Virtuelle Inbetriebnahme von Verdichter- und Turbinensteuerungen Dipl.-Ing. Rico Schulze, M.Sc. Tobias Rauchfuß, AviComp Controls GmbH, Leipzig Dipl.-Ing. Robert Huber, M.Sc. Franz Schönberg, Prof. Dr.-Ing. Jens Jäkel, Institut für Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik, HTWK Leipzig Kurzfassung Angesichts der Tatsache kürzer werdender Produktlebenszyklen müssen alternative Wege zur Aufrechterhaltung der Lieferzuverlässigkeit und Produktqualität beschritten werden. Vor allem die Parallelisierung von Arbeitsschritten während Engineering, Fertigung und Inbetriebnahme spielt dabei eine wichtige Rolle. Methoden wie die virtuelle Inbetriebnahme liefern dafür einen Lösungsansatz, indem Testphasen mittels Hardware-in-the-Loop-Simulation parallel zu Engineering und Fertigung stattfinden können. Trotz der großen industriellen Bedeutung von Verdichter- und Turbinenanlagen wird hier das Konzept der virtuellen Inbetriebnahme von Steuerungs- und Regelungssoftware industriell nur sehr vereinzelt genutzt. Dieser Beitrag erläutert die

Problemstellungen

der virtuellen

Inbetriebnahme von

Verdichter- und

Turbinensteuerungen und schlägt einen systematischen und integrierten Ansatz zu deren Lösung vor. Dazu wird ein signalflussorientiertes Simulations-Framework unter Nutzung gängiger Modellierungs-Werkzeuge entwickelt. Die graphische Programmierung ist dabei trotz des signalflussorientierten Paradigmas an die objektorientierte Modellerstellung angelehnt. Damit eröffnet das Simulations-Framework die Möglichkeit zur effizienten Erstellung entsprechender virtueller Inbetriebnahme-Szenarien.

1. Einleitung Im Bereich der Fertigungs- und Produktionsanlagen sind Simulationen für virtuelle Inbetriebsetzung (VIBS) bzw. Inbetriebnahme (VIBN) bereits Stand der Technik. Dies gilt vor allem für die Analyse der Bewegungen kinematischer Strukturen, beispielsweise zum Zweck der Kollisionserkennung. Die meisten Untersuchungen und Produkte zur VIBN beziehen sich auf dieses Industrieumfeld [1, 2, 3]. Eine Übersicht dazu liefert [4]. Auch in der Automotivindustrie hat sich für die Entwicklung und Verifikation von Steuergeräten (Hardware und Software) der simulationsgestützte Test mittels Hardware-in-the-Loop-Simulation (HiL) bereits etabliert [5, 6, 7]. Außer im Automotivbereich wurden HiL-Systeme sehr frühzeitig bei

der Entwicklung anderer mechatronischer Produkte angewendet. Eine Übersicht gibt zum Beispiel [8]. Die HiL-Technologie ist mittlerweile fester Bestandteil der Entwurfsmethodik für mechatronische Systeme [9] und des Rapid-Control-Prototyping-Konzepts [10]. Auch im Maschinenbau werden HiL-Systeme vor allem für die Entwicklung von Maschinensteuerungen zunehmend genutzt [4, 11, 12], ohne jedoch schon ein Standard-Werkzeug zu sein. Im Gegensatz dazu sind in der Verfahrenstechnik nur wenige Beispiele dokumentiert, zum Beispiel [13, 14]. Hier erfolgt kein konsequenter Einsatz von VIBN. Dies trifft auch auf Verdichter- und Turbinenanlagen zu, obwohl derartige Anlagen eine große industrielle Bedeutung besitzen und durch ein breites und hohes Anforderungsspektrum charakterisiert sind. Entsprechend hoch ist die Diversität der Regelungskonzepte. Für jede Maschine müssen Struktur, Stabilität und Performanz der Regelung während der Inbetriebnahme einzeln überprüft werden. Besonders herausfordernd ist die Steuerung und Regelung mehrerer im Verbund arbeitender Maschinen. Dennoch konnte sich die VIBN von Verdichter- und Turbinensteuerung bisher noch nicht durchsetzen. Ursache hierfür ist zumeist die fehlende Standardisierung der Modellerstellung und -parametrierung. Bei kleinen Losgrößen bzw. Unikaten steigt ohne entsprechende Werkzeuge und Schnittstellen der Aufwand für die Erstellung eines Maschinen- oder Prozessmodells stark an und ist wirtschaftlich nicht mehr vertretbar. Zudem ist die Bandbreite verwendeter Automatisierungssysteme groß. VIBNInsellösungen für einzelne Automatisierungssysteme führen dabei nur begrenzt zum Erfolg. Für den Entwickler und Anwender regelungstechnischer VIBN-Szenarien bei Verdichter- und Turbinenanlagen existiert ein Katalog von zu erfüllenden Anforderungen (vgl. [15]). (1) Es muss ein durchgängiges und integriertes Engineering möglich sein. Daher sollten nur wenige, möglichst weit verbreitete Simulationswerkzeuge zum Einsatz kommen. Üblicherweise liefern derartige

