5 eg a maximum wheel speed, or the real component 4
  • the actuator 3 for example, a maximum rotational acceleration of an electrical loading machine
  • the following boundary conditions could be taken into account for determining the first and third correction values Ki, K 3 .
  • the objective function J is preferably optimized in real time, preferably on a real-time computer.

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Abstract

Um in einem Prüfstand (1) für eine Realkomponente (4) und eine Virtualkomponente (5) die Anregung von Schwingungen und Resonanzen zu reduzieren, ist einer der Verfahrensschritte a) Ermitteln eines ersten Korrekturwertes (K1) aus der Messgröße (M), wobei der erste Korrekturwert (K1) zur Messgröße (M) addiert wird und die Summe als korrigierte Messgröße (M*) der Virtualkomponente (5) zur Berechnung der Steuergröße (S) übermittelt wird, b) Ermitteln eines zweiten Korrekturwertes (K2) aus der berechneten Steuergröße (S), wobei der zweite Korrekturwert (K2) zur berechneten Steuergröße (S) addiert wird und die Summe als korrigierte Steuergröße (S ) der Aktuatorik (3) übermittelt wird, c) Ermitteln eines dritten Korrekturwertes (K3) aus der Messgröße (M), wobei mit dem dritten Korrekturwert (K3) ein Parameter (P) der Bewegungsgleichung verändert wird, vorgesehen.

Description

Verfahren zur Reduzierung von Schwingungen in einem Prüfstand
Die gegenständliche Erfindung betrifft ein Verfahren zur Reduzierung der Anregung von unerwünschten Schwingungen und Resonanzen in einem Prüfstand für eine Realkomponente und eine Virtualkomponente, wobei die Realkomponente eine Messgröße der Realkomponente an die Virtualkomponente liefert und von der Virtualkomponente eine Steuergröße für eine Aktuatorik des Prüfstandes erhält, wobei in der Virtualkomponente ein Simulationsmodell mit einer Bewegungsgleichung implementiert ist, das aus der Messgröße die Steuergröße ermittelt.
In der Fahrzeugtechnik geschieht der Vorgang des Testens häufig so, dass Realkomponenten, wie beispielsweise reale Verbrennungsmotoren, reale Reifen, reale Getriebe, reale Batterien, reale Lenksysteme, reale Antriebsstränge, reale Fahrzeuge usw., auf Prüfständen angeordnet werden. Diese zu testende Realkomponente legt häufig auch den Namen des Prüfstandes fest. Man spricht somit von Motorprüfständen, Reifenprüfständen, Getriebeprüf- ständen, Fahrzeugprüfständen, usw. Diese Prüfstände erlauben beispielsweise das Entwickeln von Verbrennungsmotoren, von Fahrzeugkomponenten oder auch das Aufspüren von Fehlern bei vernetzten Fahrzeugsteuergeräten, die sich auf das Gesamtverhalten des Fahrzeugs auswirken können. Das Testen ist dabei ein Vorgang, mit welchem eine größere Gewissheit darüber gewonnen werden soll, ob technische Objekte, technisches Systeme oder technische Erzeugnisse und Abläufe, die Realkomponente oder die Virtualkomponente, innerhalb gewisser Randbedingungen funktionieren und/oder ob bestimmte Eigenschaften und/oder Anforderungen erfüllt werden. Durchgeführte Tests simulieren bzw. antizipieren somit stets reale Vorgänge in simulierten Umgebungen. Die simulierte Umgebung tauscht mit der getesteten Realkomponente im allgemeinsten Fall Stoffströme (z.B. ein Medium- ström, wie Öl, Wasser, etc.), Energieströme (z.B. elektrischer Strom/Spannung, Drehzahl/Drehmoment, etc.) und Informationsströme (z.B. gemessene Daten, etc.) aus und ermöglicht so die Untersuchung technischer Vorgänge, ohne die zukünftige echte Umgebung der Realkomponente vorauszusetzen, zu beeinträchtigen oder zu gefährden. Ein Testergebnis ist daher aber auch niemals absolut gültig, sondern stellt stets eine Näherung dar. Die Qualität der Näherung hängt unter anderem von der Qualität der simulierten Umgebung ab und von der Qualität, mit der der in der Realität stattfindende Austausch von Energie-, Infor- mations- und Stoffströmen nachgebildet werden kann. Diese simulierte Umgebung wird nachfolgend als Virtualkomponente bezeichnet. Realkomponente und Virtualkomponente zusammen werden als Prüfling bezeichnet. Prüfling und Prüfstand zusammen werden oft- mals auch als Hardware-In-The-Loop-System (HiL-System) oder spezieller als„X-In-The- Loop-System", wobei X für den jeweiligen Prüfling steht, bezeichnet. Eine Virtualkomponente besteht aus Simulationsmodellen, die im Wesentlichen als Software mit implementierten Algorithmen und mathematischen oder physikalischen Modellen implementiert sind, welche auf einer Simulationseinheit, in der Regel einem Computer, ausgeführt werden.
