Modellbasierte Echtzeit-Co-Simulation: Überblick und praktische Anwendungsbeispiele

ZusammenfassungDiese Arbeit behandelt die sogenannte Echtzeit-Co-Simulationsproblematik. Im Speziellen wird die Einbindung von Hardwarekomponenten in einen Softwareverbund durch kommunikationsbedingte Latenzzeiten und Messrauschen erschwert. Zur Behandlung dieser Störungen wird ein modellbasierter Kopplungsansatz vorgestellt. Mittels Prädiktion von Koppelgrößen können die Auswirkungen von Störeinflüssen deutlich reduziert werden. Die Effektivität dieses Kopplungsansatzes wird an einem Labormodell demonstriert. Darüber hinaus werden einige typische industrielle Anwendungsszenarien skizziert.AbstractThis work deals with the so-called real-time co-simulation problem. In detail, the incorporation of real-time systems into the co-simulation approach is heavily influenced by communication time-delays and noisy coupling signals. In order to overcome the arising problems a model-based coupling approach is presented. The proposed coupling technique is based on identified subsystem models and compensates for time-delays while mitigating the effects of sensor noise. The designed coupling technique is evaluated on a laboratory setup. Additionally, typical industrial applications are presented.

[1]  S. Haykin Kalman Filtering and Neural Networks , 2001 .

[2]  Martin Horn,et al.  A model-based approach for prediction-based interconnection of dynamic systems , 2014, 53rd IEEE Conference on Decision and Control.

[3]  Martin Horn,et al.  Model-based coupling approach for non-iterative real-time co-simulation , 2014, 2014 European Control Conference (ECC).

[4]  Eduardo F. Camacho,et al.  Control of dead-time processes , 2007 .

[5]  Rolf Isermann,et al.  Identification of Dynamical Systems , 2009 .

[6]  Lennart Ljung,et al.  System identification (2nd ed.): theory for the user , 1999 .

[7]  Petre Stoica,et al.  Decentralized Control , 2018, The Control Systems Handbook.

[8]  Hermann Kopetz,et al.  Real-time systems , 2018, CSC '73.

[9]  Helmut Kokal,et al.  Echtzeit-Co-Simulation für die Regelung eines Motorprüfstands , 2014 .

[10]  Lennart Ljung,et al.  A theoretical analysis of recursive identification methods , 1978, Autom..

[11]  D. Simon Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches , 2006 .

[12]  Martin Benedikt,et al.  Control of an engine test-bench via hardware-software-co-simulation , 2014 .

[13]  Ulrich Seiffert,et al.  Virtuelle Produktentstehung für Fahrzeug und Antrieb im Kfz , 2008 .

[14]  Ian Postlethwaite,et al.  Multivariable Feedback Control: Analysis and Design , 1996 .

[15]  T. Westerlund,et al.  Remarks on "Asymptotic behavior of the extended Kalman filter as a parameter estimator for linear systems" , 1980 .