Regelungsmethoden

Regelungsmethoden umfassen Verfahren zur Beeinflussung dynamischer Systeme, damit deren Ausgang einem gewünschten Verlauf folgt oder einen Zielwert erreicht. Allgemein differenziert man zwischen offenen und geschlossenen Regelungen: Bei offenen Regelungen erfolgt kein Feedback, während geschlossene Regelungen Messwerte nutzen, um Abweichungen zu kompensieren.

Klassische Regelung umfasst vor allem lineare, zeitinvariante Systeme und Regler wie P, PI, PD und PID. Der Entwurf erfolgt häufig im Frequenzbereich (Bode-Plot, Nyquist, Root-Locus). Vorteile sind Einfachheit und robuste Leistung in einfachen Anwendungen. Grenzen ergeben sich durch geringe Robustheit gegenüber Nichtlinearitäten, Störungen und Verzögerungen sowie eingeschränkte Leistungsfähigkeit bei komplexen Systemen.

Moderne Regelung setzt stärker auf Zustandsregelung, Beobachter und Optimierung. Typen sind Zustandsregelung (Zustandsrückführung), LQR/LQG, Model Predictive Control (MPC), robuste Methoden (H-Infinity) sowie adaptive, Sliding-Mode-, Fuzzy- oder neuronale Regelung. Diese Ansätze berücksichtigen Mehrgrößen, Unsicherheiten und Verzögerungen und arbeiten oft im Zustandsraum.

Der Entwurf umfasst Modellbildung der Regelstrecke, Auswahl des Reglertyps, Parametrisierung, Stabilitäts- und Leistungsanalyse (Lyapunov, BIBO), Simulation, Implementierung und Feinabstimmung. Wichtige Kriterien sind Stabilität, Tracking-Genauigkeit, Robustheit, Reaktionszeit, Störunterdrückung und Realisierbarkeit der Berechnungen.

Anwendungen finden sich in der Industrie (Prozessregelung, Temperatur- und Druckregelung), Antriebstechnik, Robotik, Fahrzeugtechnik sowie Gebäude- und Energietechnik. Trends gehen zu integrierten Modellen, Echtzeit-Optimierung, verteilten bzw. Edge-Computing-Lösungen und sicherheitskritischen Regelungen.