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Im Beitrag wird für lineare, zeitinvariante, zeitdiskrete und stabile Regelstrecken beschrieben, wie zwei bekannte Zustandsraumverfahren zur Windup-Vermeidung so miteinander kombiniert werden können, dass dadurch für sämtliche PI-Zustandsregler Strecken- und Regler-Windup verhindert wird, sofern diese Regler im unbegrenzten Fall stabil sind. Zurückgegriffen wird hierbei auf das „Additional Dynamic Element“ (ADE) von Hippe zur Vermeidung von Strecken-Windup [Hippe, P.: Windup in control – Its effects and their prevention, 2006; at – Automatisierungstechnik, 2007], dessen Übertragung auf zeitdiskrete Systeme im Beitrag kurz skizziert wird, sowie auf das Verfahren der Führungsgrößenkorrektur [Nuß, U.: at – Automatisierungstechnik, 2017] zur Vermeidung von Regler-Windup. Das vorgestellte Kombinationsverfahren setzt für die jeweilige Regelstrecke lediglich die Einbeziehung eines bereits existierenden P-Zustandsreglers voraus, der Strecken-Windup vermeidet. Die Bereitstellung eines möglichst einfachen und dennoch nicht allzu einschränkenden Kriteriums zur Überprüfung, ob ein P-Zustandsregler diese Eigenschaft besitzt, ist ebenfalls ein Anliegen des Beitrags. Diesbezüglich wird auf der Basis einer geeigneten Ljapunow-Funktion ein hinreichendes Kriterium angegeben, das umfassender ist als das in [Nuß, U.: at – Automatisierungstechnik, 2017] verwendete. Ein Beispiel aus der elektrischen Antriebstechnik demonstriert die Leistungsfähigkeit der vorgestellten Methode.
Druckluft ist verdichtete atmosphärische Luft und wird in der Industrie sowie im Handwerk als Energieträger genutzt. Den vielfältigen Vorteilen stehen aber auch einige Nachteile gegenüber, wobei der wichtigste der Preis ist. Druckluft gilt als eine der teuersten Energieformen und die Energiekosten stellen den größten Kostenfaktor bei der Produktion dar. In der vorliegenden Arbeit soll eine modellprädiktive Regelung eines Druckluftsystems entworfen und implementiert werden. Das ökonomische Regelziel besteht darin, die Energiekosten bei der Erzeugung von Druckluft zu senken. Die Implementierung umfasst unterschiedliche Varianten eines Druckluftsystems. Dazu zählen folgende Auslegungsvarianten:
• Ein Druckluftsystem mit frequenzgeregeltem Kompressor
o Mit einem Schraubenkompressor
o Mit zwei Schraubenkompressoren
• Ein Druckluftsystem mit binärgeregeltem Kompressor
o Schraubenkompressor
o Kolbenkompressor
Basierend auf den erstellten Modellen wird ein modellprädiktiver Regler entworfen und implementiert. Die modellprädiktive Regelung leistet einen entscheidenden Beitrag zur Prozessoptimierung. Der Optimierungsalgorithmus erhöht bei niedrigen Strompreisen das Druckniveau im Behälter und profitiert bei hohen Preisen vom gespeicherten Luftvolumen. Die Flexibilität des Systems ist begrenzt. Mit zunehmender Behältergröße konvergieren die Kosten der Drucklufterzeugung gegen einen parameterabhängigen Wert des Systems. Außerdem bestimmen die Systemparameter die Lösbarkeit des Optimierungsproblems. Im Vergleich zu den frequenzgeregelten Kompressoren sind die binärgeregelten Kompressoren nur unter modifizierten Annahmen einsetzbar, ansonsten kann das Optimierungsproblem nicht gelöst werden.
Dieses Fachbuch gibt einen vertieften Einblick in das dynamische Verhalten von thermoaktiven Bauteilsystemen. Es wird eine neu entwickelte und vielfach erprobte, selbstlernende und vorausschauende TABS-Steuerung vorgestellt. Dazu wird auf die Erfordernisse einer effektiven TABS-Steuerung eingegangen und die Grundlagen und Funktionsweise der neu entwickelten AMLR-Steuerung erläutert. Anhand mehrerer Anwendungsbeispiele wird die Umsetzung in die bauliche Praxis erläutert und mit Hilfe von umfangreichen Messergebnissen die Funktion der neuen AMLR-Steuerung nachgewiesen. Abschließend werden Empfehlungen für die Anwendung von AMLR in der baulichen TABS-Praxis hinsichtlich Anlagenhydraulik und Umsetzung in der Gebäudeautomation gegeben.
Über zwei Jahrzehnte hat sich an der Hochschule Offenburg im Umfeld von Professor Elmar Bollin eine Forschungsgruppe etabliert, die die Bereiche Gebäudeautomation und nachhaltige Energietechnik zusammenführten. Anfänglich ging es darum die Potenziale der internetbasierten Wetterprognostik und modell-basierten Anlagensteuerung für die Verbesserung des Komforts und der Energieeffizienz im Gebäude zu nutzen. Im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Einsatz von dynamischen Gebäudesimulationen konnte schließlich ein Algorithmus gefunden werden, der es ermöglichte auf Basis von prognostizierter Außentemperatur und Sonneneinstrahlung den Energiebedarf eines Bürogebäudes für den Folgetag vorherzusagen. In Verbindung mit der Gebäudeautomation entstand so die adaptive und prädiktive TABS-Steuerung AMLR.
Über zwei Jahrzehnte hat sich an der Hochschule Offenburg eine Forschungsgruppe etabliert, die die beiden Bereiche Gebäudeautomation und nachhaltige Energietechnik zusammenführte. Anfangs ging es darum, Potentiale der internetbasierten Wetterprognostik und modell-basierten Anlagensteuerung für die Verbesserung des Komforts und der Energieeffizienz im Gebäude zu nutzen. Im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Einsatz von dynamischen Gebäudesimulationen konnte ein Algorithmus gefunden werden, der es ermöglichte auf Basis von prognostizierter Außentemperatur und Sonneneinstrahlung den Energiebedarf eines Bürogebäudes für den Folgetag vorherzusagen. In Verbindung mit der Gebäudeautomation entstand so die adaptive und prädiktive TABS-Steuerung AMLR.