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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Einführung in die Robotik
Regelung
04. 12. 2012
Mohamed OubbatiInstitut für Neuroinformatik
Tel.: (+49) 731 / 50 [email protected]
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The human is perhaps the most intelligent control system in nature!
perception
decision
in real time!
action
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perception
decisionaction
sensors
Aktoren
Regelung
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+
-
desiredmaneuver e
Der Mensch als Regler
Aktion
Perception
Decision
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Regelung ist eine gezielte Beeinflussung dynamischer Systeme, so dass eine gewünschte Betriebsart eingestellt wird.
Was ist Regelung ?
SystemRegler
Aktion
Sensoren
gewünschte Betriebsart
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Wofür kann man Regelung brauchen?
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Segway
Wenn man darauf steht und sich nach vorne lehnt, verliert der Segway sein Gleichgewicht. Um das Gleichgewicht zu erhalten, bewegt er die Räder mit der richtigen Geschwindigkeit, und damit bewegt man sich vorwärts.
das ist die Regelung, die die richtige Geschwindigkeit berechnet.
Wofür kann man Regelung brauchen?
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Wofür kann man Regelung brauchen?
ESP (Elektronisches Stabilitätsprogramm)
to avoid this!
Das ESP nutzt Sensor-Informationen (wie Bremsdruck, Lenkwinkel, Radgeschwindigkeit) und regelt den Bremsdruck, um das Auto unter kritischen Bedingungen auf der Spur zu halten.
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Wofür kann man Regelung brauchen?
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Unterschied Steuerung - Regelung
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Unterschied Steuerung - Regelung
Steuerung (open-loop control)
Die Steuerung wirkt auf das Eingangssignal (Aktion) und beeinflusst damit das Ausgangssignal.
ProblemDie Steuerung “weiß” nicht, ob das System die gewünschte Betriebsart erreicht hat!
Steuerung SystemAnforderung Aktion Ausgangsignal
Störungen
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Regelung (closed-loop control)
Die Regelung wirkt auch auf das Eingangssignal (Aktion) um das Ausgangssignal zu beeinflussen, aber in diesem Vorgehen weiß man, ob obdas System die gewünschte Betriebsart erreicht hat.
Regelung System
AnforderungAktion Ausgangsignal
Störungen
Regelschleife
Unterschied Steuerung - Regelung
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Ziel2000 Km
Regelung
Steuerung
Ziel
Unterschied Steuerung - Regelung
Beispiel
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Der Regelkreis
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Regler System
Sensor
RegelgrößeStellgrößeeSollwert
-+
Regeldifferenz
Grundsätzlicher Aufbau von RegelkreisenDer Regelkreis
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Tan
Tan (Anregelzeit) (rise time) Zeitpunkt, zu dem der sollwert erstmals erreicht wird.
Taus
Taus (Ausregelzeit) (transient time): Zeitpunkt, ab dem die Regelabweichung kleiner als eine vorgegebene Schranke.
emax
emax (Maximale Überschwingweite) (overshoot) gibt die maximale Regelabweichung an, die nach dem erstmaligen Erreichen des Sollwertes auftritt.
Bleibende Regeldifferenz (steady state error) ist die Abweichung der Sollwert von der Istwert für ∞→t
Sollwert
Der Regelkreis
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An eine Regelung werden vier Anforderungen gestellt:
Kleine bleibende Regeldifferenz.
geringes Überschwingen.
Kleine Anregelzeit.
Kleine Ausregelzeit.
Allgemeine Anforderungen an einen RegelkreisDer Regelkreis
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PID-Regler
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- Proportionalen Anteil (P-Regler)
- Integralen Anteil (I-Regler)
- Differentialen Anteil (D-Regler)
PID Regler
PID-Regler besteht aus folgenden Anteilen:
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Er bestimmt die Stellgröße u(t) durch Multiplikation der Regelabweichunge(t) mit einem Faktor Kp:
u(t)= Kp e(t)
P-Regler SystemV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
PID Regler
P-Regler
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Er bestimmt die Stellgröße u(t) durch Multiplikation der Regelabweichunge(t) mit einem Faktor Kp:
P-Regler SystemV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
PID Regler
- reagiert nur auf aktuellen Wert der Regelabweichung e(t) berücksichtigt nur die Gegenwart.
- je größer (kleiner) die Regelabweichung e(t) , desto größer (kleiner) ist die Stellgröße u(t).
- Getting closer to the desired value means that the control signal u(t) does practicallynothing! eine bleibende Regelabweichung.
u(t)= Kp e(t)
P-Regler
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P-ReglerV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
System
P-Regler
uyy =++ 510 &&&
Simulation
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Kp=50
Sollwert
P-Regler
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Kp=100
Sollwert
P-Regler
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Kp=200
Sollwert
P-Regler
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Kp=300
Sollwert
P-Regler
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Die Regeldifferenz und die Ausregelzeit werden kleiner, wenn Kp größergewählt wird.
Aber dazu erhalt man eine stärkere Überschwingung!
Zusammenfassung
P-ReglerP-Regler
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• einfach im Aufbau und damit relative preiswert.• das Verhalten wird nur durch die Einstellung des Parameters Kp.
Kp bleibende Regeldifferenz
Kp Überschwingweite
P-ReglerP-Regler
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Beim I-Regler (integrierender Regler) ist die Stellgröße u(t), abgesehen vom Anfangswert, proportional zum Zeitintegral der Regelabweichung e(t):
∫=t
i
dek
tu0
)(1)( ττ
I-Regler I-Regler
I-ReglerV u ye+
-
alle zurückliegenden Werte der Regelabweichung e(t) werden integriert. berücksichtigt die Vergangenheit.