Werkzeuge

eine

große

Auswahl

von

Komponentenbibliotheken

für

die

Modellerstellung und Schnittstellen für den Datenaustausch mit anderen Werkzeugen. Dies erleichtert die Integration der VIBN in den Produktlebenszyklus. (2) Das Simulationswerkzeug muss eine einfache Bedienung und Parametrierung ermöglichen; sowohl bei der graphischen Modellerstellung als auch in Bezug auf die HiL-Umgebung. (3) Das Simulationswerkzeug muss eine hohe Hardware-Abdeckung in Bezug auf die elektrische Kopplung zwischen Echtzeitsimulation und Automatisierungssystem bieten. Hierbei muss die Kopplung mit Zykluszeiten unter 10 Millisekunden erfolgen. Der E/A-Umfang liegt im Bereich von 10 bis 50 Signalen. (4) Eine Echtzeitsimulation muss auch im Stand-Alone-Betrieb möglich sein. (5) Darüber hinaus gibt es kaufmännische Aspekte, wie geringe Anschaffungs-, Betriebs- und Weiterbildungskosten.

Alle Anforderungen können von MATLAB/Simulink in Verbindung mit Simulink Coder (früher RT-Workshop) und Simulink Real-Time (früher xPCTarget) erfüllt werden. Durch die Nutzung des signalflussorientierten Modellierungsparadigmas entsteht allerdings die Herausforderung, eine zur objektorientierten Modellierung vergleichbare Benutzerfreundlichkeit zu realisieren. Die Abschnitte 2 und 3 präsentieren dazu einen möglichen Lösungsansatz in Form eines echtzeitfähigen Simulations-Frameworks für thermo-fluiddynamische Systeme. Abschnitt 4 beleuchtet das Engineering mit dem entwickelten Simulations-Framework unter dem Gesichtspunkt einer optimierten Erstellung komplexer Modelle. In Abschnitt 5 wird der entwickelte Lösungsansatz an einem konkreten Beispiel eines dampfturbinengetriebenen Verdichters vorgestellt. Der Beitrag schließt mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick.

2. Ansatz für signalflussorientierte Modellierung Die Umsetzung soll aufgrund der Anforderungen innerhalb der Programmumgebung MATLAB/ Simulink erfolgen. Dieses Werkzeug ermöglicht die grafische Modellierung in Form eines Blockschaltbildes (Signalflussdiagramms). Demgegenüber ist es mit dem Konzept und entsprechenden Werkzeugen der objektorientierten Modellierung [16, 17] möglich, unmittelbar aus Prozessschemata ein Objektdiagramm zu erstellen. Daraus kann automatisch ein Simulationsmodell mit symbolisch vereinfachten Systemgleichungen erzeugt werden. In einem Objektdiagramm werden die physikalischen Anlagenbestandteile durch Objektsymbole repräsentiert. Die Verknüpfung zwischen den Objekten entspricht dabei einer physikalischen (rückwirkenden) Verbindung. Hiermit ist eine intuitive Ableitung des Simulationsmodells aus geeigneten Anlagenbeschreibungen möglich. Ein solcher graphisch-objektorientierter Ansatz wird durch MATLAB/Simulink nicht unterstützt. Eine wichtige theoretische Grundlage der objektorientierten Modellierung ist die idealisierte Beschreibung von Komponenten physikalischer Systeme durch sogenannte Prozesselemente mit konzentrierten Parametern (Quellen, Senken, Speicher, Übertrager, Wandler) [18, 19]. Diese Prozesselemente sind über Energie- oder Materieströme miteinander gekoppelt. Die Energieströme lassen sich als Produkt von zwei Leistungsvariablen beschreiben, wovon eine als Potentialgröße (auch Effortvariable), die andere als Flussgröße bezeichnet wird [18]. In der Netzwerktheorie ist hingegen die Unterscheidung in P- (Per-, Quer-) bzw. T-(Trans-, Durch)Größen üblich [20], deren Produkt ebenfalls den Energiestrom angibt. Der Vorteil der objektorientierten

Modellierung,

insbesondere

die

intuitive

Modellableitung

aus

Prozessschemata, soll innerhalb der Anwendungsdomäne auf die signalflussorientierte Modellierung

übertragen

werden.

