WO2026017348A1 - Verfahren zu rekalibrierung einer regelungseinrichtung einer elektromechanischen bremse - Google Patents

Verfahren zu rekalibrierung einer regelungseinrichtung einer elektromechanischen bremse

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WO2026017348A1
WO2026017348A1 PCT/EP2025/067064 EP2025067064W WO2026017348A1 WO 2026017348 A1 WO2026017348 A1 WO 2026017348A1 EP 2025067064 W EP2025067064 W EP 2025067064W WO 2026017348 A1 WO2026017348 A1 WO 2026017348A1
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control parameters
control
performance
function
actuator
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PCT/EP2025/067064
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Simon Peter
Daniel STUEMKE
Jan Lauble
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Robert Bosch GmbH
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Robert Bosch GmbH
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    • B60T13/00—Transmitting braking action from initiating means to ultimate brake actuator with power assistance or drive; Brake systems incorporating such transmitting means, e.g. air-pressure brake systems
    • B60T13/74—Transmitting braking action from initiating means to ultimate brake actuator with power assistance or drive; Brake systems incorporating such transmitting means, e.g. air-pressure brake systems with electrical assistance or drive
    • B60T13/741—Transmitting braking action from initiating means to ultimate brake actuator with power assistance or drive; Brake systems incorporating such transmitting means, e.g. air-pressure brake systems with electrical assistance or drive acting on an ultimate actuator
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
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    • B60T17/18—Safety devices; Monitoring
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    • B60T8/00—Arrangements for adjusting wheel-braking force to meet varying vehicular or ground-surface conditions, e.g. limiting or varying distribution of braking force
    • B60T8/17—Using electrical or electronic regulation means to control braking
    • B60T8/172—Determining control parameters used in the regulation, e.g. by calculations involving measured or detected parameters

Definitions

  • the present disclosure relates to a method for recalibrating a control device of an electromechanical brake.
  • braking torque is typically varied and controlled via a given hydraulic pressure.
  • Changed boundary conditions e.g., in electric vehicles, can also make the use of electromechanical (electromechanically actuated) brakes (EMB) attractive.
  • EMB electromechanical
  • EBBs electronic brake boosters
  • Braking torque control is usually achieved indirectly by adjusting the actuation force. While force control in conventional hydraulic brakes is based on the value measured by a pressure sensor and its deviation from the target pressure, in EMBs the actuation force at each wheel is either measured directly via a physical force sensor or indirectly reconstructed via a stored stiffness characteristic, estimation methods, or sensor fusion.
  • control of electromechanical actuators of electromechanical brakes is based on control parameters (e.g., gain factors) which significantly influence the quality criteria of the brake control.
  • control parameters e.g., gain factors
  • the behavior of an electromechanical actuator typically changes over its lifetime due to aging effects. Maintenance work on the brake, such as installing a different brake pad, can also alter its behavior. The control system must continue to function reliably despite these changes, which are often difficult to predict.
  • the object of the invention is to provide a method by which the control parameters of a control device of an electromechanical brake can be reliably and safely recalibrated.
  • determining the performance function comprises the following steps: a) selecting a new set of control parameters starting from a current set of control parameters, b) supplying a time-varying control signal with a waveform to the electromechanical actuator such that the electromechanical actuator is caused to generate a predetermined brake actuation pattern, c) detecting a response of the electromechanical actuator to the control signal, d) determining a performance value based on the detected response of the electromechanical actuator and e) Updating the quality function based on the determined quality value.
  • the specified signal shape can be designed in such a way that a relevant dynamic range of the actuator is covered.
  • Examples of signal shapes include:
  • a chirp signal i.e. a time-varying signal (e.g. a sinusoidal signal) whose frequency varies over time (e.g. in a range between 1-10 Hz),
  • the signal shape can be changed or updated over the lifetime of the electromechanical brake, for example wirelessly (e.g. via so-called “over-the-air updates") or as part of maintenance.
  • the response of the electromechanical actuator can be detected, for example, by sensors that are standard on the brake, such as a position, force, and/or current sensor. Accordingly, the actuator's response can include a detected position and/or braking force and/or a requested electrical current (a requested electrical power).
  • the quality value can be a scalar. Quality can be defined such that an increasing quality value corresponds to increasing control performance.
  • the procedure can be performed iteratively, i.e., steps a) to e) can be performed repeatedly, using the last determined set of control parameters as the starting point in each new iteration step.
  • the performance function can be modeled as a Gaussian process. This approach offers the possibility of approximating a function that is unknown a priori.
  • Bayesian optimization is suitable for finding the maximum of an unknown function, especially an unknown function modeled using a Gaussian process (here, the performance function).
  • Bayesian optimization and the Gaussian process can be carried out based on the methods/algorithms described in P. I. Frazier, "A tutorial on Bayesian Optimization", arXiv:1807.02811v1, July 8, 2018, and their extensions from F. Berkenkamp et al., "Safe Controller Optimization for Quadrotors with Gaussian Process", arXiv:1509.01066v4, August 16, 2017. This allows for computationally and time-efficient recalibration.
  • the selection of the new set of control parameters can be carried out, for example, based on one or both of the following criteria:
  • the new set of control parameters lies on a boundary of a safe set of control parameters, which includes several sets of control parameters with which stable control can be carried out.
  • the quality factor can be determined, for example, based on a deviation from a reference trajectory, i.e., a reference behavior, of the electromechanical system.
  • the quality factor can be determined based on the actuator and a requested electrical power.
  • the quality factor can be determined based on the difference between a measured braking force and a reference braking force, as well as a requested electrical power.
  • the quality factor can be determined based on the difference between a measured position of an electromechanical actuator (e.g., an electric motor) and a reference position, as well as a requested electrical power.
  • Determining the performance function can be performed taking one or more boundary conditions into account. This prevents damage to the brake and suppresses instabilities in the control system.
  • a boundary condition could include limiting the requested setpoint current, as an excessively high setpoint current can permanently damage the electromechanical actuator.
  • a boundary condition could stipulate that an integrator does not saturate, since saturation can impair control accuracy.
  • boundary conditions can be taken into account using a boundary condition function modeled as a Gaussian process.
  • the boundary condition function can also be updated based on a corresponding performance value. Both the performance function and the boundary condition function can be determined/updated iteratively using the algorithms mentioned above.
  • a data processing facility (data processing unit) which is configured to perform a previously described procedure.
  • a computer program is provided with instructions which, when executed by a processor, cause the processor to perform a previously described procedure.
  • a computer-readable medium is provided which stores instructions which, when executed by a processor, cause the processor to perform a previously described procedure.
  • Figure 1 is a schematic representation of an exemplary electromechanical brake according to the present disclosure.
  • Figure 2 is a schematic representation of another exemplary electromechanical brake according to the present disclosure.
  • Figure 3 shows a flowchart of an exemplary method for recalibrating a control device of an electromechanical brake according to the present disclosure.
  • Figure 4 is a graphic representation of an exemplary brake actuation pattern.
  • Figure 5 shows graphical representations illustrating the determination of a quality function and a boundary condition function.
  • FIG. 1 is a schematic representation of an electromechanical brake 100, which includes a control unit 102 and an electromechanical actuator 104.
  • the control unit 102 is configured to control the electromechanical actuator 104.
  • the electromechanical actuator 104 has an electromechanical controller 104-1, which can be configured, for example, as an electric motor, optionally as a direct current motor (DC motor), e.g., as a brushless DC motor (BLDC motor).
  • DC motor direct current motor
  • the control device 102 is supplied with input variables including a target braking force F target , an actual actuation force (or an estimate thereof, i.e. an estimated actuation force) F and an I st-actuator position change rate ⁇ is of the electromechanical actuator 104-1.
  • the control device 102 can be configured to calculate a reference trajectory (reference braking force) F ⁇ sub> ref ⁇ /sub> from the target braking force F ⁇ sub>target ⁇ /sub> using a reference model 102-1.