Am Prüfstand zur Durchführung der Tests ist in der Regel auch Aktuatorik (eine Anzahl von Aktoren) und Sensorik (eine Anzahl von Sensoren) vorhanden, sowie eventuell eine Ablaufsteuerung (z.B. eine Prüfstandssteuereinheit, eine Automatisierungeinheit, etc.) und Peripherie (wie z.B. ein Datenlogger, usw.). Die Sensoren messen physikalische, chemische oder informationstechnische Zustände oder Zustandsänderungen („Messgrößen") der Realkom- ponente und die Aktoren prägen der Realkomponenten gewisse chemische, physikalische oder informationstechnische Zustände oder Zustandsänderungen („Sollgrößen") auf. Aktoren sind somit das signalwandlerische Gegenstück zu Sensoren. Aktoren und Sensoren verbinden die reale mit der virtuellen Welt des Prüflings, also die Realkomponente und die Virtualkomponente. Beispiele für Aktoren sind elektrische, pneumatische oder hydraulische Belas- tungseinheiten zum Aufprägen von Drehzahlen, Drehmomenten, Geschwindigkeiten oder Wegen, regelbare elektrische Widerstände, Ölkonditionieranlagen, Luftkonditionieranlagen etc. Beispiele für Sensoren sind Drehmomentsensoren und Drehgeber.
Realkomponente, Virtualkomponente, Aktoren und Sensoren sind dynamische Systeme mit einem bestimmten Übertragungsverhalten. Somit ist auch ein Hardware-In-The-Loop-System als Verschaltung dieser Komponenten ein dynamisches System.
Ein Beispiel für einen Test ist eine virtuelle Versuchsfahrt eines Hybridfahrzeuges (Verbrennungsmotor und Elektromotor) über die Großglockner Hochalpenstraße unter realistischer Nachbildung der Luftfeuchte, der Lufttemperatur, des Drehzahl- und Drehmomentenverhaltens der Realkomponente„Verbrennungsmotor", der auf einem Motorprüf stand angeord- net ist. Ziel dieser Erprobungsfahrt sei die Beurteilung des dynamischen Verhaltens des Elektromotors sowie des Temperaturverhaltens der Traktionsbatterie, die als Virtualkomponente simuliert werden, für einen bestimmten Fahrertyp, z.B. ein sportlicher Fahrer mit aggressivem Schaltverhalten. Die Teststrecke (hier die Großglockner Hochalpenstraße), das Fahrverhalten sowie die Fahrumgebung werden ebenfalls simuliert. Bei dieser Testfahrt wird das Hardware-In-The-Loop-System über die Unebenheiten der Fahrbahn, über Windböen, über die Brems- und Lenkaktivitäten des Fahrers und/oder über Verbrennungsströße zu Schwingungen angeregt. Diese Schwingungen werden aber aufgrund des dynamischen Verhaltens der Sensorik und Aktuatorik und aufgrund der durch die Simulation stets begrenzten Abbildungsgenauigkeit der Virtualkomponente nicht exakt identisch sein mit den Schwin- gungen, die sich bei einer realen Fahrt mit dem Hybridfahrzeug über die Großglockner Hochalpenstraße einstellen. Ein anderes Beispiel ist in der EP 1 037 030 B1 gezeigt, die ein Verfahren zum Simulieren des Verhaltens eines Fahrzeugs auf einer Fahrbahn an einem Antriebsstrang-Prüfstand offenbart, wobei zur Simulation ein Fahrzeugmodell und ein Reifenmodell (Virtualkomponenten) verwendet wird.
In der Praxis werden die Virtualkomponenten oft nachträglich auf bereits bestehenden Prüf- standsinfrastrukturen nachgerüstet. Ein klassischer, traditioneller Prüfstand, welcher bisher nur einfache Sollwertprofile aufprägen konnte, wird so zu einer leistungsfähigen X-In-The- Loop Testumgebung, welche es ermöglicht, neue Testaufgaben, wie beispielsweise die oben beschriebene Großglockner Hochalpenfahrt bei unterschiedlichen Rahmenbedingungen, darzustellen. Die bestehende Prüfstandsaktuatorik und Prüfstandssensorik mit ihren unterlagerten dynamischen Subsystemen und Reglerstrukturen soll hierbei (z.B. aus Kostengründen) häufig unverändert bleiben oder sie ist dem Lieferanten der Virtualkomponente unbekannt. Die gleiche Virtualkomponente wird häufig auch an unterschiedlichen Prüfständen mit unterschiedlichen dynamischen Übertragungsverhalten oder an unterschiedlichen Prüf- Standstypen verwendet. Gleichfalls kommt es vor, dass eine Virtualkomponente durch eine andere Virtualkomponente (z.B. mit veränderten Modellen) ersetzt wird.
Ein weiteres Problem mit solchen Virtualkomponenten kann am Prüfstand entstehen, wenn die Virtualkomponenten extreme Lastfälle darstellen sollen, die an oder über die Grenzen der implementierten Aktuatorik, Sensorik oder der Realkomponente gehen.
Aufgrund des dynamischen Übertragungsverhaltens der am Prüfstand verbauten Aktuatorik und Sensorik, aber auch aufgrund der immer in den verfügbaren Messungen vorhandenen Störungen (z.B. Messrauschen, begrenzte Auflösung, etc.) kommt es häufig zu unerwünschten, unerwartenden und unrealistischen Schwingungs- und Resonanzphänomenen des dynamischen Gesamtsystems, welche die Testergebnisse negativ beeinflussen können und im Extremfall die Verwendung der Virtualkomponenten überhaupt zum Scheitern bringen können.