Dafür

ist

für

alle

typischerweise

vorkommenden

Anlagenbestandteile die Entwicklung entsprechender Modellblöcke notwendig. Weiterhin

müssen die Energie- und Materieströme geeignet durch gerichtete Kanten modelliert werden. Um das Blockschaltbild zu erstellen, muss daher zunächst das mathematische Modell des Prozesses aufgestellt werden. Der Ausgangspunkt für die Beschreibung fluiddynamischer Systeme sind die Navier-StokesGleichungen. Dieses partielle, nichtlineare Gleichungssystem umfasst die Massen,- Impulsund Energieerhaltung strömender Fluide in einem betrachteten Kontrollraum. Die Lösung mittels numerischer Strömungsmechanik ist im Allgemeinen zu aufwändig, um den festgelegten Echtzeit-Anforderungen zu genügen. Daher soll eine Vereinfachung und Umformung in gewöhnliche Differentialgleichungen erfolgen. Dies ist unter Vernachlässigung der Reibung, der Wärmeleitung und der Ortsabhängigkeit in den fluiddynamischen Grundgleichungen möglich. In diesem Fall können die Massen-, Impuls und Energieerhaltung als Bilanzgleichungen mit konzentrierten Parametern genutzt werden. Für das Aufstellen des vollständigen Modells fehlen dann noch konstitutive und phänomenologische Gleichungen [19]. Konstitutive Gleichungen beschreiben das spezifische Verhalten des betrachteten Prozesselementes, beispielsweise die thermodynamische Zustandsgleichung idealer oder realer Gase. Phänomenologische Gleichungen modellieren irreversible Effekte. Auf diese Weise können die vorher vernachlässigte Reibung und Wärmeleitung wieder Berücksichtigung finden. Das resultierende System gewöhnlicher nichtlinearer Differentialgleichungen kann das thermo-fluiddynamische Verhalten von Verdichter- und Turbinenanlagen in ausreichender Genauigkeit abbilden. Eine Analyse für einzelne Prozesselemente zeigt, dass eine Klassifikation in Modelle zur Berechnung einer Potentialgröße (PG) oder einer Flussgröße (FG) möglich ist. Ein Behälter speichert beispielsweise Masse und Energie (PG), während eine Rohrleitung einen Masseund Energiestrom (FG) überträgt. Diese Trennung von PG und FG ermöglicht die Beschreibung der Prozesselemente als n-Tore (Mehrpole); vgl. hierzu [19]. Damit kann der Übergang von allgemeinen Prozesselementen zu Blöcken mit gerichteten Kanten vollzogen werden. Bei einem n-Tor ist ein Tor ein Polpaar, über das die FG in den oder aus dem Kontrollraum fließt. Dabei besteht zwischen den Polen eine Potentialdifferenz. Das bedeutet, dass die Wechselwirkung zwischen zwei Prozesselementen, die über einen Energie- oder Materiestrom gekoppelt sind, durch zwei gerichtete Kanten beschrieben wird. Bild 1 zeigt dazu zwei Prozesselemente mit ihrer Abstraktion als Zweitor. Für die PG der thermofluiddynamischen Domäne werden die Temperatur entsprechende FG werden der Massenstrom

und der Druck

̇ und der Wärmestrom ̇ genutzt. Für die PG

der mechanischen Domäne (Rotation) wird das Drehmoment FG wird die Kreisfrequenz

genutzt.

gewählt; als

gewählt; als entsprechende

Bild 1: (a) Prozesselement (links: Gasbehälter, rechts: Verdichter). (b) Zweitor zur Beschreibung des thermofluiddynamischen Verhaltens in Klemmendarstellung. (c) Entsprechendes Zweitor mit Ein- und Ausgangssignalen.

Es muss für jedes n-Tor entschieden werden, ob die PG oder die FG die eingeprägte Größe (Eingangssignal) ist. Die jeweils andere Größe ist dann ein Ausgangssignal. Die Kantenrichtung in Bild 1(c) soll dies verdeutlichen. Hiermit wird die Kausalität des Prozesselementes festgelegt. Für die Anwendungsdomäne lässt sich feststellen, dass sich für alle interessierenden Prozesselemente eine eindeutige und physikalisch sinnvolle Abbildung auf eine der beiden n-Tore nach Bild 1(c) finden lässt. Das n-Tor mit PG als Ausgangssignal wird im Weiteren als PG-Block bezeichnet; entsprechendes gilt für den FG-Block. Mit dieser Definition ist die Verschaltung der verschiedenen Blöcke festgelegt. Enthält das zu modellierende System nur Prozesselemente einer physikalischen Domäne (nur eine Art Energiestrom, keine Wandler), dann folgen im Blockschaltbild alternierend PG- und FGBlöcke. Dieses lässt sich auch auf andere als die gezeigte physikalische Domäne ausweiten. Die Kopplung verschiedener physikalischer Domänen erfolgt dabei durch Wandler. Bei Verdichtern und Turbinen findet beispielsweise die Energiewandlung zwischen mechanischer (Rotation) und thermo-fluiddynamischer Domäne statt. Der Wandler muss dabei den Zusammenhang zwischen thermo-fluiddynamischen und mechanischen Zustandsgrößen über eine konstitutive Koppelgleichung beschreiben. Bild 2 zeigt zwei Prozesselemente und ihre Abstraktion als konstitutiv gekoppeltes n-Tor.