  • the reference model 102-1 can generally be designed such that the reference trajectory it generates meets the requirements for braking performance, but only within the physical capabilities of the actuator 104. This ensures, for example, that only those actuator position changes are requested that can actually be implemented by the actuator 104-1.
  • the control device 102 has a P controller 102-2 and a downstream PI controller 102-3, with which a cascade control can be implemented.
  • the P-controller 102-2 is configured to determine a reference position change rate 0 ref from a deviation (differential force) AF between the reference braking force F ref and the actuation force F.
  • the control parameter of the P-controller 102-2 is designated with reference symbol K p F in Figure 1.
  • the actual position change rate ⁇ is then subtracted from the reference position change rate ⁇ sub> ref ⁇ /sub> , resulting in a differential position change rate A ⁇ sub> ⁇ /sub>, which is fed to the PI controller 102-3.
  • the control parameters of the PI controller 102-3 are given in Figure 1 by K ⁇ sub>p ⁇ /sub> and K ⁇ sub>i ⁇ /sub> .
  • the PI controller 102-3 outputs a setpoint torque r ⁇ sub>target ⁇ /sub> , which is fed to the electromechanical actuator 104.
  • the target torque r is converted via a circuit 104-2 into a target current I, which serves as the basis for controlling the electromechanical controller 104-1.
  • the electromechanical controller 104-1 sets the The target current I is to be converted into a spreading path x, by which a brake pad is to be moved by the actuator 104-1.
  • the spreading path therefore corresponds to an actuation force.
  • control system outlined in Figure 1 is based on a measured (estimated) actuation force. This control scheme is subsequently referred to as sensor-based control.
  • the actuator 104 can be controlled based on a previously known and/or operationally learned/adapted stiffness characteristic (force-displacement characteristic). Such a control scheme is subsequently referred to as stiffness-based control.
  • An electromechanical brake 200 with a control device configured to control an electromechanical actuator 104 on the basis of stiffness-based control is described below with reference to Figure 2.
  • the electromechanical brake 200 shown in Figure 2 comprises a control unit 202 and an electromechanical actuator 104.
  • the control unit 202 is configured to control the electromechanical actuator 104 by means of stiffness-based control.
  • the electromechanical actuator 104 can be configured identically to the electromechanical actuator shown in Figure 1. To avoid repetition, reference is made to the preceding description of the actuator 104 in connection with Figure 1.
  • control device 202 is supplied with input variables including a target braking force F target , an actual actuator position 0 is and an actual actuator position change rate ⁇ is of the electromechanical actuator 104-1.
  • the control device 202 can be configured to derive a stiffness characteristic (force-displacement characteristic) 202-1 from the target braking force F.
  • the target actuator position 0 is to be calculated, from which a reference actuator position 0 ref can be calculated using a reference model 202-2.
  • the reference model 202-2 can generally be designed such that the reference trajectory it generates (e.g., actuator position trajectory) meets the requirements of the braking performance (braking capacity), but only within the limits of the physical capabilities of the actuator 104. This ensures, for example, that only actuator position changes that can actually be implemented by the actuator 104-1 are requested.
  • the control device 202 has a P controller 202-3 and a downstream PI controller 202-4, with which a cascade control can be implemented.
  • the P-controller 202-3 is configured to determine a setpoint position change rate 0 setpoint from a deviation A0 between the reference controller position 0 ref and the actual controller position 0 is .
  • the control parameter of the P-controller 202-3 is designated with reference symbol K P;0 in Figure 2.
  • the actual position change rate (I) is then subtracted from the target position change rate (0) , resulting in a differential position change rate (A0), which is fed to the PI controller 202-4.
  • the control parameters of the PI controller 202-4 are shown in Figure 1 as K ⁇ sub>p ⁇ /sub> and K ⁇ sub>j ⁇ /sub> .
  • the PI controller 202-4 outputs a target torque (r), which is fed to the electromechanical actuator 104. As described above, the actuator calculates a displacement x from the target torque T ⁇ sub> SO11 ⁇ /sub>.
  • control parameters K p F , K ö and K i ö are entered into the control device 102 and the control parameters K p 0 , K p ö and K i ö are entered into the control parameter 202, which significantly influence the quality criteria of the brake control.
  • the system behavior of an actuator in an electromechanical brake changes over its lifetime due to aging effects. Even after brake maintenance, for example by installing different brake pads, the behavior can change. The system must continue to function reliably despite these changes, which are difficult to predict.
  • Recalibration means finding a new set of control parameters starting from a current set of control parameters.
  • the control parameters to be recalibrated in control device 102 are: K ⁇ sub>p ⁇ /sub>F , K ⁇ sub> p ⁇ /sub>ö , and K ⁇ sub>i ⁇ /sub>ö .
  • the control parameters to be recalibrated in control device 202 are: K ⁇ sub>p ⁇ /sub>0 , K ⁇ sub> p ⁇ /sub>ö , and K ⁇ sub>i ⁇ /sub>ö .
  • the control parameters of the respective control devices 102 and 202 are subsequently referred to as the control parameter set a.
  • Figure 3 shows a flowchart of an exemplary procedure 300 for recalibrating control parameters of an electromechanical brake.
  • the process 300 has:
  • determining the performance function F(a) comprises the following steps: a) Selecting a new set of control parameters starting from a current set of control parameters, b) Supplying a time-varying control signal with a waveform to the electromechanical actuator 104 such that the electromechanical actuator 104 is caused to generate a predetermined brake actuation pattern, c) Determining a response of the electromechanical actuator 104 to the control signal, d) Determining a performance value G a from the detected response of the electromechanical actuator 104, and e) Updating the performance function F(a) based on the determined performance value G a .
  • the specified signal shape can be designed such that a relevant dynamic range of the actuator 104 is covered.
  • Examples of signal shapes and/or brake actuation patterns include:
  • a chirp signal i.e. a time-varying signal (e.g. a sinusoidal signal) whose frequency varies over time (e.g. in a range between 1-10 Hz),
  • Figure 4 shows an example of an actuation pattern F ⁇ sub>s ⁇ /sub> over time.
  • the actuation pattern F ⁇ sub>s ⁇ /sub> has a time-varying amplitude and frequency.
  • the signal shape can be changed or updated over the lifetime of the electromechanical brake, for example wirelessly (e.g. via so-called “over-the-air updates") or as part of maintenance. If the electromechanical brake 100, 200 is installed in a vehicle, the actuator 104 can be supplied with the specified signal form in specified situations in which the driving behavior of the vehicle is not affected, for example when refueling or charging the vehicle, during maintenance in a workshop, etc.
  • the performance function F(a) can be a function that assigns a performance value G a , i.e., a scalar, to a set of control parameters a.
  • the performance can be defined such that increasing performance values correspond to increasing control efficiency.
  • the procedure can be executed iteratively, i.e., steps a) to e) can be repeated, with the most recently determined set of control parameters a (n) being used as the starting point for further optimization in each new iteration step.
  • the iteration can be terminated after a predetermined number of iteration steps.
  • the performance function F(a) can be modeled as a Gaussian process. This allows an a priori unknown function to be approximated.
  • Bayesian optimization is suitable for finding a maximum of an unknown function modeled by a Gaussian process (here, the performance function F(a)).
  • Bayesian optimization and the Gaussian process can be based on the principles described in P.I. Frazier, "A tutorial on The procedures/algorithms described in Bayesian Optimization (arXiv:1807.02811v1, 8 July 2018) and its extension from F. Berkenkamp et al., Safe Controller Optimization for Quadrotors with Gaussian Process (arXiv:1509.01066v4, 16 August 2017) can be performed. This allows the recalibration to be carried out in a computationally efficient manner.
  • the response of the electromechanical actuator 104 can be detected, for example, by sensors already provided as standard on the brake, such as a position, force, and/or current sensor. Accordingly, the response of the actuator 104 can include a detected position and/or braking force and/or a requested electrical current (a requested electrical power). Thus, no additional sensors are required. Furthermore, the method can be used with different types of electromechanical brakes, such as drum brakes, disc brakes, etc.
