Modellierung, Parameteridentifikation und optimale Drehzahlregelung eines Schiffsmotors im Gasbetrieb

Abstract

Deutsch:

Die Drehzahlregelung von Schiffsmotoren ist für den Betrieb von Generatoren besonders wichtig, damit diese einen elektrischen Strom gleichbleibender Frequenz erzeugen können. Diese Arbeit setzt sich zum Ziel zwei modellbasierte Drehzahlregler aus der Klasse der Optimalregler zu entwerfen und ihr Potential am Motor MAN 7L51/60DF zu demonstrieren. Dazu werden sie in einer Simulationsumgebung einem konventionellen Drehzahlregler des Projektpartners MAN Energy Solutions gegenübergestellt.

Für die Realisierung einer Simulationsumgebung wird in einem ersten Schritt ein digitaler Zwilling des zu regelnden Motors erzeugt. Dazu werden basierend auf thermodynamischen Grundprinzipien Mittelwertmodelle für die einzelnen Motorkomponenten hergeleitet und um datenbasierte Modelle ergänzt. Die in diesem Zusammenhang auftretenden unbekannten Modellparameter werden in einem mehrstufigen Prozess mithilfe linearer und nichtlinearer Optimierungsverfahren identifiziert. Hierbei werden verschiedene Modellzustände an entsprechende Messdaten angepasst und nichtlineare Optimierungsprobleme mit bis zu rund 9.2 Millionen Optimierungsvariablen gelöst. Die dabei resultierenden normierten Fehler belaufen sich auf 0.5% bis 6.2%.

Das parametrisierte Modell bildet anschließend die Grundlage für den Entwurf eines linear-quadratischen Regulators mit Führungsgrößenverhalten und eines nichtlinearen modellprädiktiven Reglers mit Störkompensation. Gemeinsam mit der Regelstrecke bilden sie und ein Proportional-Integral-Differential-Regler des Projektpartners einen geschlossenen Regelkreislauf, welcher für unterschiedliche Testfälle simuliert wird. Dabei zeigt sich, dass die beiden modellbasierten Regler wesentlich schneller auf Störungen im Regelkreis reagieren und infolgedessen Drehzahlabweichungen von der Referenz sehr viel kleiner ausfallen als für den konventionellen Regler. Systematische Fehler in der Modellierung, additives Rauschen und das Filtern von Signalen werden ebenfalls simuliert, um die Robustheit der Optimalregler zu zeigen.

English:

The speed control of marine engines is particularly important for the operation of generators so that they can produce an electric current of constant frequency. This work aims to design two model-based speed controllers from the class of optimal controllers and to demonstrate their potential on the MAN 7L51/60DF engine. For this purpose, they are compared in a simulation environment with a conventional speed controller from the project partner MAN Energy Solutions.

To implement a simulation environment, a digital twin of the engine to be controlled is generated in a first step. Based on basic thermodynamic principles, mean value models for the individual engine components are derived and complemented by data-based models. Unknown model parameters which occur in this context are identified in a multi-stage process using linear and non-linear optimization methods. Various model states are adapted to corresponding measurement data and nonlinear optimization problems with up to around 9.2 million optimization variables are solved. The resulting normalized errors range from 0.5% to 6.2%.

The parameterized model then forms the basis for the design of a linear-quadratic regulator with variable reference behavior and for a non-linear model-predictive controller with disturbance compensation. In combination with the controlled system, these and the project partner’s proportional-integral-differential controller form a closed control circuit that is simulated for different test cases. Here it shows that the two model-based controllers react much faster to disturbances in the control loop and, as a result, speed deviations from the reference are much smaller than for the conventional controller. Systematic errors in the modeling, additive noise and filtering of signals are also simulated to show the robustness of the optimal controllers.