Bild 2: (a) Prozesselemente Dampfturbine und Verdichter. (b) Ein- und Ausgangs-Darstellung des zugehörigen nTors zur Beschreibung des thermo-fluiddynamischen und mechanischen (Rotation) Verhaltens mit Wandler zwischen den physikalischen Domänen.

3. Implementierung des Simulations-Frameworks Die Verschaltung aller Blöcke zu einem Blockschaltbild führt zu einem Netzwerk von alternierenden PG- und FG-Blöcken. Für einen spezifischen Block ist ausschließlich das Klemmenverhalten der angrenzenden Blöcke interessant. Einem PG-Block müssen also die über die Kontrollraumgrenzen fließenden Massen- und Wärmeströme bekannt sein. Für einen FG-Block trifft dies auf die an den Kontrollraumgrenzen herrschenden Drücke und Temperaturen zu. Darüber hinaus müssen aber noch weitere Informationen ausgetauscht werden, zum Beispiel Stoffkonstanten. Um dennoch eine übersichtliche Struktur des Blockschaltbildes zu erhalten, wird das Signal (bzw. die gerichtete Kante) zwischen zwei Blöcken als Vektor aufgefasst. Das Vektorsignal und die zugehörige Schnittstelle können für jede physikalische Domäne unterschiedlich definiert sein; innerhalb der Domäne müssen sie aber globale Gültigkeit besitzen. Die Verschaltung erfolgt graphisch und ausschließlich in positiv definierte Strömungsrichtung. Die Rückkopplung auf den stromaufwärts gelegenen Block erfolgt automatisch durch Software-Routinen. Dabei wird eine für den Anwender unsichtbare Verbindung erzeugt. Weitere Software-Routinen prüfen anschließend die korrekte Verschaltung der physikalischen Domänen, die Einhaltung der alternierenden PG/FG-Struktur und die globale Eindeutigkeit der Rückkopplungen. Nach der Verschaltung ist das Netzwerk vollständig zurückgekoppelt. Eine Änderung in einem Prozesselement während der Simulation zieht damit eine Änderung in allen anderen Elementen nach sich und ein neuer Gleichgewichtszustand kann vom System eingenommen werden. Trotzdem bleibt das Blockschaltbild übersichtlich und ist optisch an ein R&I-Fließbild angelehnt. Diesen Übergang zeigt Bild 3 für einen dampfturbinengetriebenen Verdichter mit Umblaseventil sowie Erzeugerund Verbraucherventilen.

Bild 3: (a) Vereinfachtes R&I-Fließbild eines dampfturbinengetriebenen Verdichters mit Umblaseventil. Enddruckregelung über Turbinendrehzahl, Pumpgrenzregelung über Umblaseventil.

(b) Äquivalentes PG/FG-

Netzwerk in MATLAB/Simulink ohne Darstellung der Schnittstellen für die HiL-Umgebung.

Jedes modellierte System verfügt über Systemgrenzen. Durch Freischneiden eines zu modellierenden

Anlagenteils

von

der

Gesamtanlage

müssen

die

materiellen

und

energetischen Wechselwirkungen über die Systemgrenzen durch Ein- und Ausgangssignale repräsentiert werden. Somit können beispielsweise Erzeuger- und Verbraucher-Prozesse, deren

Verhalten

im

Detail

nicht

modelliert

wird,

durch

entsprechende

Ein-

und

Ausgangsgrößen ersetzt werden. Häufig besteht dann das Ziel eines VIBN-Szenarios in der Variation dieser Ein- und Ausgangsgrößen und der anschließenden Analyse des Störverhaltens der Regelkreise. Dabei erfolgt die Beschreibung entsprechend dem zugrundeliegenden n-Tor-Konzept wiederum als PG- oder FG-Block. Das kann in Form

konstanter Werte oder als Zeitreihen geschehen. Auf diese Weise lässt sich jeder rückkopplungsfreie

Erzeuger-

oder

Verbraucherprozess

beschreiben.

Bei

nicht

rückkopplungsfreien Prozessen muss die Kopplung zwischen PG- und FG-Größen an der Systemgrenze mittels mathematischer Modelle bekannt sein. Alternativ können Teile der Erzeuger- und Verbraucherprozesse modelliert werden, bis eine aus VIBN-Sicht akzeptable rückkopplungsfreie PG oder FG auftritt. In der Implementierung sind bisher die in Tabelle 1 angegebenen Prozesselemente mit den jeweiligen Eingangs- und Zustandsgrößen umgesetzt.

