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Wie in vielen anderen Maschinen und Anlagen auch, waren servohydraulische Aktuatoren mangels technischer Alternativen seit Jahrzehnten das Mittel der Wahl in vielen Prüfsystemen. Inzwischen stellen hochpräzise elektrische Linear-Direktantriebe jedoch eine wirtschaftlich wie technologisch überlegene Lösung für viele Aufgabenstellungen dar. Im Vergleich zu servohydraulischen Antriebslösungen zeichnen sich elektrische Linear-Direktantriebe unter anderem durch einen deutlich geringeren Energiebedarf, einer höheren Dynamik und höchste Regelgenauigkeiten aus. Weitere Vorzüge ergeben sich durch einen geringeren Wartungsaufwand und eine deutlich einfachere Umsetzung von Sicherheits- und Umweltstandards.

Im Rahmen dieses Beitrags werden Herausforderungen bei der Realisierung von hochperformanten elektrische Lineardirektantriebe und deren Lösungen am Beispiel von Funktionsprüfständen für mechatronische Systeme aufgezeigt. Ein Schwerpunkt des Beitrags liegt auf der vollständigen Kompensation der Rastkräfte und der damit verbundenen Erreichung einer außergewöhnlich hohen Gleichlaufgüte selbst bei sehr kleinen Geschwindigkeiten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem umgesetzten modellbasierten Regelungskonzept im Allgemeinen und der für die Entwicklung und Umsetzung genutzten durchgehenden Toolchain im Speziellen.

Der Beitrag liefert sowohl einen Überblick über die technische Lösung als auch einen praxisorientierten Vergleich zwischen servohydraulischen und elektrischen Direktantrieben.

In dem Beitrag wird ein neuartiger adaptiver Modell-basierter Ansatz für die Regelung des komplexen, nichtlinearen Aufheiz- und Streckblasprozesses für die Herstellung von PET-Behältern vorgestellt. Neben der großen Anzahl von bis zu 239 Stellgrößen und bis zu 1312 Regelgrößen stellen die stark limitierte Verfügbarkeit von Messungen der Material- und Prozessgrößen und die Dynamik der nichtlinearen Regelstrecke die zentralen Herausforderungen bei der Entwicklung des Algorithmus dar. Der adaptive Modell-basierte prädiktive Regelungsansatz besteht zum einen aus der Online-Identifikation zur Schätzung von Systemveränderungen und zum anderen aus der Online-Optimierung zur Bestimmung optimaler Werte der Stellgrößen, so dass die Sollwerte der Regelgrößen bestmöglich erreicht werden. Der Kern von beiden Funktionen nimmt ein mathematisches Modell, das zu Vergleichszwecken sowohl durch physikalische Modellbildung als auch durch Künstliche Neuronale Netze umgesetzt wird, für den nichtlinearen Produktionsprozess ein.