Diesem Szenario könnte man klassisch durch die Verwendung von Filtern (z.B. Bessel Filter, Butterworth Filter, etc.) zur Schwingungsdämpfung begegnen, wodurch die verfügbare Dynamik des Prüfstandes jedoch eingeschränkt wird, was unerwünscht ist. Prüfsituationen mit hoher Dynamik, z.B. eine sehr rasche Drehzahl- oder Drehmomentenänderung, könnten dann nicht mehr durchgeführt werden. Eine weitere wichtige negative Eigenschaft, die beim Einsatz von derartigen Filtern auftritt ist die Verzerrung wichtiger dynamischer Zustände beim Testen. Als Beispiel sei bei mechanisch/rotatorischen Prüfständen (z.B. Powertrain) der Drehimpuls genannt, welcher zwischen Real- und Virtualkomponente ausgetauscht wird. Die Verwendung von Filtern bewirkt hier, dass der real aufgebrachte Drehimpuls (z.B. vom Verbrennungsmotor) nicht korrekt in die Virtualkomponente eingebracht wird, was in Folge zu falschen Testergebnissen führt (z.B. zu hoher/zu geringer Kraftstoffverbrauch). Filter bewirken zudem zusätzlich stets eine Phasenverschiebung, welche unter anderem die Stabilitätsreserve des HiL-Systems negativ beeinflusst.
Es ist daher eine Aufgabe der gegenständlichen Erfindung, ein Verfahren anzugeben, mit dem Virtualkomponenten an Prüfständen weitestgehend ohne Einschränkung des dynamischen Verhaltens und weitestgehend ohne unerwünschte Schwingungs- und Resonanzeffekte betrieben werden können.
Diese Aufgabe wird dadurch gelöst, indem, zumindest aus der Messgröße ein erster Korrekturwert ermittelt wird, der zur Messgröße addiert wird und die Summe als korrigierte Mess- große der Virtualkomponente zur Berechnung der Steuergröße übermittelt wird oder aus der berechneten Steuergröße ein zweiter Korrekturwert ermittelt wird, der zur berechneten Steuergröße addiert wird und die Summe als korrigierte Steuergröße der Aktuatorik übermittelt wird oder ein dritter Korrekturwert ermittelt wird, welcher einen Parameter der Bewegungsgleichung verändert. Der erste, zweite oder dritte Korrekturwert können aber auch beliebig kombiniert werden.
Damit können unerwünschte Schwingungs- und Resonanzeffekte am Prüfstand wirkungsvoll unterdrückt werden, weitestgehend ohne dabei die Dynamik des Prüfstandes einzuschränken und ohne in die der Aktuatorik unterlagertn Reglerstruktur oder in die Prüfstandssensorik einzugreifen. Das ermöglicht auch die Nachrüstung bestehender Prüfumgebungen mit Virtu- alkomponenten oder den Austausch von Virtualkomponenten durch andere Virtualkomponenten ohne dabei etwas an der bestehenden Prüfstandsinfrastruktur (Sensorik, Aktuatorik) ändern zu müssen. Damit können allfällige erwünschte systemdynamische Eingriffe in den Prüfstand durch Eingriffe bzw. Ergänzungen in der Virtualkomponente, und vor allem unabhängig von der bereits bestehenden Prüfstandsinfrastruktur, durchgeführt werden.
Ganz besonders vorteilhaft wird als Messgröße das Drehmoment einer Welle zwischen Realkomponente und Aktuatorik verwendet. Das ermöglicht das„Formen" der am Prüfstand gemessenen Drehmomente durch virtuelle Zusatzmomente, so dass sich das der virtuellen Welt eingeprägte Drehmoment in geeigneter Weise kontinuierlich (als Funktion der Zeit) so verändert, dass im virtuellen System keine unerwünschten Schwingungen auftreten.
Ebenso vorteilhaft wird als Steuergröße eine Drehzahl verwendet. Die sich in der virtuellen Welt der Simulation ergebenden Drehzahlen werden in geeigneter Weise so„umgeformt", dass im realen System keine unerwünschten Schwingungen oder Resonanzen auftreten.
Die Korrekturwerte lassen sich vorteilhaft durch Optimierung einer Zielfunktion nach dem jeweiligen Korrekturwert ermitteln. Solche Zielfunktionen lassen sich mit bekannten mathe- matischen Methoden optimieren, bevorzugt auf Echtzeitrechnern in Echtzeit. Zur Ermittlung des ersten oder dritten Korrekturwertes wird bevorzugt eine Linearkombination einer ersten und zweiten Zielfunktion optimiert, da auf diese Weise unterschiedliche, physikalische Wirkungen ähnliche Einflussgrößen, wie z.B. Energie oder Drehimpuls, berücksichtigt werden können. Dazu wird als erste oder dritte Zielfunktion vorteilhaft ein quadrati- sches Gütefunktional als Funktion der Winkelgeschwindigkeit oder einer Ableitung davon verwendet. Mit der zweiten Zielfunktion wird vorteilhaft der durch den ersten oder dritten Korrekturwert eingebrachte Drehimpuls oder die veränderte kinetische Energie bewertet, womit sichergestellt wird, dass durch die Korrektur keine zu großen Verfälschungen der Drehbewegung oder der Energiebilanz oder der Impulsgleichungen der Welle hervorgerufen werden. Zur Ermittlung des zweiten Korrekturwertes wird bevorzugt eine Zielfunktion implementiert, die die Abweichung zwischen der in der Virtualkomponente berechneten Steuergröße und dem tatsächlichen Wert dieser Steuergröße bewertet.
Für viele Prüfstandstypen, wie z.B. Antriebsstrangprüfstände oder Motorprüfstände, ist es vorteilhaft, als ersten Korrekturwert ein Korrekturmoment zu ermitteln und/oder als zweiten Korrekturwert eine Korrekturdrehzahl zu ermitteln. Drehmoment und Drehzahl sind in solchen Prüfständen die üblichen Mess- und Steuergrößen und üblicherweise als Messwerte verfügbar, sodass sich deren Verwendung vorteilhaft anbietet.
