Zeitoptimale Trajektorienplanung für einen flexiblen Ausleger

Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit der zeitoptimalen Trajektorienplanung für einen flexibler Ausleger. Ziel ist es, dieses dynamische System, unter Einhaltung gewisser Restriktionen, in kürzest möglicher Zeit von einer Ruhelage in eine andere zu überführen. Zunächst wird ein infinit-dimensionales mathematisches Modell für dieses verteilt- parametrische System erstellt, welches anschließend zu einem finit-dimensionalen linearen Approximationsmodell vereinfacht wird. Den Hauptteil dieser Arbeit bildet die Berechnung zeitoptimaler Trajektorien mit zwei verschiedenen Vorgehensweisen. Die gegebene dynamische Optimierungsaufgabe wird dazu bei beiden Methoden schrittweise zu einer statischen vereinfacht. Aufgrund der Linearität des Systems ist es besonders einfach dessen Abtastsystem zu bestimmen, welches zuerst herangezogen wird um ein geeignetes statisches Optimierungsproblem zu formulieren. Vom Industriepartner kam der Wunsch zusätzlich eine flachheitsbasierte Methode der Trajektorienplanung zu erarbeiten. Unter Einbindung des flachen Ausganges in die dynamische Optimierungsaufgabe und einer zweckmäßigen Parametrierung dessen, lässt sich die gegebene Aufgabe wiederum durch ein statisches Optimierungsproblem ausdrücken. Der Vergleich der Vorzüge und die Qualität der Lösungen dieser beiden Methoden steht dabei im Vordergrund. Abschließend sollen durch Versuche am Messedemonstrator die praktische Verwendbarkeit der geplanten Trajektorien untersucht werden.The master thesis at hand addresses time-optimal planning of trajectories for a flexible link. The goal is to convey this dynamic system, in compliance with certain restrictions, from one equilibrium into another in the shortest possible time. Initially, an infinite-dimensional mathematical model is created for this distributed- parameter system, which is subsequently simplified into a finite-dimensional linear approximation model. The main part is made up by the construction of time-optimal trajectories with two different approaches. Both methods, the given dynamic optimization task is being gradually simplified to a static one. Due to the linearity of the system, it is particularly easy to determine its sampling system, which is first used to formulate a suitable static optimization problem. The industrial partner suggested that a flatness-based method of trajectory planning will be developed additionally. By incorporating the flat output into the dynamic optimization task and a appropriate parameterization of it, the given task can again be expressed by a static optimization problem. The comparison of the advantages and the quality of the solutions of both of the methods is prioritized here. Finally, the practical applicability of the planned trajectories should be investigated by means of experiments on the fair demonstrator.eingereicht von: Treml Paul BScUniversität Linz, Masterarbeit, 2018(VLID)331203