Prozesselement

Klassifikation

Eingangsgrößen Zustandsgrößen Konstitutive (je Domäne) (je Domäne) Gleichungen

Behälter

idealer Speicher

TF: ̇

̇

Kessel

idealer Speicher + Quelle

TF: ̇

̇

Wärmetauscher

idealer Speicher + Senke

TF: ̇

̇

Kolbenverdichter idealer Speicher + Wandler

TF: ̇ MR:

̇

Ventil

realer Übertrager (aktiv)

TF:

TF: ̇

̇

Rohr

realer Übertrager (passiv)

TF:

TF: ̇

̇

Rotierender Verdichter

realer Übertrager TF: (aktiv oder passiv) MR: + Wandler

TF: ̇ MR:

̇

Dampfturbine

realer Übertrager TF: (passiv) + Wandler MR:

TF: ̇ MR:

̇

Motor

Wandler (aktiv)

MR:

MR:

TF:

()

̇

TF:

()

̇

TF:

()

TF: MR:

() () () () ̇

() () ̇

() () ()

Tabelle 1: Umgesetzte Prozesselemente. Erläuterung der Abkürzungen: TF… thermo-fluiddynamische Domäne, MR… Mechanische Domäne (Rotation).

Zusätzlich wurde in der mechanischen Domäne eine Welle als Verbindungselement für Antriebs- und Lastelemente implementiert. Um den Aufbau des HiL-Systems zu ermöglichen, wurden diverse Blöcke zur Signalaufbereitung, -darstellung und -verknüpfung sowie mehrere regelungstechnische Blöcke umgesetzt.

4. Engineering – Modellerstellung und HiL-System Die Entwicklung und Anwendung von Simulationsmodellen folgt einem Vorgehensmodell, das die

nachstehenden

Phasen

umfasst:

Problem-

und

Systemanalyse,

graphische

Programmierung, Parametrierung (bei Bedarf auch Identifikation), Validierung, Durchführung, Analyse und Dokumentation. Je nach konkreter Anwendung des Modells müssen die Phasen gegebenenfalls mehrfach durchlaufen werden oder können auch ganz entfallen. Die Modellerstellung startet mit der Analyse der zur Verfügung stehenden Daten und der Festlegung der Systemgrenzen. Die Definition der Eingangsgrößen hängt dabei maßgeblich von den Simulationsszenarien für die VIBN ab. Anschließend erfolgen die Auswertung der Materie- und Energiebilanzen sowie die Identifikation von Maschen zwecks Ermittlung der Anlagenstruktur und Reduktion der Modellordnung. In der Verfahrenstechnik kann dies anhand von Anlagenfließbildern stattfinden. Bilanzen werden dabei in Speicherkomponenten (Behälter, Tanks) sowie in Rohrverzweigungen gebildet. Im Fall stationärer Strömung gilt dort: ∑ ̇

und ∑ ̇

. Daraus können die maßgeblichen FG ermittelt werden. Ein nützliches

Kriterium besteht im betragsmäßigen Vergleich der bilanzierten Massen- und Wärmeströme untereinander. FG mit der Eigenschaft | ̇ |

∑| ̇ | und | ̇ |

∑| ̇ | können aufgrund

geringer Auswirkung vernachlässigt werden, um die Ordnung des modellierten Systems zu reduzieren. Eine ähnliche Vorgehensweise ist durch die Identifikation und Analyse von Maschen möglich. Im Fall stationärer Strömung heben sich die Differenzdrücke entlang einer Masche auf: ∑

. Eine Komponente mit der Eigenschaft |

|

∑|

| kann ebenfalls

vernachlässigt werden. Dies trifft beispielsweise auf eine Reihenschaltung aus Absperrarmatur und Regelventil innerhalb einer Masche zu. Häufig ist die Absperrarmatur in VIBN-Szenarien dauerhaft offen und verursacht einen deutlich geringeren Druckabfall als das Regelventil. In solchen Fällen muss die Absperrarmatur nicht modelliert werden. Anschließend folgt der zentrale Schritt in der Modellbildung: das Ersetzen der realen Anlage durch das äquivalente PG/FG-Netzwerk mittels graphischer Programmierung. Die Äquivalenz von realer Anlage und modelliertem Netzwerk wird dabei in der Validierungsphase sichergestellt. Der gewählte n-Tor-Ansatz impliziert dabei die alternierende Verschaltung von PG- und FG-Blöcken. Daher kann die Struktur nicht direkt aus dem Anlagenfließbild übernommen werden. Hier hat sich die Verwendung von Ersatzschaltungen für zu modellierende Teilsysteme bewährt. Nach Prüfung der Anwendbarkeit kann der Rückgriff auf bekannte Ersatzschaltungen den Aufwand der Parametrierung, Validierung und Analyse deutlich reduzieren. Die bereits in Bild 3 vorgestellte typische Ersatzschaltung der Dampfturbine mit konstanten PG auf Ein- und Ausgangsseite besteht aus Regelventil, Behälter und Turbinenelement.

