Mit einer Bibliothek für Matlab Simulink ermöglicht Faulhaber jetzt die Simulation des dynamischen Verhaltens seiner Antriebssysteme. Mit nur wenigen Klicks können verschiedene Antriebe ausprobiert werden. Die Simulationssoftware bietet dafür eine Blockdiagrammumgebung mit grafischer Oberfläche, in der Simulationen mit virtuellen Modellen ohne Programmieraufwand erstellt werden können.
In der Bibliothek sind alle bürstenlosen DC-Motoren des Herstellers mit den passenden Encodern und Motion Controllern hinterlegt. Zusammenhänge lassen sich mit mathematischen Gleichungen beschreiben. Im Modell werden dann diese Gleichungen für die Teilsysteme miteinander verbunden, genau wie die Einzelteile bei der Montage eines physischen Motors. Die Bibliothek wird online bereitgestellt und ergänzt vorhandene Werkzeuge wie den Drive Calculator. Sie kann zur Auswahl eines Antriebssystems oder zur modellbasierten Einbindung in die Anwendung verwenden werden. Darüber hinaus kann die Simulation auch genutzt werden, um einen digitalen Zwilling des Antriebs zu erstellen und diesen für Funktionen in IoT- und Industrie 4.0-Anwendungen zu nutzen.
Sensorsystem und Regelung einbinden
Dank der Modellierung von typischen Einflüssen verschiedener Sensorsysteme ist es möglich, einen realistischen Drehzahlverlauf zu simulieren. Die Antriebsmodelle kann der Anwender auch nutzen, um eigene Regler zur Ansteuerung der bürstenlosen DC-Motoren zu entwickeln. Das ersetzt zwar nicht den Test an physischen Motoren, doch der Zeitaufwand und die Risiken bei der Entwicklung lassen sich so laut Hersteller deutlich reduzieren.
Für die Simulation eines geregelten Antriebssystems stehen Bausteine zur Drehmoment-, Drehzahl- und Positionsregelung zur Verfügung. Die Grundlage liefern Motion Controller der Generation 3.0, wie zum Beispiel die Modelle MC 3001, MC 3603 und MC 5005. In Verbindung mit einem Motor aus der Bibliothek und einer konfigurierbaren Lastträgheit können dieselben Regelparameter ermitteln wie bei einem physischen Motion Controller. So ist es beispielsweise möglich, realitätsnahe Positionierzeiten zu bestimmen, die Regelparameter anzupassen oder das Verhalten des Antriebs beim Einsatz unterschiedlicher Konzepte zu vergleichen.
Quelle: Faulhaber
