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WO2012079699A1 - Antriebseinrichtung - Google Patents

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WO2012079699A1
WO2012079699A1 PCT/EP2011/005933 EP2011005933W WO2012079699A1 WO 2012079699 A1 WO2012079699 A1 WO 2012079699A1 EP 2011005933 W EP2011005933 W EP 2011005933W WO 2012079699 A1 WO2012079699 A1 WO 2012079699A1
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WO
WIPO (PCT)
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control loop
error
control
drive
fault
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/EP2011/005933
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English (en)
French (fr)
Inventor
Markus Gottfried
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of WO2012079699A1 publication Critical patent/WO2012079699A1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • F03D7/04—Automatic control; Regulation
    • F03D7/042—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller
    • F03D7/043—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic
    • F03D7/045—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic with model-based controls
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • F03D7/04—Automatic control; Regulation
    • F03D7/042—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller
    • F03D7/043—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic
    • F03D7/046—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic with learning or adaptive control, e.g. self-tuning, fuzzy logic or neural network
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Definitions

  • the present invention relates to a drive device and to a method for controlling a drive device.
  • Page 1 of 17 DE 103 41 504 A1 "Method for controlling the currents to be fed into a network in wind power plants and circuit operating according to this method"
  • [DE] 10 30 339 A1 "Method and device for improving the degree of utilization and the reliability of a power plant"
  • the operational management of the plant includes monitoring, with which the relevant subsystems are constantly monitored, and faults and emergency situations are identified.
  • the system is currently shut down (fail-passive) when an error is detected (lockout) or an emergency situation is detected (emergency shutdown) (see, e.g., [13], [14]).
  • Wind turbines are subject to variation in primary energy supply due to location and weather conditions (e.g., gusts). As a result, the system components are heavily loaded, and there are fluctuations in the electrical output variables (power, frequency, voltage) in appearance. To influence this is the task of the plant by means of suitable actuators, controls and regulations.
  • the numerous control circuits e.g. for the blade adjustment, turret adjustment, the generator, the aeroelasticity etc. (see eg [4-16], [22], [25]), the system can be realized with different control methods (see eg [3], [14]) ,
  • the present invention provides an improved drive device according to the features of patent claim 1 and an improved method for controlling a drive device according to the features of patent claim 6, in particular for use as / in an actuator in wind power plants,
  • Page 5 of 17 Tolerant systems are usually redundant systems. To achieve fault tolerant behavior, two tasks often need to be accomplished:
  • a faultless condition is established, i. a bug fix - forward or backward
  • Page 6 of 17 exhibit.
  • the method proposed here is characterized by a corresponding behavior in the event of a fault and has a modular structure.
  • the proposed method should use models, including physical quantities, which describe the dynamic behavior of the system, its subsystems and components, e.g. serve to observe these dynamics.
  • the models are described using finite state machines, mathematical functions and primarily differential equations. The description can be made in the time or frequency domain, time-continuous, time-discrete and event-discrete. In [13-15], [22],
  • [23], [26] give examples of suitable models of the mechanical structures of wind turbines.
  • Examples of suitable models of the subsystems can be [13-15],
  • FIG. 1 shows a block diagram of a fault-tolerant control
  • Figure 2 is a block diagram of the observer.
  • Figure 3 is a block diagram of the fault tolerant controller.
  • FIG. 4 shows a block diagram of the error accomodator.
  • FIG. 5 is a block diagram of the controller
  • FIG. 6 is a block diagram of the signal consolidation
  • FIG. 7 shows an example of a signal consolidation in the case of triplex redundancy
  • control loop sizes are used here:
  • Figure 1 the closed loop of the proposed method is shown in the form of a block diagram. In doing so, one recognizes the real system consisting of actuator system, process and sensor system as controlled system. Furthermore, one recognizes the observer, the error detection and fault diagnosis. In addition, error classification and fault-tolerant controller are shown.
  • FIG. 2 shows the block diagram of the observer with the gain matrix K, which uses the models of the actuators, the process and the sensors to estimate from the input vector and the output vector, the vector variables: parameters, states, outputs and residuals.
  • FIG. 3 shows, in the form of a block diagram, the fault-tolerant controller, which is composed of an error adjuster and a controller.
  • FIG. 4 illustrates the error accomodator in block diagram form, which consists of an arbitrator and a reconfigurator.
  • FIG. 5 shows in block diagram form the structure-variable, adaptive controller with the adaptation device. If, as shown here, more than one controller used, then a device is used, which serves for bounce-free switching or cross-fading between the individual controllers.
  • FIG. 6 shows a block diagram of the consolidation of redundant signals using the voting and monitoring methods.
  • FIG. 7 shows by way of example a possibility of the consolidation of the signals, as can be realized in the case of assumed triplex redundancy.
  • Proposed is a method for fault-tolerant control of wind turbines. As shown in the structure indicated in FIG. 1, observers, error detection, fault diagnosis, fault classification and fault-tolerant controllers are used.
  • the diagnosis should primarily be model-based and preferably based on analytical methods.
  • a technical diagnosis describes the analysis of the actual state.
  • the fault diagnosis assigns a cause of error to the deviation of the setpoint behavior detected in an error detection.
  • the diagnosis that implies a previous error detection can be broken down into the following steps:
  • the first two points describe the error detection, which allows a statement about the presence of an error.