Als dritter Korrekturwert wird vorzugsweise ein massebehafteter Parameter der Bewegungsgleichung, wie z.B. ein Trägheitsmoment oder eine Masse, verwendet, mit dem sich die Vir- tualkomponente über die Bewegungsgleichung einfach beeinflussen lässt.
Ganz besonders vorteilhaft können bei der Optimierung Randbedingungen zur Berücksichtigung von vorgegebenen Beschränkungen der Virtualkomponente oder der Realkomponente oder der Aktuatorik berücksichtigt werden. Auf diese Weise können physikalische Grenzen des Prüfstandes berücksichtigt werden, was auch einen wirkungsvollen Schutz der Kompo- nenten des Prüfstandes gegen allfällige Beschädigungen, z.B. durch zu hohe Drehmomente, Beschleunigungen, Drehzahlen, etc., darstellt. Neben der Optimierung der Zielfunktionen wird der Optimierungsalgorithmus in diesem Fall typischerweise Gleichheits- oder Ungleichungsbeschränkungen berücksichtigen. Dadurch können insbesondere bei anspruchsvollen Testszenarios (z.B. Überfahren von Bodenwellen oder Schwellen) einerseits unerwünschte Schwingungen im HiL-System reduziert werden, andererseits können Einschränkungen des Prüfstands bei gleichzeitiger Maximierung des Realitätsanspruchs garantiert eingehalten werden.
Die gegenständliche Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren 1 bis 4 näher erläutert, die beispielhaft, schematisch und nicht einschränkend vorteilhafte Ausgestal- tungen der Erfindung zeigen. Dabei zeigt Fig.1 und 2 Beispiele einer Konfiguration einer Hardware-In-The-Loop-Testumgebung, Fig.3 die erfindungsgemäße Korrektur der Messgröße oder der Steuergröße und Fig.4 die Ermittlung des ersten Korrekturwertes am Beispiel eines Radsimulationsmodells.
Mit Fig.1 ist die grundsätzliche Konfiguration einer Hardware-In-The-Loop-Testumgebung dargestellt. Auf einem Prüfstand 1 , z.B. ein Motorprüfstand, ist eine Realkomponente 4, z.B. ein Verbrennungsmotor, angeordnet, der über eine Verbindungswelle 2 mit einer Aktuatorik 3, z.B. eine Belastungsmaschine in Form eines elektrischen Dynamometers, verbunden ist. Die Virtualkomponente 5 besteht aus einem Simulationsmodell 21 , z.B. ein Fahrzeugsimula- tionsmodell 6, ein Umgebungssimulationsmodell 7, ein Fahrersimulationsmodell 8, ein Straßensimulationsmodell 9, ein Radsimulationsmodell 10, etc., die als Software in einer Simulationseinrichtung 17, z.B. in Form eines Computers mit benötigter Software und implementierten Algorithmen, laufen. Je nach Testlauf können unterschiedliche und mehrere solcher Komponentensimulationsmodelle, die gemeinsam das Simulationsmodell 21 bilden, zum Einsatz kommen. In der Virtualkomponente 5 wird das Fahrzeug oder eine Komponente davon durch eine virtuelle Welt bewegt. Realkomponente und Virtualkomponente interagieren über Eingangsschnittstellen 1 1 (Daten von Sensorik 18) und Ausgangsschnittstellen 12 (Daten zu Aktuatorik). Am Prüfstand 1 wird der jeweils aktuelle virtuelle Zustand gesteuert von der Virtualkomponente 5 an der Realkomponente 4 und an der Aktuatorik 3 eingestellt, so- dass die Realkomponente 4 die Zustände aus der Virtualkomponente 5, also die virtuelle Welt, erfährt und über die zeitlich Abfolge dieser Zustände getestet wird.
Dazu wird am Prüfstand 1 z.B. das Drehmoment T zwischen Realkomponente 4 und Aktuatorik 3 oder die Drehzahl n der Realkomponenten oder der Aktuatorik 3 (z.B. in Form einer elektrischen Belastungsmaschine) mittels geeigneter Sensorik 18 gemessen, z.B. über eine Drehmomentmesseinrichtung an der Verbindungswelle 2 oder einer Drehzahlmesseinrichtung der Simulationseinrichtung 17, und der Virtualkomponente 5 über eine Eingangsschnittstelle 1 1 zur Verfügung gestellt. Aus dieser Messgröße M (Drehmoment T oder Drehzahl n) berechnet, in der Regel nach einer geeigneten Signalaufbereitung, das Simulationsmodell 21 in der Simulationseinrichtung 5 eine Steuergröße S für die Aktuatorik 3, z.B. eine Solldreh- zahl n, eine Steuergröße für die Realkomponente 4, z.B. eine Drosselklappenstellung a, etc. Diese Steuergrößen S werden über eine Ausgangsschnittstelle 12 der Simulationseinrichtung 17 an den Prüfstand 1 übergeben und am Prüfstand 1 von der Aktuatorik 3 und eventuell weiteren geeigneten nicht dargestellten Aktuatoren, eventuell mittels geeigneter Regelungseinheiten, eingestellt.