  • the response from actuator 104 can be used not only to calculate a performance rating, but also to determine the overall performance of the actuator, for example, to ascertain whether its overall performance is above a certain threshold. If this threshold is not met, a warning can be issued.
  • the time series data recorded during the execution of the actuation pattern, which correspond to the response of actuator 104, are used to evaluate the quality criterion, i.e., to calculate a quality value G a , which assigns a quantifiable quality to the current set of control parameters a (n) .
  • the reference actuator position 0® and the measured actuator position are used instead of the reference force and the measured actuation force.
  • Position (actuator position) 0® recorded. In this case, the reference position change rate 0® and/or the actual position change rate 0® can also be recorded for quality evaluation.
  • the performance i.e. a performance value G a
  • G a the performance value for sensor-based control
  • (F® - F (k) ) represents a deviation from the reference trajectory fk').
  • 02! ⁇ represents the electrical power requirement, e.g., the required electrical power.
  • the weighting factors and c 2 are positive constants that are predetermined.
  • the performance i.e. a performance value G a
  • stiffness-based control can be calculated analogously using the following expression:
  • 0® - 0® represents a deviation from the reference fk') trajectory.
  • 02! ⁇ represents the electrical power requirement, e.g., the required electrical power.
  • the weighting factors and c 2 are positive constants that are predetermined.
  • brake-specific control parameters e.g., time required to build up locking force or maximum overshoot
  • Determining the performance function F(a) can be carried out taking into account one or more boundary conditions. This prevents damage to the brake and suppresses instabilities in the control system.
  • a boundary condition can be a limit on the requested target current I ⁇ sub> target ⁇ /sub>, since an excessively high target current can permanently damage the electromechanical actuator 104; i.e., I ⁇ sub>target ⁇ /sub> should be less than a maximum current I ⁇ sub>max ⁇ /sub> .
  • This condition r, > 0 can be expressed mathematically as follows:
  • a further boundary condition can stipulate that an integrator does not saturate, as saturation can impair control accuracy.
  • This condition is subsequently referred to as condition r2 > 0 and can be expressed mathematically as follows: where t is the time and T is the total signal duration.
  • the one or more boundary conditions can be taken into account by means of a boundary condition function S(a), which is determined/modeled using a Gaussian process and is updated based on the procedures/algorithms described in PI Frazier, “A tutorial on Bayesian Optimization”, arXiv:1807.02811v1, 8.7.2018 and their extension from F. Berkenkamp et al. “Safe Controller Optimization for Quadrotors with Gaussian Process”, arXiv:1509.01066v4, 16.08.2017) on the basis of the calculated performance value G a .
  • Figure 5 shows the unknown performance function F*(a) and the approximate performance function F(a) plotted as functions of the control parameter set a in the upper graph.
  • the area highlighted in the upper graph represents the variance of the approximate performance function F(a).
  • Figure 5 shows the unknown boundary condition function S*(a) and the approximate boundary condition function S(a) plotted as functions of the control parameter set a in the lower graph.
  • the area highlighted in the lower graph represents the variance of the approximate boundary condition function S(a).
  • a (0) is a current set of control parameters to be recalibrated
  • a* is an optimized set of control parameters obtained by a recalibration procedure according to the present disclosure.
  • the recalibrated set of control parameters a* satisfies the exemplary boundary condition S(a) > 0.
  • the starting point is a current set of control parameters a (0) and a safe set of control parameters P o in a neighborhood of a (0) in a state where the vehicle is in a predefined state, e.g., in a state where braking is not required, such as during charging/refueling or in a workshop.
  • a safe set of control parameters can be a set of control parameters that includes at least one set of control parameters with which stable control can be carried out.
  • a* arg max F(a) aEP.
  • stationary phases such as refueling or charging
  • the frequency of recalibration can be adjusted depending on the brake's usage profile. For example...
  • Critical driving situations such as intense thermal stress on the brake/actuator, can be detected. These situations can cause changes in the control parameters, for example, due to heavy wear, outgassing of the brake pads, etc., allowing for recalibration during the next period of inactivity.
  • Another situation where recalibration is particularly useful is after extended periods of vehicle inactivity (e.g., several weeks), as the actuator (e.g., due to insufficiently distributed/degraded lubricant in the transmission) or the brake pads can change during such periods. Recalibration should also be performed promptly in these situations.
  • the actuator is known to be strongly dependent on environmental parameters, it is possible to perform and save targeted recalibrations under specific environmental conditions, so that the control parameters can be used when these conditions occur.
  • the friction in certain types of gears e.g., worm gears
  • the friction in certain types of gears can be highly temperature-dependent, which affects the control. It would then be possible to perform targeted recalibrations at specific ambient temperatures (e.g., at very cold temperatures, such as below freezing) and to store the control parameters for such situations.
  • the method according to the present disclosure can be carried out by one or more computers with one or more data processing units.
  • data processing unit can be understood as any device configured to process data or signals.
  • the data or signals can, for example, be processed according to at least one (i.e., one or more than one) special function performed by the data processing unit.
  • a data processing unit can comprise or be composed of an analog circuit, a digital circuit, a logic circuit, a microprocessor, a microcontroller, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a digital signal processor (DSP), an integrated circuit, a programmable gate array (FPGA), or any combination thereof. be trained.
  • Any other way of implementing the respective functions described in more detail here can also be understood as a data processing unit or logic circuit arrangement.
  • One or more of the process steps described in detail here can be executed (e.g., implemented) by a data processing unit through one or more special functions performed by the data processing unit.

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Abstract

Verfahren (300) zur Rekalibrierung einer Regelungseinrichtung (101; 102) einer elektromechanischen Bremse (100; 200), wobei die elektromechanische Bremse einen mittels der Regelungseinrichtung regelbaren elektromechanischen Aktuator (104) aufweist, wobei das Verfahren aufweist: Ermitteln (302) einer Güte-Funktion (F(a)), welche einem Regelungsparametersatz (a) der Regelungseinrichtung einen Güte-Wert zuweist, wobei der Güte-Wert ein Maß für eine Regelungsleistungsfähigkeit der Regelungseinrichtung ist, Ermitteln eines Regelungsparametersatzes (a*), welcher die ermittelte Güte-Funktion maximiert, und Festlegen (304) des ermittelten Regelungsparametersatzes als rekalibrierter Regelungsparametersatz.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zu Rekalibrierung einer Regelungseinrichtung einer elektromechanischen Bremse
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren zur Rekalibrierung einer Regelungseinrichtung einer elektromechanischen Bremse.
Bei herkömmlichen hydraulisch betätigten Reibbremsen in Fahrzeugen wird ein Bremsmoment typischerweise über einen vorliegenden hydraulischen Druck variiert und geregelt. Veränderte Randbedingungen, z.B. in Elektrofahrzeugen, können auch die Verwendung von elektromechanischen (elektromechanisch aktuier- ten) Bremsen (EMB) attraktiv machen.
Auch bei EMBs ist es notwendig, ein Bremsmoment zu regeln, um einen sicheren Betrieb eines Fahrzeugs zu garantieren. Üblicherweise erfolgt die Bremsmomentregelung indirekt über die Einstellung einer Aktuierungskraft. Während die Kraftregelung bei herkömmlichen hydraulischen Bremsen über den von einem Drucksensor gemessenen Wert und dessen Abweichung zum Solldruck erfolgt, wird bei EMBs die Aktuierungskraft an jedem Rad entweder direkt über einen physikalischen Kraftsensor gemessen oder indirekt über eine hinterlegte Steifigkeitskennlinie, über Schätzverfahren oder über Sensorfusion rekonstruiert.