  • the error diagnosis identifies the detected errors (the size of the error, the type of error, the cause of the error and the location of the error are determined).
  • Page 9 of 17 The observer serves, as can be seen in FIG. 2, to determine parameters, states and residuals.
  • various embodiments of the observers are suitable, of which are to be given as an example:
  • the basis for the use of the observers are appropriate models, as stated in section 3. This allows model-based identification of parameters and states, as well as the generation of residuals that can be used for error detection and fault diagnosis.
  • the basis of the parameter identification is the assumption that the physical parameters and their changes are mapped in the model parameters.
  • the fault diagnosis requires error detection and assesses the errors that have occurred in order to determine the cause of an error that has occurred.
  • Suitable methods include, for example:
  • Page 10 of 17 The error classifier selects the errors that have occurred from a set of possible errors based on characteristics, features and symptoms. Procedures that are useful for classifying errors include:
  • the fault-tolerant control uses the vector variables: commanded command values, output variables, estimated states, estimated control variables, error signals, additional signals.
  • the fault-tolerant control can be activated and deactivated.
  • the fault-tolerant controller consists of two parts on the first sublevel, as FIG. 3 shows. These are the error accomodator and the controller described in the following sections.
  • the error accomodator is composed of the portions of arbitrator and reconfigurator, as illustrated in FIG.
  • the task of the Arbitrators is to make an appropriate error handling using the information supplied to him. For this purpose, a decision is made as to how the controller, the actuators and the sensors should behave during further operation in the present fault situation and under the prevailing operating conditions. In this case, an appropriately suitable error exclusion, error correction or error compensation must be made. The appropriate information is passed to the reconfigurator. Applicable methods of arbitration may be, for example:
  • the task of the reconfigurator is to select the appropriate fallback level based on the information supplied to it by the arbitrator as required and to outsource, integrate and relocate the subsystems and the corresponding replacement systems on the basis of the requirements. If necessary, adjustments in structure and parameterization are necessary.
  • the reconfigurator passes on suitable information to the controller, the actuators and the sensors.
  • For reconfiguration for example:
  • the controller has, as seen in Figure 5, a general structure. Depending on the requirements, it is composed of individual multivariable regulators (see, for example, [28]), which can be adapted as required by structure and parameterization by means of an adaptation mechanism.
  • the individual multivariable controllers can also be equipped with anti-reset windup measures to prevent an integrator windup caused by manipulated variable limits (saturations).
  • the controller outputs can be proportionately taken into account when using several individual controllers, e.g. by using fuzzy logic, artificial neural networks, etc. It is also possible to switch between the individual controller outputs, e.g. by bounce-free switches, etc. make.
  • the individual controllers can be based, for example, on stability concepts, such as e.g. Hyperstability, dissipativity, etc., or methods based on differential algebraic methods, such as feedback linearization, backstepping, flatness, etc.
  • stability concepts such as e.g. Hyperstability, dissipativity, etc.
  • methods based on differential algebraic methods such as feedback linearization, backstepping, flatness, etc.
  • methods such as gain scheduling, model reference adaptive control, seif tuning control, model predictive methods, State regulations (eg LQR, Riccati etc.) are suitable.
  • PIDTV controls robust control methods (e.g., ⁇ -synthesis, Hoo method), hybrid controllers, finite state machines, artificial neural networks, and fuzzy logic.
  • the consolidation of redundant signals may be done using methods such as voting (see, e.g., [34]) and monitoring, as shown in Figure 6 as a block diagram.
  • voting see, e.g., [34]
  • monitoring as shown in Figure 6 as a block diagram.
  • Figure 7 As an example of a possibility for the case of a signal consolidation in Triplex redundancy serves Figure 7.
  • the method can have effects on the layout of the wind turbine.
  • actuators, sensors, control units etc. are available redundantly in order to be able to operate the plant in a fault-tolerant manner. This suggests the use of the described method.
  • the error classification provides information about the current error case, which results from the system control or the
  • Page 13 of 17 Data transfers of remote monitoring can be read out. These are indications for the use of the described method of fault-tolerant control.
  • the error acceptor with Arbitrator and Reconfigurator provide in case of reconfiguration of the system for the adjustments of regulation, actuators and sensors. Corresponding disconnection and connection of subsystems can be determined, which also points to a fault-tolerant operation of the system and thus to the method described.
  • the direct detectability of the competitor product is a challenge.
  • stimulation with appropriate test signals and appropriate recording of system responses during tests may give indications of the use of the method described.

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Abstract

Eine Antriebseinrichtung, insbesondere als Stellantrieb in einer Windkraftanlage, insbesondere als Pitchantrieb oder als Azimutantrieb einsetzbar, umfasst: Einen Regelkreis in welchem als Regelkreisglieder zumindest eine Regelelektronik, eine Stelleinrichtung - insbesondere ein elektromechanischer Aktuator oder ein hydraulischer Aktuator - sowie ein Sensor für die Regelgröße angeordnet sind, eine Beobachtungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist anhand von ihr zugeführten Sollsignalen, Stellsignalen und Sensorsignalen des Regelkreises ein Modell des Regelkreises auszuführen, eine Fehlererkennungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist anhand von Abweichungen zwischen dem Modell und dem Regelkreis einen Fehler zu identifizieren, und eine Anpassungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist bei Vorliegen des Fehlers das Verhalten des Regelkreises im Sinne eines fehlerfreien Verhaltens anzupassen.

