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/ In-Institute / Institut für leistungselektronische Systeme ELSYS / Studium /
Umfeld der Arbeit:
Die kostengünstige und robuste Asynchronmaschine ist im industriellen Bereich in sehr vielen Anwendungen anzutreffen - von wenigen Kilowatt bis in den Megawattbereich. Aus Gründen der Effizienz und der günstigen Leistungselektronik, ist in den letzten Jahrzehnten ein Trend, weg vom Netzbetrieb und hin zum Umrichterbetrieb, zu erkennen. Zudem ist der Stand der Technik, Motoren direkt mit der Lastmaschine auf einen gemeinsamen Fundamentrahmen zu montieren und dem Kunden als kosteneffizientes Gesamtprodukt anzubieten. Durch die produktspezifischen Eigenschaften, zusammen mit den Elastizitäten des gewählten Fundaments beim Kunden, müssen aufgrund des Schwingungsverhaltens Drehzahlbereiche gesperrt werden. Ein, in den Grundzügen, bereits entwickeltes aktives System soll es ermöglichen, Motoren bei Drehzahlen zu betreiben, die aufgrund von Schwingungsresonanzen normalerweise nicht angefahren werden dürfen. Das am Institut ELSYS entwickelte Aktuatorsystem sitzt zwischen einem elastischen Strahlrahmenfundament und einem 2-poligen Asynchronmotor, welcher über einen Frequenzumrichter in seiner Drehzahl frei geregelt werden kann.
Themenbeschreibung:
Für eine bestmöglich Simulation und je nach Regelverfahren, ist eine genaues Modell des zu regelnden Systems sinnvoll bis unabdingbar. Bei überschaubar Systemgröße ist ein analytisches Modell noch händelbar. Bei größeren Modellen sind die Systemmatrizen meist nicht mehr überschaubar, sodass man sich u.a. FE-Programme zu nutze macht um an die gesuchten Systemmatrizen zu gelangen.
So ist das Ziel der Arbeit eine einfache, wenn möglich automatisierte, Kopplung für die Modellübertragung zwischen den beiden Programmen Ansys und Matlab/Simulink herzustellen und in letzterem ein Zustandsraummodell zu erstellen und zu analysieren / validieren.
Aufgaben & Ziele in Stichpunkten
Anforderungen !?
Und was ist für mich drin?
(Sie sind motiviert und am Thema interessiert, aber die Aufgaben/Anforderungen stimmen nicht vollends mit Ihren Interessen/Fähigkeiten überein? Kontaktieren Sie uns per Mail!)
Beschreibung:
Um den Wirkungsgrad permanenterregter Synchronmaschinen (PMSM) zu erhöhen, werden diese immer weiter im Grenzbereich betrieben. Hierbei besteht die Gefahr, dass die Permanentmagnete im Rotor über ihrer zulässigen Maximaltemperatur betrieben werden und dauerhaft entmagnetisieren. Daher ist eine Bestimmung der Magnettemperatur im laufenden Betrieb wünschenswert. Daher soll in dieser Abschlussarbeit eine faseroptische Lösung erarbeitet werden, über welche die Messdaten mittels eines optischen Drehübertragers, unbeeinflusst von den umgebenden Feldern störungsfrei aus dem Rotor zum Statorgehäuse übertragen werden können. Zudem muss die Sensorleiterplatte im laufenden Betrieb mit Energie versorgt werden. Auch hierzu ist eine faseroptische Lösung wünschenswert. Im Idealfall wird für Energieversorgung und Datenrückkanal dieselbe Faser verwendet (Halbduplex). In diesem Fall kann ein einfacher „on-axis“ Drehübertrager mit Polymerfasern (POF) aufgebaut werden. Durch den großen Kerndurchmesser von POF ist ein derartiger Drehübertrager mit einer einfachen und robusten Optik denkbar.
Aufgaben:
Ziele:
Bachelor/Masterarbeit (BA/MA) – Elektrische Antriebstechnik
Modellbasierte Prädiktive Regelung (MPC)
Im Rahmen des Forschungsprojektes EnCN2 soll die modellbasierte prädiktive Regelung (MPC) in Bezug auf die vorteilhafte Ansteuerung von elektrischen Antriebssystemen untersucht werden.Die modellprädiktive Regelung erhält zunehmend Aufmerksamkeit im Bereich anwendungsnaher Forschung aufgrund der flexiblen Anwendung sowie der vorrauschauenden Optimierung der Stellgrößenwahl. MPC bietet prinzipbedingt die ideale Grundlage für die Ansteuerung und Optimierung von komplexen und nichtlinearen Regelstrecken. Mit Hilfe der Simulationsumgebung MATLAB/Simulink soll hierbei die Modellbildung und Evaluierung der Regelung erfolgen, sowie als Grundlage für eine experimentelle Evaluierung dienen. Die genannte Abschlussarbeit soll in enger Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Bernhard Wagner, aus dem Bereich Regelungstechnik, erfolgen.
Thema des 3-semestrigen M-APR-Projekts:
Erforschung und Erprobung von intelligenten Regelungsverfahren für Antriebe im industriellen Umfeld (Industrie 4.0).
Einbindung in übergeordnetes aFuE-Projekt, Laufzeit, Projektart:
Neue Ansteuerkonzepte für Antriebe und leistungs-
elektronische Systeme (z.B. Netzeinspeisung, Batteriesysteme, usw.) ermöglichen im Rahmen des Gedankens von Industrie 4.0 einen energieeffizienteren Betrieb sowie eine „online“ Diagnose. Weiterhin können sekundäre Regelziele wie eine reduzierte Schwingungsbelastung der Maschinen realisiert werden. Neben dem Ansteuerkonzept werden auch leistungs-elektronische Schaltungen entworfen, welche einen modularen und miniaturisierten Betrieb dieser Systeme ermöglicht. Das Thema ist in ein internes Projekt angebunden, die diese Ansteuerkonzepte erforscht. Zu bearbeiten ab SoSe 2021.
Die Aufgabenstellung sieht die Erforschung und Erprobung von Verfahren zur Ansteuerung von Antrieben und leistungselektronischen Systemen vor.
Schwerpunkte:
Das Thema ist in die folgenden Teilaspekte gegliedert:
Anforderungen:
Abschluss als:
Vorteilhaft folgende Vertiefungen / praktische Erfahrungen / Kenntnisse etc.:
Erforschung und Erprobung von Reinforcement Learning zur Regelung von elektrischen Antrieben.
Die Themenstellung ist in das Forschungsprojekt „KIRA“ eingebunden, in dem neuartige Regelverfahren für die elektrische Antriebstechnik untersucht werden. Das Projekt an der TH Nürnberg wird durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie mit ca. 240 T€ gefördert. Projektlaufzeit: 01.01.2021 – 31.6.2022. Zu bearbeiten ab SoSe 2021.
Übergeordnetes Projekt:
Ziel des Vorhabens „KIRA“ ist die Reduzierung der Schwingungsbelastung von elektrischen Antrieben durch neuartige Regelverfahren. Hierzu werden Regelverfahren auf Basis von Reinforcement Learning erforscht und erprobt.
Die Aufgabenstellung sieht die Erforschung und Erprobung von Verfahren aus dem Bereich des Reinforcement Learning für die Regelung von elektrischen Antrieben vor.
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