Die Regelung elektromechanischer Aktuatoren elektromechanischer Bremsen erfolgt auf Grundlage von Regelungsparametern (z.B. von Verstärkungsfaktoren), welche die Gütekriterien der Bremsregelung maßgeblich beeinflussen. Üblicherweise verändert sich das Systemverhalten eines elektromechanischen Aktuators über dessen Lebenszeit aufgrund von Alterungseffekten. Auch nach Wartungen an der Bremse, beispielsweiße durch Einbau eines anderen Bremsbelags, kann sich das Verhalten ändern. Die Regelung muss mit diesen nur schwer vorhersehbaren Änderungen weiterhin zuverlässig funktionsfähig sein.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren bereitzustellen, mit welchem die Regelungsparameter einer Regelungseinrichtung einer elektromechanischen Bremse zuverlässig und sicher rekalibriert werden können.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Rekalibrierung einer Regelungseinrichtung einer elektromechanischen Bremse, welche einen mittels der Regelungseinrichtung regelbaren elektromechanischen Aktuator aufweist, wobei das Verfahren aufweist:
• Ermitteln einer Güte-Funktion, welche einem Regelungsparametersatz der Regelungseinrichtung einen Güte-Wert zuweist, wobei der Güte-Wert ein Maß für eine Regelungsleistungsfähigkeit der Regelungseinrichtung ist,
• Ermitteln eines Regelungsparametersatzes, welcher die ermittelte Güte- Funktion maximiert, und
• Festlegen des ermittelten Regelungsparametersatzes als rekalibrierter Regelungsparametersatz, wobei das Ermitteln der Güte-Funktion folgende Schritte aufweist: a) Auswählen eines neuen Regelungsparametersatzes ausgehend von einem aktuellen Regelungsparametersatz, b) Zuführen eines zeitveränderlichen Ansteuerungssignals mit einer derartigen Signalform zu dem elektromechanischen Aktuator, dass der elektromechanische Aktuator dazu veranlasst wird, ein vorgegebenes Bremsbetätigungsmuster zu erzeugen, c) Erfassen einer Antwort des elektromechanischen Aktuators auf das Ansteuerungssignal, d) Ermitteln eines Güte-Wertes auf Grundlage der erfassten Antwort des elektromechanischen Aktuators und e) Aktualisieren der Güte-Funktion auf Grundlage des ermittelten Güte-Wertes.
Die vorgegebene Signalform kann derart ausgestaltet sein, dass ein relevanter dynamischer Bereich des Aktuators abgedeckt wird. Beispielhafte Signalformen können sein:
• eine Stufenfunktion, die mit verschiedenen Bremskraftniveaus korrespondiert,
• ein Chirp-Signal, d.h. ein zeitveränderliches Signal (z.B. ein sinusförmiges Signal), dessen Frequenz zeitlich variiert (z.B. in einem Bereich zwischen 1-10 Hz),
• Signalformen, die mit Kraftaufbau- und Kraftabbaurampen (d.h. mit vorbestimmten Bremskraftgradienten) korrespondieren.
Die Signalform kann über die Lebensdauer der elektromechanischen Bremse verändert oder aktualisiert werden, etwa drahtlos (z.B. über sog. „Over-the-Air- Updates“) oder im Rahmen einer Wartung.
Die Antwort des elektromechanischen Aktuators kann beispielsweise mit an der Bremse standardmäßig bereitgestellten Sensoren, etwa mit einem Positions-, Kraft- und/oder Stromsensor, erfasst werden. Dementsprechend kann die Antwort des Aktuators eine erfasste Position und/oder Bremskraft und/oder einen angeforderten elektrischen Strom (eine angeforderte elektrische Leistung) umfassen.
Der Güte-Wert kann ein Skalar sein. Die Güte kann derart definiert sein, dass ein zunehmender Güte- Wert mit einer zunehmenden Regelungsleistungsfähigkeit korrespondiert.
Das Verändern des Regelungsparametersatzes mit der anschließenden Evaluierung des Regelungsverhaltens aufgrund der erfassten Antwort des Aktuators und der Aktualisierung der Güte-Funktion bietet eine effiziente Möglichkeit, einen im Vergleich zum aktuellen Regelungsparametersatz besseren Regelungsparametersatz zu ermitteln, mit dem ein verbessertes Regelungsverhalten erzielt werden kann.
Das Verfahren kann iterativ ausgeführt werden, d.h. die Schritte a) bis e) können wiederholt ausgeführt werden, wobei in jedem neuen Iterationsschritt der zuletzt ermittelte Regelungsparametersatz als Startpunkt verwendet wird.
Die Güte-Funktion kann als Gauß-Prozess modelliert sein. Diese Vorgehensweise bietet die Möglichkeit, eine a priori unbekannte Funktion zu approximieren.
Das Auswahlen des neuen Regelungsparametersatzes ausgehend von einem aktuellen Regelungsparametersatz kann mittels Bayes’scher Optimierung durchgeführt werden. Bayes’sche Optimierung eignet sich zum Ermitteln eines Maximums einer unbekannten Funktion, insbesondere einer unbekannten Funktion, die mittels eines Gauß-Prozesses modelliert wird (hier die Güte-Funktion). Die Bayes’sche Optimierung und der Gauß-Prozess können auf Grundlage der in P. I. Frazier, „A Tutorial on Bayesian Optimization“, arXiv:1807.02811v1 , 8.7.2018 und deren Erweiterung aus F. Berkenkamp et al. „Safe Controller Optimization for Quadrotors with Gaussian Process“, arXiv:1509.01066v4, 16.08.2017) beschriebenen Verfahren/Algorithmen durchgeführt werden. Hierdurch kann die Re- kalibrierung auf recheneffiziente und zeiteffiziente Weise durchgeführt werden.
Das Auswahlen des neuen Regelungsparametersatzes kann beispielsweise auf Basis eines oder beider der folgenden Kriterien durchgeführt werden:
• der neue Regelungsparametersatz maximiert eine zu erwartende Güte- Funktion und
• der neue Regelungsparametersatz liegt auf einem Rand einer sicheren Regelungsparametermenge, welche mehrere Regelungsparametersätze umfasst, mit welchen eine stabile Regelung durchgeführt werden kann.
Der Güte- Wert kann beispielsweise auf Grundlage einer Abweichung von einer Referenztrajektorie, d.h. einem Referenzverhalten, des elektromechanischen Aktuators und einer angeforderten elektrischen Leistung ermittelt werden. Beispielsweise kann der Güte- Wert auf der Grundlage einer Differenz zwischen einer erfassten Bremskraft und einer Referenzbremskraft sowie einer angeforderten elektrischen Leistung ermittelt werden. Alternativ kann der Güte-Wert auf der Grundlage einer Differenz zwischen einer erfassten Stellung eines elektromechanischen Stellers (z.B. Elektromotors) des Aktuators und einer Referenzstellung sowie einer angeforderten elektrischen Leistung ermittelt werden.
Das Ermitteln der Güte-Funktion kann unter Berücksichtigung einer oder mehrerer Randbedingungen durchgeführt werden. Dadurch können Beschädigungen an der Bremse verhindert und Instabilitäten in der Regelung unterdrückt werden. Beispielsweise kann eine derartige Randbedingung eine Begrenzung eines angeforderten Soll-Stroms beinhalten, da ein zu hoher Soll-Strom den elektromechanischen Aktuator auf Dauer beschädigen kann. Alternativ oder zusätzlich kann eine Randbedingung vorsehen, dass ein Integrator nicht in Sättigung geht, da eine Sättigung eine Regelungsgenauigkeit beinträchtigen kann.
Die eine oder mehreren Randbedingungen können mittels einer als Gauß-Pro- zess modellierten Randbedingungsfunktion berücksichtigt werden. Auch die Randbedingungsfunktion kann auf Grundlage eines korrespondierenden Güte- Wertes aktualisiert werden. Die Güte-Funktion und die Randbedingungsfunktion können beide mit den vorangehend erwähnten Algorithmen iterativ ermittelt/aktu- alisiert werden.
In einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist eine Datenverarbeitungseinrichtung (Datenverarbeitungseinheit) bereitgestellt, die dazu eingerichtet ist, ein vorangehend beschriebenes Verfahren auszuführen.
