Die Einbindung der Kerntechnologien aus dem Industrie 4.0-Kontext kann im Regelungsprozess zu Störungen führen bspw. Zeitverzug bei der Datenübertragung oder Datenpaketverlusten. Ebenso sind Störungen durch sensoreigene Fehlerquellen denkbar z. B. bei Umwelteinflüssen oder Sensorausfällen. Auch die Übertragung großer Datenmengen kann zu Beeinträchtigungen der Datenqualität führen. Die Gewährleistung einer Systemstabilität trotz Störeinflüssen ist Aufgabe der Regelungstechnik. Dabei können zwei wesentliche Eigenschaften in der Regelungstechnik ein instabiles System verursachen: die Totzeit und die Datenrückkopplung. Anhand des Beispielsystems Inverses Pendel wird der Aufbau des Regelkreises erläutert. Anschließend wird die Umsetzung des Regelkreises in Matlab/Simulink und die Ergebnisse des Regelungsverhalten beschrieben. Die Auswirkungen möglicher Störungen auf den Regelvorgang, die sich aus dem Zusammenwirken der Kerntechnologien aus dem Industrie 4.0-Kontext ergeben, werden im Fazit verdeutlicht.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
Forschungsmethodik und Vorgehen
1. Rahmenbedingungen Laborexperiment
1.1 Beispielsystem: Inverse Pendel
1.2 Regelkreis
2. Testdurchlauf und Datengewinnung
3. Analyse des dynamischen Systemverhaltens
Fazit
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die Auswirkungen von Störungen bei der Datenübertragung auf das dynamische Systemverhalten geschlossener Regelkreise im Kontext von Industrie 4.0, wobei mittels eines in Matlab/Simulink modellierten inversen Pendels analysiert wird, wie sich unterschiedliche Totzeiten auf die Systemstabilität und das Regelverhalten auswirken.
- Analyse von Störeinflüssen in geschlossenen Industrie 4.0-Regelkreisen.
- Laborexperimentelle Datenerhebung mittels digitalem Simulationsmodell.
- Untersuchung des dynamischen Stabilitätsverhaltens in Abhängigkeit von Totzeiten.
- Bewertung der Fehlertoleranz von Prozessregelungen bei Datenübertragungsstörungen.
- Ableitung von Erkenntnissen zur Beherrschbarkeit komplexer industrieller Prozessregelungen.
Auszug aus dem Buch
1. Rahmenbedingungen Laborexperiment
Ein Laborexperiment findet in einer künstlich kontrollierten Umgebung statt (Eschweiler et al., 2007). Damit das Experiment dieser Bedingung unterliegt, wird ein Simulationstool zur Datenerhebung eingesetzt. Der Vorteil besteht dabei aus der annähernd vollständigen Kontrolle über mögliche Einflussfaktoren durch den Forscher (Rack und Christophersen, 2007, S. 18f). Als Simulationstool wird Matlab/Simulink genutzt, da es sowohl in der industriellen Praxis als auch an Hochschulen standardmäßig verwendet wird (Zirn und Weikert, 2006, S. 205).
Kriterien, nach denen sich die Güte des Experimentes einstufen lassen, sind die Objektivität, die Reliabilität und die Validität (Rammstedt, 2010, S. 239). Die Objektivität und die Reliabilität wird durch das Simulationstool Matlab/Simulink gewährleistet. Unterschiedliche Forscher erzielen gleiche Messergebnisse unter der Voraussetzung, dass bei gleicher Vorgehensweise und identischer Laborbedingungen (dasselbe Modell in Simulink mit gleichen Parametern in Matlab) angewendet werden (Bortz und Döring, 2006, S. 326). Experimente sind reliabel, sofern die Wiederholung eines Experimentes unter denselben Bedingungen zu gleichen Ergebnissen führt (Rack und Christophersen, 2007, S. 27). Des Weiteren weisen Laborexperimente einen hohen Grad an interner Validität auf (Huber et al., 2014, S. 24). Letztere liegt vor, wenn von einer Veränderung der abhängigen Variablen (Regler) auf eine Änderung der unabhängigen Variablen (ausgelöste Störung) geschlossen werden kann, wobei zwischen der internen und externen Validität unterschieden wird (Onwuegbuzie, 2000, S. 3).
