Efficiënte inverter-drivetrain afstelling tijdens inbedrijfstelling
Deadline
Uitdaging
Via dit project zullen we de afstelling van regelparameters optimaliseren, in het bijzonder regelaars voor omvormers en regelaars voor aandrijflijnen op laag niveau. Bestaande oplossingen vertrouwen op de intuïtie van experts, vuistregels, lineaire autotuners en gestandaardiseerde regelaar-motorcombinaties met vooraf ingestelde parameters.
Deze benaderingen worden echter met aanzienlijke uitdagingen geconfronteerd vanwege de variabiliteit in de belasting van de toepassing en de omgevingsomstandigheden, de complexiteit van onderling afhankelijke regelkringen en veiligheidsbeperkingen. Bovendien leiden het gebrek aan modulariteit in de configuratie en de wildgroei aan varianten, gezien de diversiteit aan frequentieregelaars en motoren, tot inefficiëntie.
Daarom vraagt de industrie om innovatieve oplossingen die zich kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden, de efficiëntie van de afstelling van regelparameters kunnen verbeteren en de veiligheid kunnen garanderen terwijl ze geschikt zijn voor een breed scala aan configuraties.
Project doelstelling
- Time-to-market verkorten: Stroomlijn het inbedrijfstellingsproces door de tijd te verkorten die regeltechnici nodig hebben om de regelparameters van de frequentieregelaar en aandrijflijn nauwkeurig af te stellen.
- Efficiëntere afstelling: Tools ontwikkelen die tuningkennis vastleggen en overdragen, zodat efficiëntere tuningprocedures mogelijk worden. Dit minimaliseert de noodzaak voor interventie door experts en maakt tuning van een klasse van vergelijkbare problemen mogelijk.
- De robuustheid van autotuning verbeteren: Ervoor zorgen dat autotuners en tuningregels kunnen omgaan met systemen met een aanzienlijke variabiliteit, convergeren op verschillende toepassingen, zelfs in diverse omgevingscondities.
- Systeemprestaties verbeteren: Betere tuningbenaderingen vinden om de systeemprestaties te verbeteren, vooral onder omstandigheden van tijdelijke overbelasting. Dit omvat de ontwikkeling van superieure configuratiehulpmiddelen en nauwkeurigere schattingen van korte starttijden terwijl beperkingen actief zijn.
Het project maakt gebruik van een reeks benaderingen, waaronder (maar niet beperkt tot) geformaliseerde applicatiekennis, AI-methodes, natuurkundig geïnspireerde modellen en de integratie van offline en online gegevens voor efficiënte afstemming. De focus ligt op het ontwikkelen van robuuste, aanpasbare en efficiënte oplossingen voor de industriële sector.
Interesse?
EIDETIC_IRVA is een industrieel onderzoeksproject. Wij zijn op zoek naar bedrijven die deel willen uitmaken van de gebruikersgroep en met ons willen werken aan de valorisatie van het project.
Interesse? Vul onderstaand formulier in en wij nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.