Die Messgröße im Sinne des gegenständlichen Verfahrens muss aber nicht direkt gemessen werden, sondern kann auch aus anderen gemessenen Größen abgeleitet oder gebildet wer- den, z.B. in der Virtualkomponente 5. Ein Beispiel dafür ist ein an sich bekannter Drehmomentenschätzer, der das Drehmoment T der Verbindungswelle 2 anhand der tatsächlichen gemessenen Drehzahl n der Verbindungswelle 2, bzw. der damit verbundenen Aktuatorik 3, schätzt. In der Regel wird auch nicht das direkt gemessene Signal als Messgröße verwen- det, sondern ein entsprechend aufbereitetes (z.B. gefiltertes) Signal.
In Fig.2 ist als weiteres Beispiel eine Hardware-In-The-Loop-Testumgebung für einen Antriebsstrang als Realkomponente 4 dargestellt. Am Prüfstand 1 ist dazu der gesamte Antriebsstrang aufgebaut. Dieser umfasst hier einen Verbrennungsmotor 13, eine Kupplung 14, ein Getriebe 15 und ein Differentialgetriebe 16. Die Verbindungswellen 2Fi_, 2FR, 2rl, 2rr wer- den hier durch die Halbwellen des Antriebsstranges gebildet und sind mit Aktuatorik 3FL, 3FR, 3RL, 3RR, Z. B. in Form von elektrischen Belastungsmaschinen (Dynamometer), verbunden. Für die Virtualkomponente 5 werden hier die Drehmomente TFL, TFR, TRL, TRR der Verbindungswellen 2FL, 2FR, 2RL, 2rr erfasst und die Virtualkomponente 5 berechnet mit dem darin implementierten Simulationsmodell 21 die Steuergrößen für die Realkomponente 4, hier für den Verbrennungsmotor 13 (z.B. die Drosselklappenstellung a), die Kupplung 14 (z.B. ein Kupplungssignal K) und das Getriebe 15 (z.B. ein Gangsignal G), und die Steuergrößen für die Aktuatorik 3FL, 3FR, 3RL, 3RR, hier Drehzahlen nFL, nFR, nRL, nRR. Ein Prüflauf in der Hard- ware-ln-The-Loop-Testumgebung funktioniert hier genauso wie oben mit Bezugnahme auf Fig.1 beschrieben.
Selbstverständlich sind auch noch andere Konfigurationen für eine Realkomponente 4 denkbar, wobei der grundlegende Aufbau der Hardware-In-The-Loop-Testumgebung und der Ablauf eines Tests in der Hardware-In-The-Loop-Testumgebung unverändert bleibt.
Im Simulationsmodell 21 der Virtualkomponente 5 wird aus der von der Sensorik 18 des Prüfstandes 1 gelieferten Messgröße M, z.B. ein (oder mehrere) Drehmoment T einer (oder mehrerer) Halbwelle oder einer Verbindungswelle 2, eine (oder mehrere) Steuergröße S für die Aktuatorik 3 berechnet. Dieses Drehmoment T kann aber auch ein nur geschätztes oder aufgrund der Messwerte anderer Sensoren berechnetes Drehmoment sein. Dazu ist im Simulationsmodell 21 eine Bewegungsgleichung mit zumindest einem Parameter P, z.B. in Form einer Differential-Algebraischen Gleichung, implementiert, die mehrmals pro Sekunde, z.B. jede Millisekunde, gelöst wird. Es können natürlich auch mehrere Bewegungsgleichungen, z.B. ein System von gekoppelten Bewegungsgleichungen, implementiert sein. Allgemein gilt S=f(P,M).
In der Simulationseinrichtung 17 ist eine Korrektureinheit 20 vorgesehen (Fig.3), die aus der entsprechend aufbereiteten Messgröße M, z.B. ein Wellendrehmoment Tw, bevorzugt zu jedem Zeitpunkt, in dem die Bewegungsgleichung gelöst wird (z.B. durch numerische Integration der Differentialgleichungen der Bewegung), einen ersten Korrekturwert K-i berech- net, welcher die Virtualkomponente 5 in geeigneter Weise beruhigt und unerwünschte Resonanzerscheinungen, welche sich aufgrund der Unvollkommenheit des Prüfstandes 1 - insbesondere der Aktuatorik 3 und der Sensorik 18 - ergeben, bestmöglich kompensiert. Der erste Korrekturwert K-i ist daher ein sich kontinuierlich änderndes Signal und wird vorzei- chenrichtig zur Messgröße M, hier Drehmoment Tw, addiert und die Summe aus der Messgröße M und dem Korrekturwert K-i wird der Virtualkomponente 5 als korrigierter Messwert M*, hier ein korrigiertes Wellendrehmoment Tw *, zur Berechnung der Steuergröße S für die Aktuatorik 3 eingespeist.
Dieses„Torque Shaping" geschieht ohne Eingriff in die Gesamtstruktur des Prüfstandes 1 , also insbesondere ohne Eingriff in die Reglerstruktur des Prüfstandes 1 .
Der beschriebene, erfindungsgemäße Ansatz lässt sich auf beliebige dynamische Systeme erweitern, wobei als Messgröße M und Steuergröße S anstelle von Drehmoment und Drehzahl dann andere physikalische Größen, wie z.B. elektrische Spannung, mechanische Kraft, usw., verwendet werden können.
