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O+P Fluidtechnik 10/2019

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Anforderungen

Anforderungen ENERGIEEFFIZIENZ FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG 02 Kennzahlenbasierte Auslegungsmethode Exergiebasierte Aktordimensionierung Kennzahlen und algebraische Zusammenhänge zur bedarfsgerechten Auslegung D = Auswahl geeigneter Antriebskomponenten Pneumatische und elektrische Aktoren inkl. Peripherie Gegenüberstellung von Lösungsvorschlägen Kosten nach 3 Jahren 4 · [m · x ( + g · sin (α)) + F fr + F 2 · t load] 2 π · (p a – p b ) K r ➔ Hardwareanforderungen (z. B. min. Durchmesser) Einsatz von Energiesparmaßnahmen/-schaltungen für pneumatische Variante z. B. druckreduzierter Rückhub Syst. 1 Syst. 2 Syst. 3 Syst. 4 Syst. 5 für elektrische Variante z. B. Zustandsregler Wartung Energie Raumkosten Invest getischen Bilanzierung. Der Begriff „Exergie“ kennzeichnet den nutzbaren Anteil der Gesamtenergie eines Systems, welcher Arbeit verrichten kann. Die Betrachtung der Exergie wird vor allem in der Pneumatik immer populärer, da sie eine thermodynamisch nachvollziehbare und auf messbaren Größen (Druck, Temperatur und Volumen- bzw. Massenstrom) basierende Berechnungs- und Bilanzierungsvorschrift darstellt. Dadurch eignet sie sich besonders gut dazu, pneumatische Antriebe zu bewerten und deren Wirkungsgrad aufzuzeigen. Zusätzlich ermöglicht die Exergie einen sinnvollen Vergleich mit elektromechanischen Antrieben. Die Vorgehensweise der kennzahlenbasierten Auslegungsmethode ist in Bild02 dargestellt. Im ersten Schritt der Auslegung wird der aktorische Teil eines Systems anhand der exergetischen Bilanzierung bedarfsgerecht dimensioniert. Dies geschieht unter Berücksichtigung von Anforderungen (blau), die sich aus der konkreten Bewegungsaufgabe ergeben. Ausgehend davon werden für eine bestimmte Verfahraufgabe sowohl eine pneumatische als auch eine elektromechanische Standardschaltung ausgewählt. Die zugrunde gelegten Berechnungen verhindern eine Überdimensionierung der Aktoren. Außerdem wird die zulässige Aufprallenergie in den Endlagen einer Achse überprüft. x s i Der Vorteil der beschriebenen Methode besteht dabei darin, dass sie in erster Linie lediglich auf algebraischen Zusammenhängen beruht, die sowohl statische als auch dynamische Anforderungen beinhalten. Der Rechenaufwand ist dadurch vergleichsweise gering. Im nächsten Schritt werden die pneumatischen und elektrischen Systeme um Energiesparmaßnahmen ergänzt. Im Falle der Pneumatik werden u. a. die erreichbaren Einsparungen durch Sparschaltungen, Betriebsdruckanpassung und Minimierung der Befüllungsvolumina evaluiert. Für die Elektromechanik werden z. B. Kaskaden sowie Zustandsregelung und Anwendung von energieoptimalen Verfahrprofilen betrachtet. Darüber hinaus ist es möglich, verschiedene Sparmaßnahmen miteinander zu kombinieren (z. B. eine Sparschaltung mit reduziertem Betriebsdruckniveau), um den Gesamtspareffekt zu erhöhen. Anschließend wird die Auswirkung der jeweiligen Sparmaßnahme sowohl auf die technisch-mechanischen Kennzahlen (Energieeffizienz, Funktionalität) als auch auf die TCO-Bilanz analysiert. Auf diese Weise erhält man eine Reihe von möglichen Antriebsvarianten, die zur besseren Nachvollzierbarkeit graphisch gegenübergestellt und bewertet werden können (Bild 02 unten). Die Entscheidung für die Umsetzung einer bestimmten Variante kann vom Anwender basierend auf objektiven Kennzahlen wirtschaftlich bzw. funktional getroffen werden. Da dynamische