Für die Parametrierung müssen alle maßgeblichen Parameter aus den verfügbaren Dokumenten erkenntlich oder berechenbar sein. Dabei ist die Dokumentenlage zumeist stark heterogen. Das direkte Ablesen der Parameter kann zurzeit oft nicht gewährleistet werden. Die Folge ist eine große Anzahl von Anpassungen und mehrfaches Durchlaufen der Phasen Parametrierung und Validierung. Die direkte Nutzung der Engineering-Daten vom Kunden bietet im Sinne eines integrierten Engineerings ein großes Potential für Optimierungen. Allerdings ist ein solcher Ansatz gerade im Dienstleistungsbereich nur über standardisierte Schnittstellen realisierbar. AutomationML stellt durch ein herstellerneutrales Format eine mögliche Schnittstelle dar. Jedoch ist die Verbreitung solcher Formate noch gering. Alternativ können anwendungsspezifische Auslegungswerkzeuge die Parametrierung vereinfachen. Die Simulationsdurchführung findet in einer HiL-Umgebung statt. Dadurch kann der Test neben der Automatisierungssoftware auch die Signalverarbeitung bis zu den Feldklemmen im Schaltschrank umfassen. Das Konzept des verwendeten HiL-Systems ist in Bild 4 zu sehen. Die Engineering Station umfasst dabei die Hard- und Software für das Erstellen des Modells, dem Kompilieren des Modells sowie einer Visualisierung für das Laden, Bedienen und Beobachten der Echtzeitsimulation. Beim Kompilieren wird eine für den Echtzeitrechner ausführbare Datei erzeugt. Im Echtzeitbetrieb werden dann nur noch Echtzeitrechner und Visualisierung benötigt. Für die Kommunikation zwischen Echtzeitrechner und Visualisierung sind APIs für .NET und C erhältlich, die eine programmgesteuerte Kontrolle der Zielanwendung ohne MATLAB/Simulink zulassen. Im Rahmen der Framework-Entwicklung wurde dafür eine weitgehend generische Visualisierung geschaffen (siehe Bild 5). Diese Nutzeroberfläche umfasst drei Teile im Hauptfenster: eine Baumstruktur zur Abbildung der Modellhierarchie, einem Kontroll-Panel für digitale und analoge Signale (Bedienung) sowie dem Diagramm-Teil (Beobachten). Unter Verwendung der entsprechenden APIs kann die Echtzeitsimulation aber auch von Nutzeroberflächen anderer Hersteller gesteuert werden. Der hierarchische Aufbau des Modells ermöglicht die Beschreibung als XML-Datei.

Bild 4: HiL-Umgebung bestehend aus Engineering Station, Echtzeitrechner und Automatisierungssystem.

Die Schnittstelle zwischen Echtzeitrechner und Automatisierungssystem bildet ein System zur Datenerfassung und -ausgabe (DAQ). Dies ermöglicht den Austausch von digitalen und analogen Signalen über eine große Auswahl an PC-Einsteckkarten. Daher können die vom Automatisierungssystem erwarteten Signalformen und -pegel meist problemlos bereitgestellt werden. Im skizzierten Aufbau werden auf diese Weise alle Signale ausgetauscht, die für die VIBN der Maschine notwendig sind. Dabei umfasst die Anzahl dieser Signale in der Regel nur eine Teilmenge aller im Automatisierungssystem definierten Signale. Wenn eine Zykluszeit von über 100 Millisekunden ausreichend ist, besteht auch die Möglichkeit der Nutzung von OPC für die Anbindung des Automatisierungssystems an das Echtzeitmodell. Da MATLAB/Simulink keine Unterstützung von OPC auf dem Echtzeitrechner bietet, muss die Kommunikation über einen separaten OPC-Server erfolgen. Automatisierungssystem und Visualisierung fungieren dabei als OPC-Client. Die Signale zwischen Echtzeitrechner und Automatisierungssystem werden dann über die Visualisierung ausgetauscht. Prinzipiell können in dieser Konstellation weitere OPC-Clients auf Simulationsdaten zugreifen.

Bild 5: Visualisierungsumgebung für das Bedienen und Beobachten der Echtzeitsimulation bestehend aus ModellHierarchie, analogem und digitalem Bedienteil sowie Beobachtungsmöglichkeiten über verschiedene Diagramme.

Unter Verwendung des in Bild 4 gezeigten Aufbaus erreicht ein VIBN-Modell mit 50 Prozesselementen durchschnittliche Zykluszeiten von weniger als 2,5 Millisekunden. Dafür ist keine spezielle Rechentechnik erforderlich.