Description

Robert Bosch GmbH
322406 DE - Wiesmann
Antriebseinrichtung
Beschreibung
Antriebseinrichtung und Verfahren zum Regeln einer Antriebseinrichtung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Antriebseinrichtung und auf ein Verfahren zum Regeln einer Antriebseinrichtung.
In der nachfolgend aufgeführten Literatur sind zum Einen bekannte Antriebseinrichtungen und Verfahren zum Regeln von Antriebseinrichtungen beschrieben, zum Anderen ist der Einsatz von Antriebseinrichtungen am Beispiel von Windkraftanlagen dargelegt.
[1] DE 10 2007 014 121 A1 : "System und Verfahren zum Betrieb eines Windparks bei hohen Windgeschwindigkeiten"
[2] DE 10 2005 038 558 A1 : "Verfahren zum Betrieb eines Windenergieanlagenparks sowie Windenergieanlagenpark"
[3] DE 102 39 462 B4: "Verfahren zur Zustandserkennung und Bewertung der Übertragungseigenschaften von Schleifring-Kontaltsystemen bei Drehfeldmaschinen"
[4] DE 101 41 098 A1 : "Windkraftanlage"
[5] DE 100 22 974 C2: "Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage sowie Windenergieanlage"
[6] DE 103 41 504 A1 : "Verfahren zum Betrieb einer Windenergieanlage, Windenergieanlage und Verfahren zur Bereitstellung von Regelleistung mit Windenergieanlagen"
Seite 1 von 17 [7] DE 103 41 504 A1 : "Verfahren zur Regelung der in ein Netz einzuspeisenden Ströme bei Windkraftanlagen sowie nach diesem Verfahren arbeitende Schaltung"
[8] DE 101 40 793 A1 : "Einrichtung zum Verstellen des Rotorblattes eines Rotors einer Windkraftanlage"
[9] DE 198 27 261 C1 : "Verfahren und Vorrichtung zur Ausregelung von Leistungsschwankungen eines Generators"
[10] DE 101 30 339 A1 : "Verfahren und Vorrichtung zur Verbesserung des Nutzungsgrades und der Zuverlässigkeit einer Kraftanlage"
[11] DE 101 34 883 A1 : "Verfahren und Vorrichtung zur drehzahlstellbaren leistungselektronischen Regelung einer getriebelosen Windkraftanlage"
[12] DE 10 2005 026 062 A1 : "Automatische Leistungs-Frequenz-Regelung und automatische Erzeugungsregelung mit selbstgeführten, pulsweitenmodulierten Wechselrichtern"
[13] Gasch, Robert; Twele, Jochen: "Windkraftanlagen - Grundlagen, Entwurf, Planung und Betrieb", 4. Auflage, Teubner Verlag, 2005
[14] Heier, Siegfried: "Windkraftanlagen: Systemauslegung, Netzintegration und Regelung", 4. Auflage, Teubner Verlag, 2005
[15] Krüger, Thomas: "Regelungsverfahren für Windkraftanlagen zur Reduktion der mechanischen Belastung", Dissertation, Universität Gesamthochschule Kassel, 1998
[16] Hoffmann, Rolf: "A comparison of control concepts for wind turbines in term of energy capture", Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2002
[17] N.N.: "3.6MW Offshore Series Wind Turbine", Technical Brochure, GE Energy, General Electric Company, 2007
[18] N.N.: "Nordex Control 2", Produktbroschüre, Nordex AG, 2007
[19] N.N.: "MM92 - Das zuverlässige 2-Megawatt-Kraftwerk mit 92 Meter Rotordurchmesser", Produktprospekt, REpower Systems AG, 2007
[20] N.N.: "ENERCON Windenergieanlagen - Technologie & Service", Broschüre, ENER- CON GmbH, 2007
Seite 2 von 17 [21] Peters, G. E.; Knight, A. M.: "Rugged Control Circuit for Efficient Operation of a Wind Turbine", IEEE Proceedings of the Canadian Conference on Electrical & Computer Engineering, 12.-15. May, Winnipeg, Canada, Vol. 1 , 2002
[22] Ernst-Cathor, Jürgen: "Drehzahlvariable Windenergieanlage mit Gleichstromzwischen- kreis - Umrichter und Optimum - suchendem Regler", Dissertation, Technische Universität Braunschweig, 1987
[23] Engelen, T. G., van: "Morphological Study of Aeroelastic Control Concepts for Wind Turbines", Report, STABCON Task-7, Energy Research Center of the Netherlands, 2006
[24] Zhan, Tong; Li, Wenyong; Du, Lu: "Mechatronic Control Model of the Wind Turbine with Transmission to Split Power", International Journal of Control, Automation and Systems, Vol. 3, No. 4, pp. 533-541 , 2005
[25] Hansen, Morten H.; Hansen, Anca; Larsen, Torben J.; 0ye, Stig; Sorensen, Poul; Fugl- sang, Peter: "Control design for a pitch-regulated, variable speed wind turbine", Report, Rise- R-1500(EN), Risa National Laboratory, Denmark, 2005