Ferner ist gemäß der vorliegenden Offenbarung ein Computerprogramm mit Befehlen bereitgestellt, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor ein vorangehend beschriebenes Verfahren ausführt. In einem anderen Aspekt der Offenbarung ist ein computerlesbares Medium bereitgestellt, das Befehle speichert, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor ein vorangehend beschriebenes Verfahren durchführt.
Nachfolgend wird die vorliegende Offenbarung durch Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen erläutert.
Figur 1 ist eine schematische Darstellung einer beispielhaften elektromechanischen Bremse gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Figur 2 ist eine schematische Darstellung einer weiteren beispielhaften elektromechanischen Bremse gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Figur 3 zeigt ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Rekalibrie- rung einer Regelungseinrichtung einer elektromechanischen Bremse gemäß der vorliegenden Offenbarung.
Figur 4 ist eine grafische Darstellung eines beispielhaften Bremsbetätigungsmusters.
Figur 5 zeigt grafische Darstellungen, welche das Ermitteln einer Güte-Funktion sowie einer Randbedingungsfunktion veranschaulichen.
Figur 1 ist eine schematische Darstellung einer elektromechanischen Bremse 100, welche eine Regelungseinrichtung 102 und einen elektromechanischen Aktuator 104 aufweist. Die Regelungseinrichtung 102 ist dazu eingerichtet, den elektromechanischen Aktuator 104 zu regeln. Der elektromechanische Aktuator 104 weist einen elektromechanischen Steller 104-1 auf, der beispielsweise als Elektromotor, optional als Gleichstrommotor (DC-Motor), z.B. als bürstenloser Gleichstrommotor (BLDC-Motor), ausgebildet sein kann. Wie in Figur 1 gezeigt, werden der Regelungseinrichtung 102 als Eingangsgrößen u.a. eine Soll-Bremskraft Fsoll, eine tatsächliche Aktuierungskraft (oder eine Schätzung davon, d.h. eine geschätzte Aktuierungskraft) F sowie eine I st-Steller- positionsänderungsrate Öist des elektromechanischen Stellers 104-1 zugeführt.
Die Regelungseinrichtung 102 kann dazu eingerichtet sein, aus der Soll-Bremskraft Fsoll anhand eines Referenzmodells 102-1 eine Referenztrajektorie (Referenzbremskraft) Fref zu berechnen. Das Referenzmodell 102-1 kann generell so ausgelegt sein, dass die von diesem generierte Referenztrajektorie die Anforderungen der Bremsperformance (Bremsleistungsfähigkeit) erfüllt, jedoch nur im Rahmen der physikalischen Fähigkeiten des Aktuators 104. Hierdurch kann beispielsweise dafür gesorgt werden, dass nur solche Stellerpositionsänderungen angefordert werden, die tatsächlich vom Steller 104-1 realisiert werden können.
Die Regelungseinrichtung 102 weist einen P-Regler 102-2 sowie einen nachgeschalteten PI-Regler 102-3 auf, mit welchen eine Kaskadenregelung realisiert werden kann.
Der P-Regler 102-2 ist dazu eingerichtet, aus einer Abweichung (Differenzkraft) AF zwischen der Referenzbremskraft Fref und der Aktuierungskraft F eine Refe- renzstellerpositionsänderungsrate 0ref zu ermitteln. Der Regelungsparameter des P-Reglers 102-2 ist in Figur 1 mit Bezugszeichen Kp F bezeichnet.
Von der Referenzstellerpositionsänderungsrate Öref wird anschließend die Ist- Stellerpositionsänderungsrate Öist abgezogen, wodurch eine Differenzstellerposi- tionsänderungsrate AÖ erhalten wird, die dem PI-Regler 102-3 zugeführt wird. Die Regelungsparameter des PI-Reglers 102-3 sind in Figur 1 durch Kp ö und Ki ö angegeben. Der PI-Regler 102-3 gibt eine Soll-Moment rsoll aus, das dem elektromechanischen Aktuator 104 zugeführt wird.
Im Aktuator 104 wird das Soll-Moment rsoll über ein Glied 104-2 in einen Soll- Strom Isoll umgerechnet, der als Grundlage für die Ansteuerung des elektromechanischen Stellers 104-1 dient. Der elektromechanische Stelle 104-1 setzt den Soll-Strom Isoll in einen Spreizweg x um, um den ein Bremsbelag von dem Steller 104-1 verfahren werden soll. Der Spreizweg korrespondiert daher mit einer Aktuierungskraft.
Die in Figur 1 skizzierte Regelung basiert auf einer gemessenen (geschätzten Aktuierungskraft). Dieses Regelungsschema wird nachfolgend als sensorbasierte Regelung bezeichnet.
Alternativ kann der Aktuator 104 auf Grundlage einer vorab bekannten und/oder im Betrieb gelernten/adaptierten Steifigkeitskennlinie (Kraft-Weg-Kennlinie) geregelt. Ein derartiges Regelungsschema wird nachfolgend als steifigkeitsbasierte Regelung bezeichnet.
Eine elektromechanische Bremse 200 mit einer Regelungseinrichtung, die dazu eingerichtet ist, einen elektromechanischen Aktuator 104 auf Grundlage einer steifigkeitsbasierten Regelung zu regeln wird nachfolgend durch Bezugnahme auf Figur 2 beschrieben.
Die in Figur 2 gezeigte elektromechanische Bremse 200 weist eine Regelungseinrichtung 202 und einen elektromechanischen Aktuator 104 auf. Die Regelungseinrichtung 202 ist dazu eingerichtet, den elektromechanischen Aktuator 104 durch eine steifigkeitsbasierte Regelung zu regeln. Der elektromechanische Aktuator 104 kann identisch zu dem in Figur 1 gezeigten elektromechanischen Aktuator konfiguriert sein. Um Wiederholungen zu vermeiden, wird auf die vorangehende Beschreibung des Aktuators 104 im Zusammenhang mit Figur 1 verwiesen.
Wie in Figur 2 gezeigt, werden der Regelungseinrichtung 202 als Eingangsgrößen u.a. eine Soll-Bremskraft Fsoll, eine Ist-Stellerposition 0ist sowie eine Ist-Stel- lerpositionsänderungsrate Öist des elektromechanischen Stellers 104-1 zugeführt.
Die Regelungseinrichtung 202 kann dazu eingerichtet sein, aus der Soll-Bremskraft Fsoll anhand einer Steifigkeitskennlinie (Kraft-Weg-Kennlinie) 202-1 eine Soll-Stellerposition 0soll zu berechnen, aus der mittels eines Referenzmodells 202-2 eine Referenzstellerposition 0ref berechnet werden kann. Das Referenzmodell 202-2 kann generell so ausgelegt sein, dass die von diesem generierte Referenztrajektorie (z.B. Stellerpositionstrajektorie) die Anforderungen der Bremsperformance (Bremsleistungsfähigkeit) erfüllt, jedoch nur im Rahmen der physikalischen Fähigkeiten des Aktuators 104. Hierdurch kann beispielsweise dafür gesorgt werden, dass nur solche Stellerpositionsänderungen angefordert werden, die tatsächlich vom Steller 104-1 realisiert werden können.
Die Regelungseinrichtung 202 weist einen P-Regler 202-3 sowie einen nachgeschalteten PI-Regler 202-4 auf, mit welchen eine Kaskadenregelung realisiert werden kann.
Der P-Regler 202-3 ist dazu eingerichtet, aus einer Abweichung A0 zwischen der Referenzstellerposition 0ref und der I st-Stellerposition 0ist eine Soll-Stellerpositi- onsänderungsrate 0soll zu ermitteln. Der Regelungsparameter des P-Reglers 202-3 ist in Figur 2 mit Bezugszeichen KP;0 bezeichnet.
Von der Soll-Stellerpositionsänderungsrate 0soll wird anschließend die I st-Steller- positionsänderungsrate 0ist abgezogen, wodurch eine Differenzstellerpositions- änderungsrate A0 erhalten wird, die dem PI-Regler 202-4 zugeführt wird. Die Regelungsparameter des PI-Reglers 202-4 sind in Figur 1 durch Kp ö und Kj ö angegeben. Der PI-Regler 202-4 gibt eine Soll-Moment rsoll aus, das dem elektromechanischen Aktuator 104 zugeführt wird, der, wie vorangehend beschrieben, aus dem Soll-Moment TSO11 einen Spreizweg x berechnet.