5. Beispiel einer VIBN in einer HiL-Umgebung Bei einer regelungstechnischen VIBN von Verdichter- und Turbinenanlagen liegen die Schwerpunkte auf den folgenden Betriebszuständen: 

Start-Phase Verdichter und Turbine (Kalt- und Warmstarts)



Anfahren des Auslegungspunktes



Stabilität, Führungs- und Störverhalten der Last-Regelung (Leitgitter, Drehzahl, usw.)



Stabilität, Führungs- und Störverhalten der Pumpgrenzregelung (Um-/Ausblaseventil)



Test des Sicherungskonzeptes gegen aerodynamische Instabilitäten (Pumpschutz)



Betriebszustandswechsel (Schnellentlastung, Be-/Entlastung bei parallelen Maschinen)



Stopp-Phase Verdichter und Turbine (Normalabschaltung, Notabschaltung)

In diesen Betriebszuständen soll die Verhaltensgültigkeit der Automatisierungssoftware geprüft werden. Die Einstellung der benötigten Betriebszustände in einem Simulationsszenario erfolgt durch eine konkrete Vorgabe der Führungs- und Störgrößen. Dieser Schritt erfordert gute verfahrenstechnische Kenntnisse des technologischen Prozesses und entscheidet oft über die Aussagekraft des Szenarios. Das folgende Beispiel zeigt ein einfaches regelungstechnisches Szenario einer VIBN im HiLVerbund gemäß Bild 4. Das System besteht aus einem einstufigen Radialverdichter, der von einer drehzahlgeregelten Dampfturbine angetrieben wird (siehe Bild 3). Der Verdichter verfügt über eine Lastregelung (Drehzahl) und eine Pumpgrenzregelung (Umblaseventil). Während die Lastreglung einen konstanten Enddruck einstellt, sichert die Pumpgrenzregelung das System vor aerodynamischen Instabilitäten (Pumpen). Mit der Pumpgrenzregelung wird unter Verwendung des Umblaseventils ein Mindestdurchsatz durch den Verdichter gewährleistet. Befindet sich beispielsweise der Arbeitspunkt des Verdichters durch Drosselung zu nah an der Pumpgrenze, so wird das Umblaseventil geöffnet. Eine solche Situation kann bei einem plötzlichen Zusammenbrechen der Prozessabnahme auftreten. Das Modell wurde auf Anfahrbedingungen initialisiert. Nach dem Start öffnet das Dampfregelventil und stellt den Auslegungsdruck ein. Die Pumpgrenzregelung wird bei Erreichen von 80% der Nenndrehzahl freigegeben und schließt das Umblaseventil vollständig. Dies ist der Ausgangspunkt für das VIBN-Szenario. Während des Szenarios wird ausschließlich die druckseitige Prozessabnahme gesenkt. Das geschieht durch Schließen des druckseitigen Prozessventils; es genügt also die Definition der entsprechenden Zeitreihe. Durch die Drosselung bewegt sich der Arbeitspunkt schnell in Richtung der Pumpgrenze. Ziel des VIBN-Szenarios ist nun die Prüfung der Pumpgrenzregelung unter Einwirken der Störgröße. Bild 6 zeigt als Ergebnis des VIBN-Szenarios einen Vergleich zwischen zwei Pumpgrenzreglern mit unterschiedlich konfiguriertem Sicherheitsabstand. Im ersten Fall gerät

der Arbeitspunkt durch die fehlerhafte Einstellung im Automatisierungssystem während des Regelvorganges zu nah an die Pumpgrenze. Es folgt ein Pumpstoß bei ca. 108 Sekunden. Im zweiten Fall ist der Fehler behoben und das Automatisierungssystem kann die Abnahme der Prozessmenge ohne Auftreten von Pumpstößen kompensieren.

Bild 6: Zeitlicher Verlauf der Störgröße (oben), des Enddrucks (mittig) und der Menge (unten) während des VIBNSzenarios. Blau/gestrichelt… Sicherheitsabstand zu klein. Rot/durchgehend… Sicherheitsabstand passend.

