Regleralgorithmen

Regleralgorithmen sind Rechenverfahren, die das Verhalten dynamischer Systeme steuern, indem sie eine Stellgröße in Abhängigkeit von der Abweichung zwischen einer gewünschten Referenz (Setpoint) und dem gemessenen Prozesswert anpassen. Sie finden Anwendung in der Automatisierung, im Maschinenbau, in der Robotik und in der Prozesssteuerung, um Stabilität, Nachführung der Zielgröße und Robustheit gegenüber Störungen sicherzustellen.

Zu den verbreiteten Ansätzen gehören klassische kontinuierliche Regler wie der Proportional-Integral-Derivative-Regler (PID). Ein PID-Regler berechnet die Stellgröße u(t) aus der Abweichung e(t) = Referenz − Messwert durch u(t) = Kp·e(t) + Ki·∫ e(τ) dτ + Kd·de(t)/dt. Ergänzend kommen Lead-/Lag-Verstärker zum Formung der Reaktion, sowie diskrete Implementierungen für digitale Steuerungen zum Einsatz. Neben diesen linearen Reglern gibt es fortgeschrittene Familien wie Zustandsregler, modellbasierte Regelung (z. B. Model Predictive Control, MPC), adaptiv arbeitende Regler und robuste Regler; je nach Systemmodell und Störstruktur unterscheiden sich Annahmen, Stabilität und Leistung.

Design und Bewertung umfassen Modellbildung, Wahl des Reglertyps, Parametertuning und Validierung. Typische Zielgrößen sind geringe Einschwingung, kurze Anstiegszeit, geringe Überhöhung und kleiner stationärer Fehler. Bekannte Tuning-Verfahren sind Ziegler-Nichols, Cohen-Coon oder Optimierungsansätze. Digitale Regler erfordern Typisierung und Diskretisierung (z. B. Zero-Order Hold oder Tustin-Transformation). Die Implementierung muss zusätzlich Grenzen von Sensoren, Aktuatoren und Rechenkapazität berücksichtigen.