Wie vorangehend beschrieben, gehen in die Regelungseinrichtung 102 die Regelungsparameter Kp F, K ö und Ki ö ein und in die 202 Regelungsparameter die Regelungsparameter Kp 0, Kp ö und Ki ö, welche die Gütekriterien der Bremsregelung maßgeblich beeinflussen.
Üblicherweise verändert sich das Systemverhalten eines Aktuators einer elektromechanischen Bremse über dessen Lebenszeit aufgrund von Alterungseffekten. Auch nach Wartungen an der Bremse, beispielsweiße durch Einbau eines anderen Bremsbelags, kann sich das Verhalten ändern. Die Regelung muss mit diesen nur schwer vorhersehbaren Änderungen weiterhin zuverlässig funktionsfähig sein.
Diesen unvorhersehbaren Änderungen des Systemverhaltens kann mit einer Re- kalibrierung der Regelungseinrichtung 102, 202 begegnet werden, wodurch die Regelungsparameter neu eingestellt werden.
Nachfolgens wird ein Verfahren zur Rekalibrierung der vorangehend beschriebenen Regelungseinrichtungen 102, 202 beschrieben. Eine Rekalibrierung bedeutet das Auffinden eines neuen Regelungsparametersatzes ausgehend von einem aktuellen Regelungsparametersatz. Die in der Regelungseinrichtung 102 zu re- kalibrierenden Regelungsparameter sind: Kp F, Kp ö und Ki ö. Die in der Reglungseinrichtung 202 zu rekalibrierenden Regelungsparameter sind: Kp 0, Kp ö und Ki ö. Die Regelungsparameter der jeweiligen Reglungseinrichtungen 102, 202 werden nachfolgend jeweils als Regelungsparametersatz a bezeichnet.
In Figur 3 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 300 zur Rekalibrierung von Regelungsparametern einer elektromechanischen Bremse gezeigt.
Das Verfahren 300 weist, wie in dem in Figur 3 gezeigten Flussdiagramm gezeigt, auf:
• Ermitteln 302 einer Güte-Funktion F(a), welche einem Regelungsparametersatz a der Regelungseinrichtung 102, 202 einen Güte-Wert Ga zuweist, wobei der Güte-Wert Ga ein Maß für eine Regelungsleistungsfähigkeit der Regelungseinrichtung 102, 202 ist,
• Ermitteln 304 eines Regelungsparametersatzes a*, welcher die ermittelte Güte-Funktion F(a) maximiert, und
• Festlegen 306 des ermittelten Regelungsparametersatzes a* als rekalib- rierter Regelungsparametersatz, wobei das Ermitteln der Güte-Funktion F(a) folgende Schritte aufweist: a) Auswahlen eines neuen Regelungsparametersatzes ausgehend von einem aktuellen Regelungsparametersatz, b) Zuführen eines zeitveränderlichen Ansteuerungssignals mit einer derartigen Signalform zu dem elektromechanischen Aktuator 104, dass der elektromechanische Aktuator 104 dazu veranlasst wird, ein vorgegebenes Bremsbetätigungsmuster zu erzeugen, c) Erfassen einer Antwort des elektromechanischen Aktuators 104 auf das Ansteuerungssignal, d) Ermitteln eines Güte-Wertes Ga aus der erfassten Antwort des elektromechanischen Aktuators 104 und e) Aktualisieren der Güte-Funktion F(a) auf Grundlage des ermittelten Güte- Wertes Ga.
Die vorgegebene Signalform kann derart ausgestaltet sein, dass ein relevanter dynamischer Bereich des Aktuators 104 abgedeckt wird. Beispielhafte Signalformen und/oder Bremsbetätigungsmusters können sein:
• eine Stufenfunktion, die mit verschiedenen Bremskraftniveaus korrespondiert,
• ein Chirp-Signal, d.h. ein zeitveränderliches Signal (z.B. ein sinusförmiges Signal), dessen Frequenz zeitlich variiert (z.B. in einem Bereich zwischen 1-10 Hz),
• Signalformen, die mit Kraftaufbau- und Abbaurampen (d.h. mit vorbestimmten Bremskraftgradienten) korrespondieren.
In Figur 4 ist ein beispielhaftes Betätigungsmuster Fs über die Zeit dargestellt. Das Betätigungsmuster Fs hat eine zeitveränderliche Amplitude und Frequenz.
Die Signalform kann über die Lebensdauer der elektromechanischen Bremse verändert oder aktualisiert werden, etwa drahtlos (z.B. über sog. „Over-the-Air- Updates“) oder im Rahmen einer Wartung. Ist die elektromechanische Bremse 100, 200 in einem Fahrzeug montiert, kann dem Aktuator 104 die vorgegebene Signalform in vorgegebenen Situationen zugeführt werden, in denen das Fahrverhalten des Fahrzeugs nicht beeinträchtigt wird, beispielsweise beim Tanken oder Laden des Fahrzeugs, während einer Wartung in einer Werkstatt usw.
Die Güte-Funktion F(a) kann eine Funktion sein, die einem Regelungsparametersatz a einen Güte-Wert Ga, d.h. einen Skalar, zuordnet. Die Güte kann derart definiert sein, dass zunehmende Güte-Werte mit einer zunehmenden Regelungsleistungsfähigkeit korrespondieren.
Das Verändern des Regelungsparametersatzes a mit der anschließenden Evaluierung des Regelungsverhaltens aufgrund der erfassten Antwort des Aktuators 104 und der Aktualisierung der Güte-Funktion F(a) bietet eine effiziente Möglichkeit, einen im Vergleich zum aktuellen Regelungsparametersatz besseren Regelungsparametersatz zu ermitteln, mit dem ein verbessertes Regelungsverhalten erzielt werden kann.
Das Verfahren kann iterativ ausgeführt werden, d.h. die Schritte a) bis e) können wiederholt ausgeführt werden, wobei in jedem neuen Iterationsschritt der zuletzt ermittelte Regelungsparametersatz a(n) als Startpunkt für eine weitere Optimierung verwendet werden kann. Die Iteration kann nach einer vorgegebenen Anzahl von Iterationsschritten abgebrochen werden.
Die Güte-Funktion F(a) kann als Gauß-Prozess modelliert sein/werden. Hierdurch kann eine a priori unbekannte Funktion approximiert werden.
Das Auswählen eines neuen Regelungsparametersatzes a(n+1) ausgehend von einem aktuellen Regelungsparametersatz a(n) kann mittels Bayes’scher Optimierung durchgeführt werden. Bayes’sche Optimierung eignet sich zum Ermitteln eines Maximums einer unbekannten Funktion, die mittels eines Gauß-Prozesses modelliert wird (hier die Güte-Funktion F(a)). Die Bayes’sche Optimierung und der Gauß-Prozess können auf Grundlage der in P. I. Frazier, „A Tutorial on Bayesian Optimization“, arXiv:1807.02811v1 , 8.7.2018 und deren Erweiterung aus F. Berkenkamp et al. „Safe Controller Optimization for Quadrotors with Gaussian Process“, arXiv:1509.01066v4, 16.08.2017) beschriebenen Verfahren/Algo- rithmen durchgeführt werden. Hierdurch kann die Rekalibrierung auf recheneffiziente Weise durchgeführt werden.
Die Antwort des elektromechanischen Aktuators 104 kann beispielsweise mit an der Bremse standardmäßig bereitgestellten Sensoren, etwa mit einem Positions-, Kraft- und/oder Stromsensor, erfasst werden. Dementsprechend kann die Antwort des Aktuators 104 eine erfasste Position und/oder Bremskraft und/oder einen angeforderten elektrischen Strom (eine angeforderte elektrische Leistung) umfassen. Somit sind keine zusätzlichen Sensoren erforderlich. Ferner ist das Verfahren bei unterschiedlichen Arten von elektromechanischen Bremsen einsetzbar, etwa bei Trommelbremsen, Scheibenbremsen, usw.