Alternativ oder zusätzlich berechnet die Korrektureinheit 20 aus der berechneten Steuergröße S, hier z.B. Drehzahl n, für die Aktuatorik 3 einen zweiten Korrekturwert K2, der zur berechneten Steuergröße S addiert wird und die Summe als korrigierte Steuergröße S*, hier eine korrigierte Drehzahl n*, der Aktuatorik 3 zur Einstellung am Prüfstand 1 zur Verfügung gestellt wird. Der zweite Korrekturwert K2 wird bevorzugt wieder zu jedem Zeitpunkt, in dem die Bewegungsgleichungen gelöst werden, berechnet und stellt wieder ein sich kontinuierlich änderndes Signal dar. Diese korrigierte Steuergröße S* hat die Aufgabe, unerwünschte Schwingungseffekte, welche sich aufgrund des unvollkommenen Übertragungsverhaltens der Aktuatorik 3 ergeben, von der Realkomponente 4 am Prüfstand 1 fernzuhalten.
Dieses„Speed Shaping" erfolgt wieder ohne Eingriff in die Gesamtstruktur des Prüfstandes 1 , lässt also insbesondere die Reglerstruktur des Prüfstandes 1 unverändert.
Alternativ oder zusätzlich berechnet die Korrektureinheit 20 aus der Messgröße M einen dritten Korrekturwert K3, der zur Veränderung eines Parameters P der Bewegungsgleichung in der Virtualkomponente 5 dient, vorzugsweise zur Veränderung einer Systemträgheit (z.B. der Radträgheit oder Fahrzeugträgheit) oder einer Masse (z.B. der Fahrzeugmasse). Dieser kor- rigierte Parameter P hat die Aufgabe, unerwünschte Schwingungseffekte der Virtual- 5 und somit in Konsequenz auch der Realkomponente 4 zu unterdrücken.
Dieses„Parameter Shaping" erfolgt dabei wieder ohne Eingriff in die Gesamtstruktur des Prüfstandes 1 , also insbesondere ohne Beeinflussung der Reglerstruktur des Prüfstandes 1 .
Nachfolgend werden exemplarisch mögliche Verfahren zur Ermittlung der Korrekturwerte K-i , K2 und K3 erläutert. Allgemein ist bei den nachfolgend exemplarisch ausformulierten Verfahren in der Korrektureinheit 20 eine Zielfunktion J als Funktion des ersten oder zweiten oder dritten Korrekturwertes K-i , K2, K3 implementiert, die bezüglich des ersten, zweiten oder dritten Korrekturwertes Ki , K2, K3 optimiert, hier minimiert, wird, also in allgemeiner Schreibweise J(K} 2 }) = min Für die Ermittlung des ersten Korrekturwertes K-i ist in der Virtualkomponente 5 zumindest ein Simulationsmodell 21 eines über eine Welle mit der Realkomponente 4 verbundenen Teils des Fahrzeugs implementiert, z.B. wie in Fig.4 ein Radsimulationsmodell 10 eines Fahrzeugrades, das mit der Halbwelle des Antriebsstranges (Realkomponente 4 in Fig.2) verbunden ist, oder ein Simulationsmodell eines Zweimassenschwungrades oder einer Kupplung, das/die mit der Kurbelwelle eines Verbrennungsmotors (Realkomponente 4 in Fig.1 ) verbunden ist. Als Messgröße M wird dabei jeweils das Wellenmoment Tw, und gegebenenfalls weitere Messgrößen, wie z.B. die Temperatur, verwendet, das entweder direkt gemessen wird oder aus anderen Messgrößen geschätzt oder berechnet wird.
Im Beispiel eines Radsimulationsmodells 10, wie in Fig.4 dargestellt, wird aus dem gemes- senen Wellenmoment Tw die Steuergröße S für die Aktuatorik 3 am Prüfstand 1 , z.B. wie hier eine Drehzahl ndmd,sim für eine elektrische Belastungsmaschine, ermittelt. Das Radsimulationsmodell 10 kann dabei auch mit anderen Simulationsmodellen, wie z.B. einem Reifensimulationsmodell, einem Straßensimulationsmodell, etc., verbunden sein und mit diesen Daten austauschen. Das Wellenmoment Tw setzt sich zusammen aus einem Reifenmoment Türe zwischen Reifen und Straße, einem Bremsmoment Tbrake und weiteren optionalen Hilfsmomenten Topt, wie z.B. ein elektrisches Antriebsmoment bei einem Radnabenmotor.
In der Korrektureinheit 20 ist eine Zielfunktion J als Funktion des ersten Korrekturwertes K-i , hier in Form eines Korrekturmoments Tcor, implementiert. Diese Zielfunktion J wird bezüglich des ersten Korrekturwertes K-i minimiert, also in allgemeiner Schreibweise J(Ä^) = mm . Der
Kl derart ermittelte Korrekturwert K-i wird zur Messgröße M aus dem Prüfstand 1 , hier das Wellenmoment Tw, addiert und die korrigierte Messgröße M*, hier ein korrigiertes Wellenmoment T*, wird dem Radsimulationsmodell 10 der Virtualkomponente 5 zur Ermittlung der Steuergröße S für den Prüfstand 1 übergeben.
