Der beschriebene Ansatz zur Störgrößenschätzung wurde am bestehenden ZRA-Versuchsstand auf einem echtzeitfähigen Rapid Prototyping System mit offener Steuerungsplattform implementiert und experimentell getestet (Bild 2). Der Motorstrom wird dabei über eine analoge Schnittstelle von der zentralen Regelungsbaugruppe (CU) an das Echtzeitsystem übertragen. Das Signal des zusätzlichen tischseitig steif angebundenen MEMS-Beschleunigungssensors wird analog eingelesen, wodurch eine hochdynamische Schätzung mit schnellen Abtastraten erfolgen kann. Auf der Echtzeithardware werden die beiden analogen Sensorsignale zunächst digital aufbereitet. Anschließend erfolgt die Onlineschätzung der Störgrößen in jedem Takt. Die Auswertung sowie die überlagerten Steuerungsfunktionalitäten sind auf einem zusätzlichen Steuerungsrechner umgesetzt.
In einem ersten Schritt soll mit dem Störgrößenschätzer die im Vorschubbetrieb auftretende Reibung ermittelt werden. Dazu führt der Maschinenschlitten einen Bewegungssatz mit unterschiedlichen Vorschubgeschwindigkeiten aus, wobei die resultierende Reibkraft jeweils im stationären Bewegungszustand bei konstanter Verfahrgeschwindigkeit ermittelt wird. Aus den resultierenden Stützstellen kann daraus eine Reibungskurve interpoliert werden, welche die Reibkraft in Abhängigkeit von der Vorschubgeschwindigkeit abbildet. Die in Bild 3 gezeigte Reibkurve enthält dabei alle am Kraftfluss beteiligten mechanischen Übertragungselemente und weist das typische nichtlineare Reibungsverhalten mit verschiedenen Reibungsbereichen auf (Stribeck-Kurve). Zugleich tritt nur eine geringfügige Abhängigkeit der Reibung von der Bewegungsrichtung auf, welche unter anderem durch das Auf- respektive Abrollen des Kabelschlepps verursacht wird.
Bildergalerie
Außer den Reibungseffekten treten während des Maschinenbetriebs üblicherweise auch prozessbedingte Lastkräfte auf, welche extern auf die Achsstruktur einwirken und das dynamische Genauigkeitsverhalten negativ beeinflussen. In einem zweiten Schritt soll aus diesem Grund eine sägezahnförmige Lastkraft, welche mithilfe des verbauten LDA erzeugt wird, als zusätzliche Störkraft in die Vorschubachse eingeleitet und geschätzt werden. In Bild 4 ist hierzu die mit dem Schätzverfahren ermittelte im Vergleich zur tatsächlichen. gemessenen LDA-Störkraft dargestellt. Hierbei zeigt sich, dass auch extern einwirkende Prozesskräfte durch das beschriebene Verfahren zuverlässig geschätzt werden können.
Fazit und Ausblick
Die Ergebnisse zeigen, dass mit abtriebsseitig integrierter MEMS-Beschleunigungssensorik reibungs- sowie prozessbedingte Störkräfte an elektromechanischen Vorschubachsen mit ZRA geschätzt werden können. Neben dem Beschleunigungssignal und dem ohnehin vorliegenden Motorstrom benötigt die entwickelte Schätzstruktur keine zusätzlichen externen Sensorsignale, wodurch das Verfahren grundsätzlich auch direkt in der Steuerung umgesetzt werden kann.
Die Kenntnis beziehungsweise die Schätzung von auftretenden Störgrößen im Maschinenbetrieb ist aus zweierlei Hinsicht zweckmäßig: Erstens können während der Vorschubbewegung respektive während des Prozesses Informationen über den aktuellen Maschinenzustand ermittelt werden. So kann beispielsweise durch eine fortlaufende Onlineidentifizierung des Reibverhaltens der Verschleiß der gesamten Maschine überwacht werden. Zweitens können die identifizierten Störkräfte der überlagerten Antriebsregelung zusätzlich zurückgeführt werden, wodurch deren Einfluss minimiert werden kann.
Die Arbeit geht einher mit einer ganzheitlichen Verbesserung des dynamischen Verhaltens der Vorschubachse. Das Potenzial dieses kompensierenden Regelkreises wird derzeit durch umfangreiche experimentelle Untersuchungen erforscht. Die Autoren danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die Finanzierung des Projekts „Kompensation des Umkehrspiels in Zahnstange-Ritzel-Antrieben durch die Erfassung der Beschleunigung des Maschinentisches“ (Projektnummer 271104968). MM
Stand: 08.12.2025
Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Einwilligung in die Verwendung von Daten zu Werbezwecken
Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel Communications Group GmbH & Co. KG, Max-Planckstr. 7-9, 97082 Würzburg einschließlich aller mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von redaktionellen Newslettern nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen können hier abgerufen werden.
Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere (redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote. Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.
Meine Einwilligung umfasst zudem die Verarbeitung meiner E-Mail-Adresse und Telefonnummer für den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern wie z.B. LinkedIN, Google und Meta. Hierfür darf die Vogel Communications Group die genannten Daten gehasht an Werbepartner übermitteln, die diese Daten dann nutzen, um feststellen zu können, ob ich ebenfalls Mitglied auf den besagten Werbepartnerportalen bin. Die Vogel Communications Group nutzt diese Funktion zu Zwecken des Retargeting (Upselling, Crossselling und Kundenbindung), der Generierung von sog. Lookalike Audiences zur Neukundengewinnung und als Ausschlussgrundlage für laufende Werbekampagnen. Weitere Informationen kann ich dem Abschnitt „Datenabgleich zu Marketingzwecken“ in der Datenschutzerklärung entnehmen.
Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die hier genannten Zwecke verwendet werden. Dies gilt nicht für den Datenabgleich zu Marketingzwecken.
Recht auf Widerruf
Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter https://contact.vogel.de abrufbare Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde ich in der Datenschutzerklärung, Abschnitt Redaktionelle Newsletter.
* Felix Brenner, M. Sc. ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe 4 „Antriebssysteme und -regelung“ am Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) in Stuttgart. Prof. Dr.-Ing. Alexander Verl leitet das Institut und ist Professor an der Universität Stuttgart. Dr.-Ing. Armin Lechler ist stellvertretender Institutsleiter und geschäftsführender Oberingenieur. www.isw.uni-stuttgart.de