Die Antwort des Aktuators 104 kann nicht nur zur Berechnung eines Güte-Wertes verwendet werde, sondern auch, um die generelle Leistungsfähigkeit des jeweiligen Aktuators zu ermitteln, beispielsweise um zu ermitteln, ob die generelle Leistungsfähigkeit oberhalb einer bestimmten Schwelle liegt. Bei Unterschreiten dieser Schwelle kann beispielsweise eine Warnung ausgegebene werden.
Die Zeitreihendaten, welche bei der Ausführung des Betätigungsmusters aufgezeichnet werden und welche mit der Antwort des Aktuators 104 korrespondieren, werden verwendet, um das Gütekriterium zu evaluieren, d.h. um einen Güte- Wert Ga zu berechnen, welcher dem aktuellen Regelungsparametersatz a(n) eine quantifizierbare Güte zuweist.
Die Zeitreihendaten beinhalten im Fall der sensorbasierten Regelung (Figur 1) den Verlauf der Referenzkraft F® , der gemessenen (oder geschätzten) Aktuie- rungskraft F(k) sowie den angeforderten Stellerstrom (Soll-Stellerstrom) 1^ für die Abtastzeitpunkte k = 1, 2, ... , K. Bei der steifigkeitsbasierten Regelung (Figur 2) wird analog dazu anstatt der Referenzkraft und der gemessenen Aktuierungs- kraft die Referenzstellerposition 0® und die gemessene Stellerposition (Ist- Stellerposition) 0®, aufgezeichnet. Auch kann in diesem Fall zusätzlich noch die Referenzstellerpositionsänderungsrate 0® und/oder die Ist-Stellerpositionsände- rungsrate 0® für die Güteevaluierung aufgezeichnet werden.
Für einen vorgegebenen Regelungsparametersatz a kann die Güte, d.h. ein Güte-Wert Ga, für die sensorbasierte Regelung anhand des folgenden Ausdrucks berechnet werden:
In diesem Ausdruck stellt (F® - F(k)) eine Abweichung von der Referenz- fk') trajektorie dar. 02!^ stellt die elektrische Leistungsanforderung, z.B. die benötigte elektrische Leistung, dar. Die Gewichtungsfaktoren und c2 sind positive Konstanten, die vorab festgelegt werden.
Für einen vorgegebenen Regelungsparametersatz a kann die Güte, d.h. ein Güte-Wert Ga, für die steifigkeitsbasierte Regelung analog anhand des folgenden Ausdrucks berechnet werden:
In diesem Ausdruck stellt 0® - 0® ) eine Abweichung von der Referenz- fk') trajektorie dar. 02!^ stellt die elektrische Leistungsanforderung, z.B. die benötigte elektrische Leistung, dar. Die Gewichtungsfaktoren und c2 sind positive Konstanten, die vorab festgelegt werden.
Weitere bremsspezifische Regelungsparameter (z.B. benötigte Zeit bis Blockierkraft aufgebaut ist oder maximales Überschwingen) können prinzipiell auch bei der Berechnung der Güte berücksichtigt werden. Das Ermitteln der Güte-Funktion F(a) kann unter Berücksichtigung einer oder mehrerer Randbedingungen durchgeführt werden. Dadurch können Beschädigungen an der Bremse verhindert und Instabilitäten in der Regelung unterdrückt werden. Beispielsweise kann eine derartige Randbedingung eine Begrenzung eines angeforderten Soll-Stroms Isoll sein, da ein zu hoher Soll-Strom den elektromechanischen Aktuator 104 auf Dauer beschädigen kann, d.h. Isoll soll kleiner als ein Maximalstrom Imax sein. Diese Bedingung wird nachfolgend als Bedingung r, > 0 bezeichnet und kann mathematisch wie folgt ausgedrückt werden:
Fi = I max - max ltsollct)! > °’ wobei t die Zeit und T die Gesamtsignaldauer ist.
Alternativ oder zusätzlich kann eine weitere Randbedingung vorsehen, dass ein Integrator nicht in Sättigung geht, da eine Sättigung eine Regelungsgenauigkeit beinträchtigen kann. Diese Bedingung wird nachfolgend als Bedingung r2 > 0 bezeichnet und kann mathematisch wie folgt ausgedrückt werden: wobei t die Zeit und T die Gesamtsignaldauer ist.
Die eine oder mehreren Randbedingungen können mittels einer Randbedingungsfunktion S(a) berücksichtigt werden, die mittels eines Gauß-Prozesses er- mittelt/modelliert wird und auf Grundlage der in P. I. Frazier, „A Tutorial on Bayesian Optimization“, arXiv:1807.02811v1 , 8.7.2018 und deren Erweiterung aus F. Berkenkamp et al. „Safe Controller Optimization for Quadrotors with Gaussian Process“, arXiv:1509.01066v4, 16.08.2017) beschriebenen Verfahren/Algo- rithmen auf der Grundlage des berechneten Güte-Wertes Ga aktualisiert wird.
Mit diesen Algorithmen kann also eine unbekannte Güte-Funktion F*(a) durch eine Näherungsfunktion F(a) approximiert werden. Ferner kann auch eine unbekannte Randbedingungsfunktion S*(a) durch eine Näherungsfunktion S(a) approximiert werden. Die Grundannahme hier ist, dass diese hinreichend glatt sind. Das bedeutet, dass kleine Änderungen in den Regelungsparametern a nur kleine Änderungen des Funktionswerts bewirken (siehe Figur 5). Mit dieser Annahme und der Modellierung der jeweiligen Funktionen als Gauss-Prozess lässt sich die Suche nach einem optimalen Regelungsparametersatz a* mit den vorangehen beschriebenen Algorithmen realisieren.
In Figur 5 sind in der oberen grafischen Darstellung die unbekannte Güte-Funktion F*(a) und die approximierte Güte-Funktion F(a) als Funktionen des Regelungsparametersatzes a aufgetragen. Die in der oberen grafischen Darstellung hervorgehobene Fläche gibt die Varianz der approximierten Güte-Funktion F(a) an.
In Figur 5 sind in der unteren grafischen Darstellung die unbekannte Randbedingungsfunktion S*(a) und die approximierte Randbedingungsfunktion S(a) als Funktionen des Regelungsparametersatzes a aufgetragen. Die in der unteren grafischen Darstellung hervorgehobene Fläche gibt die Varianz der approximierten Randbedingungsfunktion S(a) an.
In Figur 5 ist a(0) ein aktueller, zu rekalibrierender Regelungsparametersatz, a* ist ein optimierter Regelungsparametersatz, der durch ein Rekalibrierungsverfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung erhalten wurde. Der rekalibrierte Regelungsparametersatz a* erfüllt hier die beispielhafte Randbedingung S(a) > 0.
Nachfolgend wird eine beispielhafte Ausführung des Rekalibrierungsverfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Dabei wird angenommen, dass die elektromechanische Bremse an einem Fahrzeug montiert ist und die Funktion einer Fahrzeugbremse hat.
Ausgangspunkt ist ein aktueller Regelungsparametersatz a(0) sowie eine sichere Regelungsparametermenge Po in einer Umgebung von a(0) in einem Zustand, in dem sich das Fahrzeug in einem vorgegebenen Zustand befindet, z.B. in einem Zustand, in dem nicht gebremst werden muss, etwa beim Laden/Tanken oder in einer Werkstatt. Eine sichere Regelungsparametermenge kann eine Regelungsparametermenge sein, die mindestens einen Regelungsparametersatz umfasst, mit dem eine stabile Regelung durchgeführt werden kann.