In der Korrektureinheit 20 könnte dazu eine erste Zielfunktion Jenergy in Form einer quadrati- sehen Gütefunktion implementiert sein. Dazu bietet sich z.B. eine Zielfunktion an, die die t+T
Ruckenergie, z.B. in der Form der„Wirkung der Ruckenergie" Jenergy =—Jw ||ώ(τ)|^τ , t+T oder der„Wirkung der Beschleunigungsenergie", z.B. in der Form Jenergy =—Jw || (τ)|^τ , bewertet. Durch die Integrationsgrenzen wird über einen Zeitraum T in die Zukunft gerechnet, um zukünftigen, zu erwartenden Zuständen entgegen zu wirken. Durch das Korrekturmoment Tcor wird ein Drehmoment hinzugefügt, das auch den übertragenen Drehimpuls verändert. Um die Simulation nicht zu stark zu verfälschen, soll dieser Drehimpuls, der eine Verfälschung der Drehzahl bewirken würde, im zeitlichen Mittel möglichst gering sein. Es
f Γ (T V)
1 T y ver. ν=0 τ=0
wendet, die den durch das Korrekturmoment Tcor eingebrachten Drehimpuls bewertet. Die für die Ermittlung des ersten Korrekturwertes K-i zu minimierende Gesamtzielfunktion J wird dann als Linearkombination der ersten und zweiten Zielfunktion mit den Gewichtsfaktoren α-ι , a2 angeschrieben,
Figure imgf000012_0001
+ a2JdiSto- Das gesuchte Korrekturmoment Tcor ergibt sich dann durch Minimierung dieser Zielfunktion nach dem Korrekturmoment Tcor.
Für die Gesamtzielfunktion J können natürlich auch noch weitere oder andere Zielfunktionen berücksichtigt werden, z.B. könnten beide obigen energie-/wirkungsbasierten Zielfunktionen berücksichtigt werden. Für die Durchführung der Minimierung benötigt die Korrektureinheit 20 zumindest die Steuergröße für die Belastungsmaschine, hier die Drehzahl ndmd,sim zur Ermittlung der Winkelgeschwindigkeit ω. Das Trägheitsmoment des rotierenden Teiles Jw (z.B. des Rades oder der Kupplung) kann als bekannt vorausgesetzt werden. Der erste Korrekturwert K-i , hier das Korrekturmoment Tcor, kann dann in der Virtualkomponente 5, z.B. im Radsimulationsmodell 10, verarbeitet werden, wie oben beschrieben.
Es kann aber auch vorgesehen sein, dass in der Korrektureinheit 20 ebenfalls ein, vorzugsweise das gleiche, Radsimulationsmodell 15 implementiert ist. Dann kann die Korrektureinheit 20 bei Kenntnis des Wellenmoments Tw mit dem ermittelten Korrekturmoment Tcor ein korrigiertes Gesamtradmoment T* w ermitteln und der Virtualkomponente 5 übergeben, wie in Fig.4 schematisch dargestellt.
Für die Ermittlung des zweiten Korrekturwertes K2 ist in der Korrektureinheit 20 eine Zielfunktion J als Funktion des zweiten Korrekturwertes K2, hier in Form einer Korrekturdrehzahl ncor, implementiert. Diese Zielfunktion J wird bezüglich des zweiten Korrekturwertes K2 minimiert, also in allgemeiner Schreibweise J(K2) = min . Als Zielfunktion könnte z.B. eine Funktion implementiert sein, die die Abweichung zwischen der in der Virtualkomponente 5 berechne- ten Steuergröße S und dem tatsächlichen Wert dieser Steuergröße Sact, der gemessen wer- den kann, bewertet, z.B. in der Form J = - Sact(z) 2 dT . Am Beispiel einer Drehzahl n
Figure imgf000012_0002
als Steuergröße S kann die Zielfunktion J als J = J||^m^m (T) - «aci (T)||2 < T angeschrieben
0 werden, wobei nact die tatsächliche Drehzahl der Aktuatorik 3, z.B. einer Belastungsmaschine, ist. Die Zielfunktion J wird nach ndmd,sim minimiert und das Ergebnis dieser Optimierung wird als Korrekturdrehzahl ncor wie oben beschrieben verwendet.
Die Ermittlung des dritten Korrekturwertes K3 kann analog zur Ermittlung des ersten Korrek- turwertes K-i durchgeführt werden. Es könnte dazu wieder eine Zielfunktion J als Linearfunktion zweier Zielfunktionen verwendet werden. Mit einer ersten Zielfunktion könnte wieder die Wirkung der Ruckenergie oder der Beschleunigungsenergie (Jenergy) wie oben beschrieben bewertet wird. Die zweite Zielfunktion könnte z.B. die durch den veränderten Parameter P, hier das Trägheitsmoment Jw, geänderte Rotationsenergie (Jdisto) bewerten, wobei die durch den geänderten Parameter P veränderte Rotationsenergie im zeitlichen Mittel wieder möglichst gering sein soll, um Verfälschungen der Drehzahl, des Impulses oder der kinetischen Systemenergie zu minimieren. Damit könnte Jdisto z.B. in der Form ,v )&(x ,v )dxdv angeschrieben
Figure imgf000013_0001
werden. Die Zielfunktion J kann dann nach dem dritten Korrekturwert K3, hier das Korrektur- trägheitsmoment Jcor, optimiert werden, mit dem dann das Trägheitsmoment Jw in der Virtu- alkomponente 5, bzw. in der Bewegungsgleichung im Simulationsmodell der Virtualkompo- nenten 5, korrigiert wird, z.B. vorzeichenrichtig zu Jw addiert wird.
Ein besonderer Vorteil bei der Optimierung von Zielfunktionen zur Ermittlung der Korrekturwerte K-i , K2, K3 kann darin gesehen werden, dass bei der Optimierung sehr einfach Rand- bedingungen berücksichtigt werden können, womit auf vorgegebene Beschränkungen der Virtualkomponente 5, z.B. eine maximale Radgeschwindigkeit, oder der Realkomponente 4, z.B. ein maximales Drehmoment eines Verbrennungsmotors, oder der Aktuatorik 3, z.B. eine maximale Drehbeschleunigung einer elektrischen Belastungsmaschine, Rücksicht genommen werden kann.