Effekte in den algebraischen Berechnungen nur vereinfacht analysiert werden können, muss bei der Klassifizierung einzelner Antriebslösungen mit Ungenauigkeiten gerechnet werden. Es empfiehlt sich daher, die ausgehend von Kennzahlen ausgewählte Lösung mithilfe von dynamischen Simulationen genauer zu überprüfen. Die simulative Überprüfung einer Lösung ist dabei nicht an eine bestimmte Software gebunden, sondern es kann auf beliebige etablierte Simulationsprogramme zurückgegriffen werden, die eine pneumatische bzw. elektromechanische Komponentenbibliothek enthalten (z. B. Simscape, SimulationX). Hilfreich ist in diesem Fall, wenn der Anwender mit der Nutzung und Parametrierung dieser Simulationsprogramme vertraut ist. 3.2 AUTOMATISIERTER LÖSUNGSALGORITHMUS Zur Auslegungsoptimierung und Auswahl geeigneter Energiesparmaßnahmen wird vom Institut für Systemdynamik der Universität Stuttgart ein automatisierter Ansatz verfolgt (Bild03). Die Grundlage dafür bildet eine dynamische Modellierung des Antriebs in Form von Differentialgleichungen, die z. B. bei einem Pneumatikzylinder die Kolbenposition sowie die Kammerdrücke beschreiben. Zunächst wird aus den vorhandenen Komponenten und dazu passenden Schaltungen ein Startsystem gebildet, welches die aktuellen Anforderungen aus der Anwendung (blau) zumindest minimal erfüllen kann. Aus den Ergebnissen einer anschließenden Simulation können neben dem Energieverbrauch auch Merkmale der aktuellen Konstellation wie z. B. die Verfahrzeit, die Antriebskräfte und die Aufprallgeschwindigkeit bestimmt werden. Um einen Vorschlag für eine verbesserte Antriebskonfiguration zu erzeugen, wird ein Kostenintegral berechnet und in einem Gradientenverfahren bestimmt, in welche Richtung einzelne Parameter variiert werden müssen, damit das nächste System (hier System „n++“ genannt) verbesserte Eigenschaften aufweist. Für die Pneumatik kann das z. B. bedeuten, dass der Zylinderdurchmesser oder der Versorgungsdruck so angepasst werden, dass der Energieverbrauch verringert wird und gleichzeitig die Anforderungen der Aufgabe weiterhin erfüllt werden. Um dabei den Rechenaufwand gering zu halten, wird auf die Simulation der Sensitivitätsdifferentialgleichungen parallel zur Simulation des Antriebs zurückgegriffen. 48 O+P Fluidtechnik 10/2019

nein SIM SIM SIM ja Anforderungen Anforderungen Optimierungsschleife ENERGIEEFFIZIENZ Deren Lösung liefert genau den benötigten Gradienten zur Bildung des nächsten Systems. Dieser Schritt wird innerhalb einer Optimierungsschleife mehrfach wiederholt. Das Verfahren kann abgebrochen werden, wenn nach einigen Durchgängen keine merkliche Verbesserung zum Vorgängersystem mehr festzustellen ist. Der letzte Stand wird gespeichert und stellt das Ergebnis der Optimierung dar. Wie bei gradientenbasierten Verfahren üblich, besteht die Gefahr, anstatt der global besten Konfiguration als Lösung ein lokales Optimum zu finden. Gleichzeitig bringt das Verfahren allerdings den Vorteil, dass bereits wenige Simulationen des Antriebssystems zu einer signifikanten Verbesserung und zu deutlicher Energieeinsparung führen können. 