Ausgehend hiervon können die folgenden Schritte mehrfach durchgeführt werden:
• Erweitere sichere Regelungsparametermenge basierend auf Hüllkurve (Varianz) von S(a) und speichere die erhaltene Regelungsparametermenge als Pn,
• Wähle neuen Regelungsparametersatz a(n) e Pn auf Basis folgender Kriterien: a. neuer Regelungsparametersatz maximiert zu erwartende Güte (basierend auf Hüllkurve (Varianz) von F(a)) oder b. neuer Regelungsparametersatz vergrößert sichere Regelungsparametermenge (d.h. a(n) liegt auf dem Rand der sicheren Regelungsparametermenge)
• Führe Betätigungsmuster mit neuen Regelungsparametern a(n) aus und evaluiere Gütekriterium (Güte-Wert) sowie Randbedingungen
• Nutze Evaluierungsergebnis, um die Güte-Funktion F(a) und die Randbedingungsfunktion S(a), d.h. die Gauß-Prozesse F(a) und S(a), zu aktualisieren.
Anschließend wird ein neuer, optimierter Regelungsparametersatz gemäß: a* = arg max F(a) aEP ausgewählt.
Zur Ausführung der Rekalibrierung eignen sich bei einer als Fahrzeugbremse eingesetzten elektromechanischen Bremse, wie oben erwähnt, insbesondere Standphasen z.B. beim Tanken oder Laden. Die Häufigkeit der Rekalibrierung kann vom Nutzungsprofil der Bremse abhängig gemacht werden. Beispielsweise können kritische Fahrsituationen, wie intensive thermische Belastung der Bremse/des Aktuators erkannt werden, in denen sich die Regelungsparameter beispielsweise durch starken Verschleiß, Ausgasen der Beläge o.ä. ändern können, erkannt werden und in der nächsten Standphase eine Rekalibrierung durchgeführt werden. Eine weitere Situation in der eine Rekalibrierung besonders sinnvoll sein kann, ist nach langen Standphasen des Fahrzeugs (z.B. über mehrere Wochen), da sich in solchen Phasen der Aktuator (z.B. durch unzureichend ver- teilten/degradierten Schmierstoff im Getriebe) oder die Beläge der Bremse verändern können. Auch in solchen Situationen ist eine Rekalibrierung zeitnah durchzuführen.
Zudem ist es möglich, bei bekannten starken Abhängigkeiten des Aktuators von Umweltparametern eine Rekalibrierung gezielt bei bestimmten Umweltbedingungen durchzuführen und abzuspeichern, sodass die Regelungsparameter beim Auftreten dieser Bedingungen verwendet werden können. Beispielsweise kann die Reibung bei bestimmten Getriebearten (z.B. Schneckengetriebe) stark von der Temperatur abhängig sein, was sich auf die Regelung auswirkt. Es wäre dann möglich, gezielt Rekalibrierungen bei bestimmten Außentemperaturen (z.B. bei sehr kalten Temperaturen, etwa unter dem Gefrierpunkt) durchzuführen und die Regelungsparameter für solche Situationen vorzuhalten.
Das Verfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung kann durch einen oder mehrere Computer mit einer oder mehreren Datenverarbeitungseinheiten durchgeführt werden. Der Begriff „Datenverarbeitungseinheit“ kann als beliebige Vorrichtung verstanden werden, die dazu eingerichtet ist, Daten oder Signale zu verarbeiten. Die Daten oder Signale können beispielsweise gemäß mindestens einer (d.h. einer oder mehr als einer) speziellen Funktion behandelt werden, die durch die Datenverarbeitungseinheit durchgeführt wird. Eine Datenverarbeitungseinheit kann eine analoge Schaltung, eine digitale Schaltung, eine Logikschaltung, einen Mikroprozessor, einen Mikrocontroller, eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), eine Graphikverarbeitungseinheit (GPU), einen Digitalsignalprozessor (DSP), eine integrierte Schaltung einer programmierbaren Gatteranordnung (FPGA) oder irgendeine Kombination davon umfassen oder als solche ausgebildet sein. Irgendeine andere Weise zum Implementieren der jeweiligen Funktionen, die hier genauer beschrieben werden, kann auch als Datenverarbeitungseinheit oder Logikschaltungsanordnung verstanden werden. Es können ein oder mehrere der im Einzelnen hier beschriebenen Verfahrensschritte durch eine Datenverarbeitungseinheit durch eine oder mehrere spezielle Funktionen ausgeführt (z. B. implementiert) werden, die durch die Datenverarbeitungseinheit durchgeführt werden.
Das Verfahren ist also gemäß verschiedenen Ausführungen insbesondere com- puterimplementiert.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren (300) zur Rekalibrierung einer Regelungseinrichtung (102;
202) einer elektromechanischen Bremse (100; 200), welche einen mittels der Regelungseinrichtung (102; 202) regelbaren elektromechanischen Aktuator (104) aufweist, wobei das Verfahren (300) aufweist:
• Ermitteln (302) einer Güte-Funktion (F(a)), welche einem Regelungsparametersatz (a) der Regelungseinrichtung (102; 202) einen Güte-Wert zuweist, wobei der Güte-Wert ein Maß für eine Regelungsleistungsfähigkeit der Regelungseinrichtung (102; 202) ist,
• Ermitteln (302) eines Regelungsparametersatzes (a*), welcher die ermittelte Güte-Funktion (F(a)) maximiert, und
• Festlegen (304) des ermittelten Regelungsparametersatzes (a*) als rekali- brierter Regelungsparametersatz, wobei das Ermitteln (302) der Güte-Funktion (F(a)) die folgenden Schritte aufweist: a) Auswahlen eines neuen Regelungsparametersatzes ausgehend von einem aktuellen Regelungsparametersatz, b) Zuführen eines zeitveränderlichen Ansteuerungssignals mit einer derartigen Signalform zu dem elektromechanischen Aktuator (104), dass der elektromechanische Aktuator (104) dazu veranlasst wird, ein vorgegebenes Bremsbetätigungsmuster zu erzeugen, c) Erfassen einer Antwort des elektromechanischen Aktuators (104) auf das Ansteuerungssignal, d) Ermitteln eines Güte-Wertes auf Grundlage der erfassten Antwort des elektromechanischen Aktuators (104) und e) Aktualisieren der Güte-Funktion (F(a)) auf Grundlage des ermittelten Güte- Wertes.
2. Verfahren (300) nach Anspruch 1 , wobei das Auswählen des neuen Regelungsparametersatzes ausgehend von dem aktuellen Regelungsparametersatz mittels Bayes’scher-Optimierung durchgeführt wird.
3. Verfahren (300) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Schritte a) bis e) wiederholt durchgeführt werden.
4. Verfahren (300) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Auswahlen des neuen Regelungsparametersatzes auf Basis eines oder beider der folgenden Kriterien durchgeführt wird:
• der neue Regelungsparametersatz maximiert zu erwartende Güte-Funktion (F(a)) und
• neuer Regelungsparametersatz liegt auf einem Rand einer sicheren Regelungsparametermenge, welche mehrere Regelungsparametersätze umfasst, mit welchen eine stabile Regelung durchgeführt werden kann.
5. Verfahren (300) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Güte- Wert auf Grundlage einer Abweichung von einer Referenztrajektorie des elektromechanischen Aktuators (104) und einer angeforderten elektrischen Leistung ermittelt wird.
6. Verfahren (300) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Ermitteln der Güte-Funktion (F(a)) unter Berücksichtigung einer oder mehrerer Randbedingungen durchgeführt wird.
7. Verfahren (300) nach Anspruch 6, wobei die eine oder mehreren Randbedingungen mittels einer als Gauß-Prozess modellierten Randbedingungsfunktion (S(a)) berücksichtigt werden.
8. Verfahren (300) nach Anspruch 7, wobei das Ermitteln der Randbedingungsfunktion (S(a)) auf Grundlage des ermittelten Güte-Wertes durchgeführt wird.
9. Datenverarbeitungseinheit, die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren (300) nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen.
10. Computerprogramm mit Befehlen, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor ein Verfahren (300) nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausführt.
11. Computerlesbares Medium, das Befehle speichert, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor ein Verfahren (300) nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durchführt.
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