[26] Zhan, Tong; Li, Wenyong; Du, Lu: "A Procedure for the Development of Control-Oriented Linear Models for Horizontal-Axis Large Wind Turbines" Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Vol. 129, July, pp. 469-479, 2007
[26] Molenaar, David-P.:"Control relevant structural modeling of flexible wind turbines." In Proceedings of Windpower 2000, Wyndham Convention Center, Palm Springs, California, U.S.A., April 30-May 4, 2000
[27] Rosenberg, K.:"FCS Architecture Definition (Issue 1 )", Deliverable 3.4, BE97-4098 ADFCS, 1998
[28] Kreitner, Hermann: "Synthese strukturvariabler Mehrgrößenregelungssysteme unter Berücksichtigung von Steuer- und Zustandsgrößenbeschränkungen", Dissertation, Hochschule der Bundeswehr, Hamburg, 1980
[29] Wey, Torsten: "Nichtlineare Regelungssysteme", Teubner Verlag, 2002
hier noch etwas über adaptive Regelungen wie: Gain Scheduling, Model Reference Adaptive Control, Seif Tuning Control und Model Predective Control
[30] Aström, Karl Johan; Wittenmark, Björn: "Adaptive Control", Addison- Wesley, Boston, MA 021 16, U.S.A., 1995
Seite 3 von 17 [31] Allgöwer, Frank; Zheng, Alex: "Nonlinear Model Predictive Control", Brikhäuser Verlag AG, Viaduktstraße 42, 4051 Basel, Schweiz, 2000
[32] Khalil, Hassan K.: "Nonlinear Systems", Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ 07632, U.S.A., 1996
[33] Ackermann, Jürgen: "Robuste Regelungen", Springer Verlag, Berlin - Heidelberg - New York, 1993
[34] Blough , Douglas M.; Sullivan, Gregory F.: " A Comparison of Voting Strategies for Fault- Tolerant Distributed Systems", IEEE Proceedings of the 9th Symposium on Reliable Distributed Systems, 9.-12. October, Huntsville, Alabama, U.S.A., 1990
Bekanntes
Der technischen Verfügbarkeit von Windkraftanlagen kommt bei zunehmender Anlagengröße und bei Hochseeanlagen eine wachsende Bedeutung zu. Die Herausforderungen einer sicheren Wandlung in eine nutzbare Energieform sind:
• Unnötige Stillstandszeiten der Anlage zu minimieren
· Die Leistungsausbeute nahe am Optimum auch unter Degradation von Subsystemen und im Fehlerfall beizubehalten
• Hohe Lasten der Anlage im spezifizierten Betriebsbereich auch unter extremen Bedingungen zu beherrschen
• Beschädigungen der Anlage bei schwerwiegenden Fehlern während des Stillsetzens zu vermeiden
Die Konzepte aktueller Anlagen sind gegenwärtig seitens der Systemarchitektur so ausgeführt, dass die Anlage sowohl bei Störungen und Fehlern automatisch als auch aus jedem Betriebszustand und bei jedem Manöver in einen sicheren Zustand übergeht (Fail-Safe Design). Siehe hierzu auch z.B. [17-20]. Der Betrieb kann nach [14] in stationäre und temporäre Zustände unterschieden werden. Temporäre Betriebszustände sind:
• Anlagenüberprüfung
• Hochfahren
• Abfahren
• Stillsetzen
Seite 4 von 17 • Störabschaltung
• Notabschaltung
Als stationäre Betriebszustände werden genannt:
• Wartestellung
· Teillastbetrieb
• Volllastbetrieb
Die Betriebsführung der Anlage beinhaltet ein Monitoring, mit dem die relevanten Subsysteme permanent überwacht, Fehler und Notsituationen erkannt werden. Die Anlage wird derzeit stillgesetzt (Fail-Passive), wenn ein Fehler erkannt wird (Störabschaltung) oder eine Notsituation erkannt (Notabschaltung) wird (siehe z.B. [13], [14]).
Windkraftanlagen unterliegen aufgrund des Standorts und der Witterungseinwirkungen (z.B. Böen) der Variation des Primärenergieangebots. Hierdurch werden die Systemkomponenten stark beansprucht, und es treten Schwankungen der elektrischen Ausgangsgrößen (Leistung, Frequenz, Spannung) in Erscheinung. Darauf Einfluss zu nehmen, ist Aufgabe der Anlage durch geeignete Aktuatoren, Steuerungen und Regelungen. Die zahlreichen Regelkreise, z.B. für die Blattverstellung, Turmverstellung, den Generator, die Aeroelastik etc. (siehe z.B. [4-16], [22], [25]), der Anlage können mit unterschiedlichen Regelungsverfahren realisiert werden (siehe z.B. [ 3], [14]).