AdvantageIf e(t) remains non-zero (even for small values) for a length of time, the control signalu(t) gets larger and larger as time goes on! keine bleibende Regelabweichung
System
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I-ReglerV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
System
I-Regler
uyy =++ 510 &&&
Simulation
I-Regler
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Ki=0.8
I-Regler
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Ki=10
I-Regler
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Ki=30
I-Regler
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Ki=50
I-Regler
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I-Regler greift langsamer ein als P-Regler.keine bleibende Regeldifferenz.
I-Regler
I-Regler
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Die Kombination eines I-Reglers mit einem P-Regler führt zum PI-Regler.
∫+=t
ip de
kteKtu
0
)(1)()( ττ
PI-Regler
PI-Regler
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PI-ReglerV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
System
PI-Regler
uyy =++ 510 &&&
Simulation
PI-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
PI-Regler
Kp=60
Ki=30
PI-Regler
![Page 39: Einführung in die Robotik RegelungDr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13 Regelung (closed-loop control) Die Regelung wirkt auch auf das](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042709/5f54b143f5871c673137d278/html5/thumbnails/39.jpg)
Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Kp=60
Ki=30
PI-Regler
![Page 40: Einführung in die Robotik RegelungDr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13 Regelung (closed-loop control) Die Regelung wirkt auch auf das](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042709/5f54b143f5871c673137d278/html5/thumbnails/40.jpg)
Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Kp=100
Ki=90
PI-Regler
![Page 41: Einführung in die Robotik RegelungDr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13 Regelung (closed-loop control) Die Regelung wirkt auch auf das](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042709/5f54b143f5871c673137d278/html5/thumbnails/41.jpg)
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Einstellung von zwei Reglerparametern (Zeit Aufwand beim Tuning)
- anfangs schneller als der I-Regler.- präziser als der P-Regler (keine bleibende Regeldifferenz)
PI-Regler
PI-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Der D-Regler (differentialer Regler) bestimmt den Stellwert aus der zeitlichen Ableitung der Regelabweichung.
dttdeKtu d)()( =
- Der D-Regler reagiert auf der Änderung der Regelabweichung.
- Die Änderung zeigt, wohin die Regelabweichung in der Zukunft gehen wird.berücksichtigt die Zukunft.
- Je stärker die Änderung der Regelabweichung e(t), desto größer ist die Stellgröße u(t). Überschwingen wird minimiert.
D-Regler D-Regler
D-ReglerV u ye+
-System
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
D-ReglerV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
System
PI-Regler
uyy =++ 510 &&&
Simulation
D-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Sollwert
Kd=50
D-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Sollwert
Kd=50
D-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
greift sofort ein beim Auftreten einer Regeldifferenz.
- reagiert nicht auf eine konstante Regeldifferenz.- verstärkt Messrauschen.
Das Überschwingen zu minimieren.
D-Regler
D-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Die Parallelschaltung eines D-Reglers und eines P-Reglers führt zum PD-Regler.
dttdeKteKtu dp)()()( +=
PD-Regler
PD-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
PD-ReglerV(t) u(t) y(t)e(t)+
-
System
PI-Regler
uyy =++ 510 &&&
Simulation
D-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Sollwert
Kp=10
Kd=50
PD-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Sollwert
Kp=100
Kd=60
PD-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
sehr schneller Regler, und größere Regeldifferenz werden vermieden.
bleibende Regeldifferenz tritt auf.
PD-Regler
PD-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Der PID-Regler vereint die Verhaltensweisen der P-, I-, und D-Regler.
)()(1)()(0
tedtdKde
KteKtu d
t
ip ++= ∫ ττ
PID-Regler
PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
V(t) u(t) y(t)e(t)+
-
System
PI-Regler
uyy =++ 510 &&&
Simulation
PID-Regler
PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Sollwert
Kp=300
Ki=150
Kd=80
PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
- reagiert schnell- läßt keine bleibende Regeldifferenz zu- erlaubt keine großen Regelabweichungen
Einstellung eines PID-Reglererfordert einen großen Zeitaufwand
PID-Regler
PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Die Merkmale der elementaren PID-Regler
PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Zeitdiskreter PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
u(t)= Kp e(t)
Abgetastet mit t = kT
kukTu =)(
kkk yrekTe −==)(kykTy =)(
k=1,2,3,…
kpk eKu =
P-ReglerZeitdiskreter PID-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
Abgetastet mit kutu Δ=)(&
Tuuu kk
k1−−
=ΔNach "Euler rückwärts" gilt:
wobeikTt =
11 −− −⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛++= kpk
ipkk eKe
KTKuu
Nach ein paar algebraischen Umformungen erhält man (die Tafel…)
Zeitdiskreter PID-Regler
PI-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
1−−⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ += k
dk
dpk e
TKe
TKKu
Mit der gleichen Vorgehensweise !
Zeitdiskreter PID-Regler
PD-Regler
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Dr. Oubbati, Einführung in die Robotik (Neuroinformatik, Uni-Ulm) Regelung WS 12/13
2112
−−− +⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ −+⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛+++= k
dk
dpk
d
ipkk e
TKe
TKKe
TK
KTKuu
Zeitdiskreter PID-Regler
PID-Regler