6. Zusammenfassung und Ausblick Das vorgestellte Simulations-Framework für die virtuelle Inbetriebnahme von Verdichter- und Turbinensteuerungen kann als Übergang zwischen klassischer signalflussorientierter und objektorientierter Modellerstellung verstanden werden. Trotz des signalflussorientierten Paradigmas kann unter Verwendung des n-Tor-Konzeptes eine an die objektorientierte Modellerstellung angelehnte graphische Programmierung erfolgen. Der wesentliche Vorteil besteht in der Nutzung industriell etablierter Technologien. Dies gilt sowohl für die aufwandsarme und effiziente Erstellung von Echtzeitmodellen, der Durchführung von HiLSimulationen als auch für die zur Verfügung stehenden Schnittstellen. Insbesondere der letzte Aspekt ist im Sinne des integrierten Engineerings maßgeblich für die Einbettung dieses Werkzeugs in den Produktlebenszyklus der entsprechenden Anlagen. Mit der vorgestellten Art der grafischen Modellierung ergeben sich darüber hinaus neue Perspektiven für die Modellierung auf Basis vorkompilierter Teilmodelle. Diese können unter Beachtung des n-Tor-Konzeptes ähnlich zu physikalischen Objekten verschaltet werden. Der Kunde kann also selbst Teilmodelle nutzen, ohne dass ein Quellcode preisgegeben werden muss. Der Vertrieb von Teilmodellen wird für den Dienstleister unter Beachtung des Knowhow-Schutzes beispielsweise als kompilierte S-Funktion oder Functional Mokup Unit (FMU) möglich. Weitere Aspekte zukünftiger Tätigkeiten umfassen die Erweiterung der KomponentenBibliothek, die Nutzung standardisierter Schnittstellen zur automatischen Parametrierung sowie die automatisierte Testfallgenerierung.

Danksagung Diese Forschungsarbeit wurde gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) unter den Förderkennzeichen KF2180210 und KF2235702.

Literatur [1]

F.-F. Lacour – Modellbildung für die physikbasierte Virtuelle Inbetriebnahme materialflussintensiver Produktionsanlagen. Forschungsberichte IWB, Band 257, Herbert Utz Verlag GmbH, 2012.

[2]

L.

Kövari

–

Konzeption

produktbegleitenden

und

virtuellen

Realisierung Inbetriebnahme

eines

neuen

komplexer

Systems

zur

Förderanlagen.

Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik, Band 35, KIT Scientific Publishing, 2011.

[3]

G. Reinhart, F.-F. Lacour – Skalierbare Simulation kinematischer Strukturen in der physikbasierten Virtuellen Inbetriebnahme. In: Augmented & Virtual Reality in der Produktentstehung. Heinz-Nixdorf-Institut Univ. Paderborn, 2010, S.113-127.

[4]

G.

Wünsch

–

Methoden

für

die

virtuelle

Inbetriebnahme

automatisierter

Produktionssysteme. Dissertation, Technische Universität München, 2007 [5]

C. Gühmann (Hrsg.) – Simulation und Test für die Automobilelektronik III. ExpertVerlag, 2010.

[6]

E.

Sax

(Hrsg.)

–

Automatisiertes

Testen

Eingebetteter

Systeme

in

der

Automobilindustrie, Hanser Verlag, 2008. [7]

C. Müller – Durchgängige Verwendung von automatisierten Steuergeräte-Verbundtests in der Fahrzeugentwicklung, Shaker Verlag, 2007.

[8]

A.A. Kadir, X. Xu, E. Hämmerle – Virtual machine tools and virtual machining - A technological review. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Jg. 27, Nr. 3, 2011, S.494-508.

[9]

VDI – Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme. VDI-Richtlinie 2206, 2004.

[10]

D. Abel, A. Bollig – Rapid Control Prototyping - Methoden und Anwendungen. Springer-Verlag, 2006.

[11]

K. Bender – Echtzeitsimulation zum Test von Maschinensteuerungen. Herbert Utz Verlag GmbH, 1999.

[12]

D. Scheifele, V. Müller – Anwendungen der Hardware-in-the-Loop Simulation in der Produktionstechnik. In: SPS/IPC/DRIVES 2008, Nürnberg, 2008.

[13]

S. Kain, T. Frank, M. Merz, F. Schiller – Betriebsparallele Simulationsanwendungen. atp edition, Jg. 52, Nr. 6, 2010, S.50-59.

[14]

H. Manske, P. Lotz, T. Neuhold – Effektive Hardware-in-the-Loop Simulation für verfahrenstechnische Anlagen. In: Automation 2008, Baden-Baden, 2008.

[15]

M. Barth, F. Wagner, G. Frey, A. Fay – Effizienter Einsatz Simuations-basierter Tests in der Entwicklung automatisierungstechnischer Systeme. In: Automation 2010, BadenBaden, 2010.

[16]

P. Fritzson – Introduction to Modeling and Simulation Systems with Modelica. WileyIEEE Press, 2011.

[17]

M. Otter – Objektorientierte Modellierung physikalischer Systeme, Teil 1: Übersicht. at Automatisierungstechnik, Jg. 47, Nr. 1, 1999, S.A1-A4.

[18]

D.C. Karnopp, D.L. Margolis, R.C. Rosenberg – System Dynamics. J. Wiley, 2012.

[19]

R. Isermann – Mechatronische Systeme. Springer, 2008.

[20]

A.G.J. MacFarlane – Analyse technischer Systeme. Bibliographisches Institut, 1967.