Die vorliegende Erfindung gibt eine verbesserte Antriebseinrichtung gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 1 und ein verbessertes Verfahren zum Regeln einer Antriebseinrichtung gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 6 an, insbesondere zum Einsatz als/bei einem Stellantrieb in Windkraftanlagen,
Sonstige vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
Grundgedanke des Vorschlags und Vorteile gegenüber dem Bekanntem
Um die Verfügbarkeit der Anlagen unter den oben genannten Gesichtspunkten weiter zu erhöhen, müssen die Anlagen die gesteigerten Anforderungen sicher erfüllen können. Neben Maßnahmen zur Fehlervermeidung werden Fehlertoleranzeigenschaften erforderlich. Fehler-
Seite 5 von 17 tolerante Systeme sind normalerweise redundante Systeme. Um fehlertolerantes Verhalten zu erzielen, müssen häufig zwei Aufgaben erfüllt werden:
• Fehlerdiagnose
• Fehlerbehandlung
Technische Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung erfordern Redundanz und geeignete Fehlertoleranz-Instanzen (z.B. Supervision und/oder Konsolidierung via Monitoring und Voting). Die Kritikalität eines Systems wird durch dessen Totalausfallwahrscheinlichkeitsrate bestimmt, welche sich im Redundanzkonzept (z.B. Duplex, Triplex, Quadruplex etc.) und sich damit im Verhalten im Fehlerfall (z.B. Fail-Passive, Fail-Active, Fail-Operative" etc.) wiederspiegelt. Soll nun aufgrund erhöhter Verfügbarkeit das Anlagenverhalten im Fehlerfall von gegenwärtig Fail-Passive nun auf das Verhalten Fail-Active oder Fail-Operative" angehoben werden, so müssen die Betriebsführung, Steuerungen, Regelungen und Sensoren etc. entsprechend den damit verbundenen Anforderungen und Aufgabenstellungen erweitert werden.
Hierzu werden dann vorrangig eine technische Fehlerdiagnose zur Fehlererkennung und Fehlerisolierung notwendig. Weiterhin eine Fehlerbehandlung, die im Fehlerfall je nach gewählter Konzeption dafür sorgt, dass:
• fehlerhafter Komponenten beseitigt werden, d.h. eine Fehlerausgrenzung z.B. durch Rekonfiguration
· ein fehlerfreier Zustand hergestellt wird, d.h. eine Fehlerbehebung - vorwärts oder rückwärts
• ein fehlerfreies Ergebnis hergestellt wird, d.h. eine Fehlerkompensierung z.B. durch Maskierung oder Korrektur
Hierzu gehört, in Abhängigkeit des zugrundegelegten Konzepts, die Konsolidierung der re- dundanten Signale z.B. via Monitoring und Voting. Darüber hinaus müssen sich die Steuerungen und Regelungen den Gegebenheiten im Fehlerfall so anpassen können, dass die Stabilität und möglichst auch die Robustheit erhalten bleibt.
Das Ziel Windkraftanlagen fehlertolerant regeln zu können und somit die technische Verfügbarkeit weiter zu erhöhen wird dadurch erreicht, indem anstelle des in Abschnitt 2 beschrie- benen aktuellen Standards des Fail-Safe Designs der Anlagen nun Verfahren eingesetzt werden, die ein Fail-Active oder ein Fail-Operative" Verhalten der Anlage im Fehlerfall
Seite 6 von 17 aufweisen. Das hier vorgeschlagene Verfahren zeichnet sich durch ein entsprechendes Verhalten im Fehlerfall aus und ist modular aufgebaut.
Im vorgeschlagenen Verfahren sollen Modelle - auch mit physikalischen Größen - eingesetzt werden, die das dynamische Verhalten des Systems, seiner Subsysteme und Komponenten beschreiben und z.B. zur Beobachtung dieser Dynamiken dienen. Die Beschreibung der Modelle erfolgt mit Hilfe von Finiten Automaten, mathematischen Funktionen und vorrangig Differentialgleichungen. Die Beschreibung kann im Zeit- oder Frequenzbereich, zeitkontinuierlich, zeitdiskret und ereignisdiskret erfolgen. In [13-15], [22],
[23], [26] sind Beispiele geeigneter Modelle der mechanischen Strukturen von Windkraftanlagen angegeben. Beispiele geeigneter Modelle der Subsysteme können [13-15],
[22-24], [26] entnommen werden. Durch den Einsatz von Modellen mit physikalischen Größen ist bei Systemen mit ähnlicher Struktur eine Übertragbarkeit und Wiederverwendbarkeit gegeben.
Herausforderungen stellen dabei generell abrupte Fehler und schleichende Fehler und dar. Zusätzliche Perspektiven, die sich aus der fehlertoleranten Regelung von Windkraftanlagen ergeben, sind:
• Early Detection of Degradation and Failures
• Maintenance on Condition
Nachstehend wird die Erfindung anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels näher erläutert. Die Figuren zeigen:
Figur 1 ein Blockschaltbild einer fehlertoleranten Regelung,
Figur 2 ein Blockschaltbild des Beobachters.
Figur 3 ein Blockschaltbild des fehlertoleranten Reglers.
Figur 4 ein Blockschaltbild des Fehler - Akkomodators.
Figur 5 ein Blockschaltbild des Reglers
Figur 6 ein Blockschaltbild der Signalkonsolidierung
Figur 7 ein Beispiel einer Signalkonsolidierung bei Triplex-Redundanz
Seite 7 von 17 Zeichnungsauflistung
Zur Beschreibung werden hier die folgenden Regelkreisgrößen verwendet:
e Vektor der Residuen
f Vektor der Fehlersignale
fa Signalvektor an Aktuatoren
fc Signalvektor an Regler
fs Signalvektor an Sensoren
r Vektor der kommandierter Sollgrößen
u Eingangsgrößenvektor
X
Vektor der geschätzter Zustände
y Regelgrößenvektor
Vektor der geschätzten Ausgangsgrößen
K Verstärkungsmatrix
S Signalvektor
In Figur 1 ist der geschlossene Regelkreis des vorgeschlagenen Verfahrens in Form eines Blockschaltbilds dargestellt. Dabei erkennt man das reale System bestehend aus Aktuatorik, Prozess und Sensorik als Regelstrecke. Weiterhin erkennt man den Beobachter, die Fehlererkennung und Fehlerdiagnose. Darüber hinaus sind Fehlerklassifikaton und Fehlertoleranter Regler abgebildet.
