Ein Verfahren zur lexikographischen modellprädiktiven Regelung mit der Anwendung auf eine permanenterregte Synchronmaschine

Bei der konventionellen Drehmomentregelung von Permanentmagneterregten Synchronmaschinen (PSM) werden Solldrehmomente unter der Berücksichtigung von Leistungsverlusten durch statische Kennfelder in Sollströme überführt. Dieses Vorgehen ist dynamisch suboptimal, interdependent und stark maschinenabhängig. Diese Arbeit widmet sich der Frage: Wie kann ein Model Predictive Controller (MPC) entworfen werden, durch welchen die Ziele Drehmomenterreichung und Verlustminimierung simultan optimiert werden und wie können die gesteigerten Anforderungen in der Elektromobilität durch diesen Ansatz erfüllt werden?
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Hierfür wird die Beschreibung des Regelziels im MPC als multikriterielles lexikographisches Optimierungsproblem (LOP) formuliert, was einer strengen Priorisierung der beiden Regelziele entspricht. Um diesen Ansatz für echtzeitfähige Systeme tauglich zu machen, wird für die Integration des LOP in den MPC eine neue Methode vorgeschlagen, die beide Regelziele in eine Gütefunktion transformiert. Die Anforderungen der Elektromobilität werden im MPC durch die Berücksichtigung der Nichtlinearität des magnetischen Kreises – insbesondere Sättigung, Reluktanz und Kreuzverkopplung – sowie exakter Spannungs- und Strombegrenzung berücksichtigt.

Durch die neue zugeschnittene Methode wird die mittlere Berechnungszeit des LOP deutlich verringert und gleichzeitig das Regelergebnis verbessert. Die Analyse der Potentiale dieses Ansatzes erfolgt im Vergleich mit einem PI-Zustandsregler durch die Untersuchung der jeweils erzielbaren Regelergebnisse in anwendungsnahen Szenarien. Bei der Anwendung der Regler auf die Kompensation von Getriebeschwingungen im Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs zeigt das vorgeschlagene Verfahren zusätzliche Potentiale für schnelle dynamische Vorgänge an den Betriebsgrenzen.

In classical approaches for the torque control of Permanent Magnet Synchronous Machines (PMSM) the torque references are converted into current references by static lookup tables which consider power losses. This procedure is dynamically suboptimal, interdependent and strongly machine-dependent. This thesis addresses the question: How can a Model Predictive Controller (MPC) be designed to simultaneously optimize the objectives torque reference tracking and power loss minimization and how can this approach meet the sophisticated requirements in the electromobility?

For this purpose, the description of the control objective in the MPC is formulated as a multicriteria Lexicographic Optimization Problem (LOP), which corresponds to a strict prioritization of the two control objectives. ... mehrTo make this approach suitable for real-time capable systems, a new method is proposed for the integration of the LOP into the MPC, which transforms both control objectives into one optimization objective. The requirements of electromobility are taken into account in the MPC by considering the nonlinearity of the magnetic circuit – i.e. saturation, reluctance and cross-coupling – as well as exact limits for voltage and current.

The new, tailored method significantly reduces the mean calculation time of the LOP and at the same time improves the control result. The analysis of the potentials of this approach is investigated by comparing the achievable control results to those of a PI State Controller in application-oriented scenarios. When applying the controllers to compensate the oscillations in an electrical cars drivetrain, the proposed method shows additional potential for fast dynamics at operating limits.