Z.B. könnten für die Ermittlung des ersten und dritten Korrekturwertes K-i , K3 die folgenden Randbedingungen berücksichtigt werden,
<ö (x ) < cömax (t < x < t+ T)
Figure imgf000013_0002
womit Grenzwerte für die Rotationsgeschwindigkeit und die Rotationsbeschleunigung, z.B. des Fahrzeugrades oder der Kupplung, vorgegeben werden können.
Für die Ermittlung des zweiten Korrekturwertes K2 könnten ähnliche Randbedingungen berücksichtigt werden, z.B.
Figure imgf000014_0001
Φ"-* (t < x < t+ T)' womit Grenzwerte für die Drehzahl und die Drehbeschleunigung vorgegeben werden können.
Für die Optimierung der obigen Zielfunktionen J gibt es hinreichend bekannte Lösungsme- thoden, z.B. dynamic programming, receeding horizon optimization, u.a., die hier nicht näher erläutert werden. Die Zielfunktion J wird bevorzugt in Echtzeit vorzugsweise auf einem Echtzeitrechner optimiert.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zur Reduzierung der Anregung von Schwingungen und Resonanzen in einem Prüfstand (1 ) für eine Realkomponente (4) und eine Virtualkomponente (5), wobei die Realkomponente (4) eine Messgröße (M) der Realkomponente (4) an die Virtualkomponente (5) liefert und von der Virtualkomponente (5) eine Steuergröße (S) für eine Aktuatorik (3) des Prüfstandes (1 ) erhält, wobei in der Virtualkomponente (5) ein Simulationsmodell (21 ) mit einer Bewegungsgleichung implementiert ist, das aus der Messgröße (M) die Steuergröße (S) berechnet, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest einer der folgenden Verfahrensschritte a), b) oder c) gesetzt wird,
a) Ermitteln eines ersten Korrekturwertes (K-i ) aus der Messgröße (M), wobei der erste Korrekturwert (K-i ) zur Messgröße (M) addiert wird und die Summe als korrigierte Messgröße (M*) der Virtualkomponente (5) zur Berechnung der Steuergröße (S) übermittelt wird b) Ermitteln eines zweiten Korrekturwertes (K2) aus der berechneten Steuergröße (S), wobei der zweite Korrekturwert (K2) zur berechneten Steuergröße (S) addiert wird und die Summe als korrigierte Steuergröße (S ) der Aktuatorik (3) übermittelt wird,
c) Ermitteln eines dritten Korrekturwertes (K3) aus der Messgröße (M), wobei mit dem dritten Korrekturwert (K3) ein Parameter (P) der Bewegungsgleichung verändert wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass als Messgröße (M) das Drehmoment (Tw) einer Verbindungswelle (2) zwischen Realkomponente (4) und Aktuatorik (3) verwendet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Steuergröße (S) eine Drehzahl (n) verwendet wird.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung des ersten oder zweiten oder dritten Korrekturwertes (K-i , K2, K3) eine Zielfunktion (J) als Funktion des ersten oder zweiten oder dritten Korrekturwertes (K-i , K2, K3) implementiert ist, die hinsichtlich des ersten oder zweiten oder dritten Korrekturwertes (K-i , K2, K3) optimiert wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung des ersten oder dritten Korrekturwertes (K-i , K3) als Zielfunktion (J) eine Linearkombination einer ersten und zweiten Zielfunktion (Jenergy, Jdisto) verwendet wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5 , dadurch gekennzeichnet, dass als erste Zielfunktion (Jenergy) ein quadratisches Gütefunktional als Funktion der Winkelgeschwindigkeit (ω) oder einer Ableitu oder Jenergy =
Figure imgf000016_0001
7. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mit der zweiten Zielfunktion (Jdisto) der durch den ersten Korrekturwert (K-i ) zusätzlich eingebrachte Drehimpuls be-
Figure imgf000016_0002
8. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mit der zweiten Zielfunktion (Jdisto) die durch den dritten Korrekturwert (K3) veränderte kinetische Energie bewertet wird, vorzugsweise in der Form Jdisto = oder
Figure imgf000016_0003
t v
r disto = { | ΟΓ(τ ,ν )ω(τ ,ν )Λύ?ν .
ν=0 τ=0
9. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als erster Korrekturwert (K-i ) ein Korrekturmoment (Tcor) ermittelt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als dritter Korrekturwert (K3) ein Korrekturträgeheitsmoment (Jcor) ermittelt wird.
1 1 . Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung des zweiten Korrekturwertes (K2) eine Zielfunktion (J ) implementiert wird, die die Abweichung zwischen der in der Virtualkomponente berechneten Steuergröße (S) und dem tatsächlichen Wert dieser Steuergröße (Sact) bewertet, vorzugsweise in der Form
Figure imgf000016_0004
12. Verfahren nach Anspruch 1 1 , dadurch gekennzeichnet, dass als zweiter Korrekturwert (K2) eine Korrekturdrehzahl (ncor) berechnet wird, vorzugsweise aus
J = . indem nach der Drehzahl (ndmd,sim) optimiert wird und die ermit-
Figure imgf000016_0005
telte Drehzahl (ndmd,sim) als Korrekturdrehzahl (ncor) verwendet wird.
13. Verfahren nach Anspruch 2 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Optimierung Randbedingungen zur Berücksichtigung von vorgegebenen Beschränkungen der Virtu- alkomponent (5) oder der Realkomponente (4) oder der Aktuatorik (3) verwendet werden.
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