In Figur 2 ist das Blockschaltbild des Beobachters mit der Verstärkungsmatrix K dargestellt, der die Modelle der Aktuatoren, des Prozesses und der Sensoren nützt, um aus dem Eingangsgrößenvektor und dem Ausgangsgrößenvektor, die vektoriellen Größen: Parameter, Zustände, Ausgangsgrößen und Residuen zu schätzen.
Figur 3 zeigt in Darstellung eines Blockschaltbilds den fehlertoleranten Regler, der sich aus einem Fehler-Akkomodator und einem Regler zusammensetzt.
Figur 4 illustriert den Fehler-Akkomodator in Blockschaltbildform, der aus einem Arbitrator und einem Rekonfigurator besteht.
Seite 8 von 17 Figur 5 zeigt in Blockschaltbildform den strukturvariablen, adaptiven Regler mit der Adaptionseinrichtung. Wird, so wie hier dargestellt, mehr als ein Regler eingesetzt, dann wird eine Einrichtung verwendet, die zum prellfreien Schalten oder Überblenden zwischen den Einzelreglern dient.
Figur 6 zeigt als Blockschaltbild die Konsolidierung redundanter Signale unter Verwendung der Verfahren Voting und Monitoring.
Figur 7 gibt beispielhaft eine Möglichkeit der Konsolidierung der Signale wieder, wie sie bei angenommener Triplex-Redundanz realisiert werden kann.
Detaillierte Beschreibung und Aufbau der Funktion
Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur fehlertoleranten Regelung von Windkraftanlagen. Wie in der in Figur 1 angegebenen Struktur gezeigt, werden Beobachter, Fehlererkennung, Fehlerdiagnose, Fehlerklassifikation und fehlertolerante Regler verwendet.
Damit die fehlertolerante Regelung angemessen reagieren kann, sind Informationen über den eingetretenen Fehler erforderlich. Diese Informationen lassen sich mit Hilfe einer technischen Diagnose gewinnen. Die Diagnose soll vorrangig modellgestützt und vorzugsweise basierend auf analytischen Methoden erfolgen. Eine technische Diagnose beschreibt die Analyse des Ist-Zustands. Die Fehlerdiagnose ordnet dabei der in einer Fehlererkennung festgestellten Abweichung vom Soll-Verhalten eine Fehlerursache zu. Die Diagnose, die eine vorausgehende Fehlererkennung impliziert, lässt sich in folgende Schritte gliedern:
• Bestimmung von relevanten Schadensindikatoren (Merkmale)
• Zustandskontrolle durch den Vergleich mit Sollwerten (Symptome)
• Schadensdiagnose zur gezielten Problembeseitigung (Fehlerdiagnose)
• Auswahl des Fehlers aus einer Menge von Fehlermöglichkeiten anhand charakteristi- scher Eigenschaften, Merkmale und Symptome (Fehlerklassifikation)
Die ersten beiden Punkte beschreiben die Fehlererkennung, die eine Aussage über das Vorliegen eines Fehlers erlaubt. Mit der Fehlerdiagnose werden die erkannten Fehler identifiziert (es werden Fehlergröße, Fehlertyp, Fehlerursache und Fehlerort ermittelt).
Beobachter
Seite 9 von 17 Der Beobachter dient, wie Figur 2 entnommen werden kann, zur Ermittlung von Parametern, Zuständen und Residuen. Hierfür eignen sich verschiedene Ausführungen der Beobachter, von denen als Beispiel besonders anzuführen sind:
• das Kaiman-Filter
• das Unscented-Kalman-Filter
• Hybride Filter
• der Luenberger-Beobachter
Die Basis zum Einsatz der Beobachter bilden geeignete Modelle, wie in Abschnitt 3 angeführt. Damit lassen sich modellgestützt Parameter und Zustände identifizieren und Residuen generieren, die zur Fehlererkennung und Fehlerdiagnose verwendet werden können. Grundlage der Parameteridentifikation ist dabei die Annahme, dass die physikalischen Parameter und deren Änderungen in den Modellparametern abgebildet werden.
Fehlererkennung
Mit Hilfe der Fehlererkennung lässt sich feststellen, ob ein Fehler vorliegt, und es kann der Zeitpunkt des Auftretens des Fehlers bestimmt werden. Als geeignete Verfahren zur Fehlererkennung können beispielsweise in Betracht gezogen werden:
• Finite Automaten
• Künstliche Neuronale Netzwerke
• Paritätsgleichungen
Fehlerdiagnose
Die Fehlerdiagnose setzt eine Fehlererkennung voraus und beurteilt die aufgetretenen Fehler, um die Ursache eines aufgetretenen Fehlers zu ermitteln. Zu den geeigneten Verfahren zählen beispielsweise:
• Finite Automaten
• Künstliche Neuronale Netzwerke
• Fuzzy-Logik
• Parameteridentifikation
Fehlerklassifikator
Seite 10 von 17 Der Fehlerklassifikator wählt aus einer Menge von Fehlermöglichkeiten anhand charakteristischer Eigenschaften, Merkmale und Symptome die aufgetretenen Fehler aus. Verfahren, die sich zur Klassifikation von Fehlern eignen sind beispielsweise:
• Finite Automaten
• Künstliche Neuronale Netzwerke
• Fehler-Symptom-Bäume (strukturierte Graphen)
• Fuzzy-Logik
Fehlertoleranter Regler
Wie aus Figur 1 ersichtlich, nutzt die fehlertolerante Regelung die vektoriellen Größen: kommandierte Sollgrößen, Ausgangsgrößen, geschätzte Zustände, geschätzte Regelgrößen, Fehlersignale, Zusatzsignale. Darüber hinaus kann die fehlertolerante Regelung aktiviert und deaktiviert werden. Der fehlertolerante Regler besteht auf der ersten Subebene aus zwei Anteilen, wie Figur 3 zeigt. Dies sind der Fehler-Akkomodator und der Regler, die in den folgenden Abschnitten beschrieben werden.