03 Automatisierter Lösungsalgorithmus Pneumatische und elektrische Komponenten inkl. Peripherie Bilden eines Startsystems Startsystem erfüllt Minimalanforderungen: Passende Schaltungen System 1 3.3 AUSLEGUNGSMETHODE „KOMBINATORIK“ Die beiden bisher vorgestellten Methoden haben eine Gemeinsamkeit: Vor der Definition der Aufgabe sind lediglich die verwendbaren Komponenten und deren mögliche Verschaltung bekannt, konkrete Lösungen werden erst zur Laufzeit und unter Verwendung der jeweiligen Anforderungen generiert und bewertet. Je nach Komplexität der Aufgabe kann dies schwierig sein, da die notwendigen Berechnungen oftmals auf dynamischen Simulationsverfahren aufbauen und aufwendig sein können. Mitunter muss längere Zeit auf das Ergebnis gewartet werden. Grundgedanke der dritten Auslegungsmethode, erarbeitet von der Fa. Festo AG & Co. KG, ist es daher, bereits vorab über beliebige Kombinationen von Komponenten und Schaltungen eine Vielzahl an potentiellen Lösungen zu bilden und deren Verhalten zu berechnen bzw. zu analysieren. Die Ergebnisse werden in einer Lösungsdatenbank zusammengefasst und verfügbar gemacht, sodass sich die eigentliche Auslegungsaufgabe darauf reduziert, zur Laufzeit aus der Lösungsdatenbank die optimale Lösung herauszusuchen. Die einzelnen Schritte der Methode sind in Bild04 dargestellt. Zunächst werden aus den verfügbaren Ausgangsdaten Kombinationen gebildet, die die Grundlage von potentiellen Lösungen darstellen. Bestandteil dieser Kombinationen sind Komponenten und deren Verschaltung, aber auch zugehörige Einstellparameter und Informationen über die Ansteuerung. Je nach Strategie kann hierbei vorhandenes System-Know-How einfließen. Ist es bspw. bekannt, dass ein bestimmter Typ an Pneumatikzylindern nur mit einem bestimmten Typ an Ventilen kombiniert werden sollte, so kann diese Information in den Verschaltungsplänen abgelegt werden. Die Generierung von nicht funktionsfähigen Kombinationen wird so verhindert, was die Anzahl der potentiellen Lösungen und den Aufwand bei der Datenverarbeitung stark reduziert. Im zweiten Schritt wird für jede Kombination untersucht, welche dynamischen Eigenschaften und Merkmale zu erwarten sind. Hierfür können Simulationswerkzeuge eingesetzt werden, die als Ergebnis Bewegungszeiten, Anpresskräfte oder andere Merkmale liefern. In diesem Arbeitsschritt kann auch überprüft werden, ob das Bewegungsverhalten der untersuchten Kombination gültige Ergebnisse liefert. Liegt z. B. die Aufprallenergie im Anschlag über einem erlaubten Wert, so müsste in einem echten Hardwareaufbau mit Beschädigungen gerechnet werden. Die simulativ untersuchte Lösung wäre dann ungültig und wird verworfen. Nachdem die Lösungsbibliothek mit einer hinreichenden Anzahl an gültigen Lösungen gefüllt wurde, lässt sich auf Anfrage gezielt nach jener Lösung suchen, die am besten die Anforderungen einer konkreten Aufgabe erfüllt. Das Prinzip ist dabei ähnlich wie bspw. bei einem Online-Reisebuchungs-Tool, bei dem jener Datensatz 04 Eigenschaften/Gradientenverfahren • Sind die Anforderungen erfüllt? • Wie hoch ist der Energieverbrauch) ➔ Parametervariation (Gradient) ➔ Verbesserung • Ist im neuen System „n++“ eine merkliche Verbesserung festzustellen? Ergebnis Optimum: System „n“ J=∫ 0 t f System „n++“ ƒ 0 (χ, ξ) dτ Optimierungsschritt Weitere Parametervariation Auslegungsmethode „Kombinatorik“ Pneumatische und elektrische Komponenten inkl. Peripherie Bilden von vielen Kombinationen System 1 System 2 System 1 System 3 System 4 System 2 System 4 Sys. 5 Sys. 6 Sys. 5 Sys. 6 Sys. 7 Sys. 8 Überprüfen der Gültigkeit/Bilden von Merkmalen System 1 System 2 System 3 System 4 Sys. 5 Sys. 6 Sys. 7 Sys. 8 Datenbank gültiger Systeme mit Merkmalen 9 10 Sys. 7 9 Für die Anforderungen optimale Lösung Datenbanksuche liefert z. B.: Passende Schaltungen 9 10 11 12 11 12 10 12 System 10 13 14 13 14 13 15 16 15 16 17 18 17 18 19 19 O+P Fluidtechnik 10/2019 49

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