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung definiert das Ziel der Industrie 4.0 im Kontext autonomer Steuerung und identifiziert Störungen in Regelprozessen als kritischen Forschungsgegenstand.
Forschungsmethodik und Vorgehen: Dieses Kapitel erläutert das Laborexperiment als empirische Methode und stellt die Hypothesen zur Systemstabilität unter dem Einfluss von Zeitverzögerungen auf.
1. Rahmenbedingungen Laborexperiment: Hier werden das Simulationstool Matlab/Simulink, die wissenschaftlichen Gütekriterien sowie das inverse Pendel als Beispielsystem in den theoretischen und praktischen Rahmen eingeordnet.
2. Testdurchlauf und Datengewinnung: Das Kapitel beschreibt die Durchführung der Simulationen mit verschiedenen Totzeiten sowie die methodische Aufbereitung der erhobenen Rohdaten in Excel.
3. Analyse des dynamischen Systemverhaltens: Hier werden die Ergebnisse der Simulationen evaluiert und der Zusammenhang zwischen Totzeiten, Fehlertoleranzen sowie der Stabilität des Regelkreises analysiert.
Fazit: Das Fazit fasst die zentralen Erkenntnisse über den Einfluss von Störungen auf das Systemverhalten zusammen und gibt einen Ausblick auf die praktische Anwendung in Produktionsumgebungen.
Schlüsselwörter
Industrie 4.0, Datenübertragung, Systemstabilität, Regelkreis, Laborexperiment, Matlab/Simulink, Inverses Pendel, Totzeit, Prozessregelung, Systemverhalten, Signale, Zeitverzug, Fehlertoleranz, Simulation, Vernetzung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Forschungsarbeit prinzipiell?
Die Arbeit untersucht, wie sich Störungen bei der Datenübertragung auf das dynamische Verhalten und die Stabilität von geschlossenen Regelkreisen innerhalb des Industrie 4.0-Kontextes auswirken.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Themenfelder umfassen die Regelungstechnik, die Modellierung von Industrie 4.0-Systemen, die Analyse von Systemstabilität bei Zeitverzögerungen sowie die Durchführung empirischer Simulationsexperimente.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das primäre Ziel ist es, Erkenntnisse über das instabile Systemverhalten zu gewinnen, das bei der Integration neuer Kerntechnologien und den damit einhergehenden Übertragungsstörungen im geschlossenen Regelkreis auftreten kann.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit nutzt ein Laborexperiment als empirische Methode, bei dem ein geschlossener Regelkreis mittels eines digitalen Simulationsmodells in Matlab/Simulink abgebildet und durch verschiedene Totzeiten manipuliert wird.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Rahmenbedingungen des Experiments, die Wahl des inversen Pendels als Beispielsystem, die systematische Datengewinnung durch Testdurchläufe sowie die detaillierte Analyse der Ergebnisse unter verschiedenen Fehlertoleranzen.
Was sind die charakteristischen Schlüsselwörter der Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Industrie 4.0, Inverses Pendel, Regelkreis, Totzeit, Systemstabilität und Matlab/Simulink.
Warum wurde ausgerechnet das inverse Pendel als Beispielsystem gewählt?
Das inverse Pendel wurde gewählt, da es ein in der Regelungstechnik häufig anzutreffendes, instabiles und nichtlineares System darstellt, welches komplexe Anforderungsbedingungen an die Regelung ideal abbildet.
Ab welcher Totzeit wird das System im Experiment instabil?
Die Forschungsarbeit zeigt, dass ab einer Totzeit von 0,18 Sekunden eine Systeminstabilität deutlich erkennbar wird und der Sollwert durch den Regler nicht mehr erreicht werden kann.
Welche Auswirkungen haben höhere Totzeiten generell auf das System?
Höhere Totzeiten führen einerseits zu einem späteren Zeitpunkt bis zur Systemstabilität und andererseits zu einer Zunahme der Schwankungsbreite der Amplitude der Pendelposition, was das System insgesamt instabiler macht.
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- Karoline Weber (Author), 2019, Auswirkungen von Störungen der Datenübertragung im Industrie 4.0-Kontext, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1247893