Fehler-Akkomodator
Der Fehler-Akkomodator setzt sich aus den Anteilen Arbitrator und Rekonfigurator zusammen, wie in Figur 4 illustriert.
Arbitrator
Aufgabe des Arbitrators ist es unter Verwendung der ihm zugeführten Informationen eine geeignete Fehlerbehandlung vorzunehmen. Hierzu wird eine Entscheidung getroffen, wie sich im vorliegenden Fehlerfall und unter den vorherrschenden Betriebszuständen der Regler, die Aktuatoren und die Sensoren im weiteren Betrieb verhalten sollen. Dabei müssen eine entsprechend geeignete Fehlerausgrenzung, Fehlerbehebung oder Fehlerkompensierung vorgenommen werden. Die geeigneten Informationen werden an den Rekonfigurator weitergegeben. Anwendbare Verfahren zur Arbitrierung können beispielsweise sein:
• Finite Automaten
• Künstliche Neuronale Netzwerke
• Fehler-Symptom-Bäume (strukturierte Graphen)
Seite 11 von 17 • Fuzzy-Logik
Rekonfigurator
Aufgabe des Rekonfigurators ist es anhand der ihm vom Arbitrator zugeführten Informationen je nach Erfordernissen die geeignete Rückfallebene auszuwählen und die Subsysteme und die entsprechenden Ersatzsysteme anhand den Anforderungen respektive auszugliedern, einzugliedern und zu verlagern. Gegebenenfalls sind dabei Anpassungen in Struktur und Parametrisierung notwendig. Hierzu gibt der Rekonfigurator geeignete Informationen an den Regler, die Aktuatoren und die Sensoren weiter. Zur Rekonfiguration können sich beispielsweise eignen:
• Finite Automaten
• Künstliche Neuronale Netzwerke
• Fehler-Symptom-Bäume (strukturierte Graphen)
• Fuzzy-Logik
Regler
Der Regler besitzt, wie aus Figur 5 ersichtlich, einen allgemeinen Aufbau. Er setzt sich, je nach Erfordernissen, strukturvariabel (siehe z.B. [28]) aus einzelnen Mehrgrößenreglern zusammen, die bedarfsweise durch einen Adaptionsmechanismus geeignet in Struktur und Parametrisierung angepasst werden können. Die einzelnen Mehrgrößenregler können den Anforderungen entsprechend auch mit Anti-Reset-Windup Maßnahmen versehen werden, um einem durch Stellgrößenbegrenzungen (Sättigungen) verursachten Integrator-Windup vorzubeugen.
Mit Hilfe geeigneter Mechanismen (Prellfreier Schalter, Überblender, Interpolatoren etc.) können bei Verwendung mehrerer Einzelregler die Reglerausgänge anteilig berücksichtigt werden, z.B. durch Einsatz von Fuzzy-Logik, Künstliche Neuronale Netzwerke etc. Ebenso ist es möglich eine Umschaltung zwischen den einzelnen Reglerausgängen z.B. durch Prellfreie Schalter etc. vorzunehmen.
Die Strukturen der Einzelregler und die Synthesemethoden sind, unter Berücksichtigung der vorliegenden Problemstellungen und deren Erfordernissen, allgemein frei wählbar. In der Fachliteratur sind zahlreiche Verfahren hierzu aufgeführt (siehe z.B. [28-33]). Hierzu gehören
Seite 12 von 17 Regelungsverfahren, die seitens der Struktur beispielsweise mit und/oder auch folgende optionale Bestandteile auskommen:
• Führungsgrößenfilter
• Versteuerung
· internes Prozessmodell
• Störgrößenkompensation
• Beobachter
Entsprechend können die Einzelregler beispielsweise auf Stabilitätskonzepten, wie z.B. Hy- perstabilität, Dissipativität etc., basieren oder Verfahren sein, die auf differentialalgebraischen Methoden aufbauen, wie beispielsweise Feedback Linearization, Backstepping, Flatness etc. Weiterhin können sich auch Verfahren wie Gain Scheduling, Model Reference Adaptive Control, Seif Tuning Control, Modellprädiktive Verfahren, Zustandsregelungen (z.B. LQR, Riccati etc.) eignen. Auch sind PIDTVRegelungen, Robuste Regelungsverfahren (z.B. μ-Synthese, Hoo-Methode), Hybride Regler, Finite Zustandsautomaten, Künstliche Neuronale Netzwerke und Fuzzy-Logik denkbar.
