Aktive Schwingungsreduzierung für Planetengetriebe

Gerade in mobilen Anwendungen wie etwa Automobilgetrieben oder Luftfahrtantrieben bieten Planetengetriebe Vorteile. Im Vergleich zu gewöhnlichen Stirnradgetrieben weisen sie eine höhere Leistungsdichte auf. Bei der Auslegung der Planetengetriebe entstehen jedoch einige Zielkonflikte. Die primären Ziele sind der Wirkungsgrad und das Gewicht, aber das Betriebsgeräusch darf das akzeptable Niveau nicht überschreiten. Die Verantwortlichen können dem z.B. mit Zahnflankenkorrekturen begegnen. Leider stimmen die optimalen Lösungen für die einzelnen Ziele nicht zwingend überein.

Versuchsaufbau zur aktiven Schwingungsberuhigung

Der Einsatz aktiver Schwingungsberuhigung kann die Nachteile bestehender Lösungsansätze überwinden. Aktive Schwingungsberuhigung ermöglicht leisere Fahrzeuge und Maschinen. Zusätzlich kann auch der Wirkungsgrad gesteigert werden, weil die Verantwortlichen weniger Rücksicht auf die Geräuschentstehung nehmen müssen und so den Wirkungsgrad als Auslegungsziel priorisieren können. Dazu ist eine genaue Kenntnis der zu beruhigenden Schwingung nötig. Die Zahneingriffschwingung von Planetengetrieben ist hochgradig moduliert. Das liegt am periodischen Umlauf der Planetenräder.

Am IMS steht daher ein modularer Prüfstand zur aktiven Schwingungsberuhigung von Planetengetrieben zur Verfügung. Der Prüfstand kann verschiedene Planetengetriebe bei genau definierten Betriebsbedingungen betreiben. Er verfügt über eine Vielzahl von Sensoren, unter anderem Kraftsensoren, Beschleunigungsaufnehmer und Mikrofone. Mehrere Inertialmassenaktoren können an verschiedenen Stellen zum Einsatz kommen. Ein leistungsfähiger Echtzeitrechner kann neuartige Regelungsalgorithmen ausführen. Ein Nachteil bestehender Algorithmen wie z.B. dem FxLMS ist die Abhängigkeit von einem genauen Modell des Übertragungswegs der Schwingungen. Änderungen am System können aber zu Abweichungen zwischen Modell und Realität führen. Das führt dann zur Scheitern der modellbasierten Regelung. Deshalb konzentriert sich die derzeitige Forschung auf modellfreie Regelungsalgorithmen.