Signalkonsolidierung
Die Konsolidierung redundanter Signale (siehe z.B. [27]) kann unter Verwendung von Verfahren wie Voting (siehe z.B. [34]) und Monitoring erfolgen, wie in Figur 6 als Blockschaltbild dargestellt. Als Beispiel einer Möglichkeit für den Fall einer Signalkonsolidierung bei Triplex-Redundanz dient Figur 7.
Nachweisbarkeit
Das Verfahren kann, je nach gewähltem Konzept hinsichtlich des Verhaltens im Fehlerfall, Auswirkungen auf das Layout der Windkraftanlage besitzen. In Abhängigkeit des gewählten Konzepts sind Aktuatoren, Sensoren, Steuergeräte etc. redundant vorhanden, um die Anlage fehlertolerant betreiben zu können. Dies lässt die Verwendung der beschriebenen Methode vermuten.
Über den bekannten aktuellen Stand der Anlagentechnik hinaus müssen eine Fehlererkennung, Fehlerdiagnose und Fehlerklassifikation vorhanden sein. Die Fehlerklassifikation gibt Auskunft über den aktuellen Fehlerfall, der aus der Anlagensteuerung bzw. anhand des
Seite 13 von 17 Datentransfers der Fernüberwachung ausgelesen werden kann. Dies sind Hinweise für den Einsatz der beschriebenen Methode der Fehlertoleranten Regelung.
Der Fehler-Akkomodator mit Arbitrator und Rekonfigurator sorgen im Falle der Rekonfiguration des Systems für die Anpassungen von Regelung, Aktuatorik und Sensorik. Entsprechendes Ab- und Zuschalten von Subsystemen kann festgestellt werden, was ebenso auf einen fehlertoleranten Betrieb der Anlage und damit auf das beschriebene Verfahren hinweist.
Bei den Teilen des beschriebenen Verfahrens, die in der Anwendung in Form von Algorithmen umgesetzt werden, ist die direkte Nachweisbarkeit am Wettbewerberprodukt eine Herausforderung. Durch Stimulation mit geeigneten Testsignalen und entsprechender Aufnahme der Systemantworten während Versuchen lassen sich jedoch Anzeichen für die Anwendung der beschriebenen Methode gewinnen.
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Claims

Patentansprüche
1. Antriebseinrichtung, insbesondere als Stellantrieb in einer Windkraftanlage, insbesondere als Pitchantrieb oder als Azimutantrieb einsetzbar, umfassend,
5 einen Regelkreis in welchem als Regelkreisglieder zumindest eine Regelelektronik, eine Stelleinrichtung - insbesondere ein elektromechanischer Aktuator oder ein hydraulischer Aktuator - sowie ein Sensor für die Regelgröße angeordnet sind,
eine Beobachtungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist anhand von ihr zugeführten Sollsignalen, Stellsignalen und Sensorsignalen des Regelkreises ein Modell des I 0 Regelkreises auszuführen,
eine Fehlererkennungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist anhand von Abweichungen zwischen dem Modell und dem Regelkreis, einen Fehler zu identifizieren, und
eine Anpassungseinrichtung, welche dazu eingerichtet ist bei Vorliegen des Fehlers das 15 Verhalten des Regelkreises im Sinne eines fehlerfreien Verhaltens anzupassen.
2. Antriebseinrichtung nach Anspruch 1 , in welchem wenigstens ein zu einem der Regelkreisglieder redundant vorgesehenes Ersatzregelkreisglied vorhanden ist und in welchem die Anpassungseinrichtung dazu eingerichtet ist den Regelkreis bei einem Fehler des besagten Regelkreisgliedes über das Ersatzregelkreisglied zu führen.
20 3. Antriebseinrichtung nach Anspruch 2, in welchem das besagte Regelkreisglied und das
Ersatzregelkreisglied Sensoren sind und in welchem die Anpassungseinrichtung dazu eingerichtet ist ein Ausgangssignal eines der Sensoren dem Regelkreis zuzuführen.
4. Antriebseinrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 3, in welchem die Anpassungseinrichtung dazu eingerichtet ist das Übertragungsverhalten der
25 Regelelektronik anzupassen.
5. Antriebseinrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, in welchem die Regelelektronik mehrere redundant ausgeführte Subregeleinheiten umfasst und in welchem die Anpassungseinrichtung dazu eingerichtet ist ein Stellsignal einer der Subregeleinheiten dem Regelkreis zuzuführen.
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6. Verfahren zur Regelung einer Antriebseinrichtung, insbesondere eines Stellantriebs in einer Windkraftanlage, insbesondere eines Pitchantriebs oder eines Azimutantriebs, wobei die Antriebseinrichtung einen Regelkreis umfasst, in welchem als Regelkreisglieder zumindest eine Regelelektronik, eine Stelleinrichtung - insbesondere ein elektromechanischer Aktuator oder ein hydraulischer Aktuator - sowie ein Sensor für die Regelgröße angeordnet sind, welches die Schritte umfasst:
Ausführen eines Modells des Regelkreises,
Erkennen einer Abweichung zwischen einem Verhalten des Modells und des Regelkreises,
Identifizieren eines Fehlers anhand der Abweichung,
Anpassen des Verhaltens des Regelkreises anhand des identifizierten Fehlers im Sinne eines fehlerfreien Verhaltens.
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