Kran-Entwicklung: Validierung von Adams bis HIL

Paradigmenwechsel in der Kranentwicklung: Von Trial-and-Error zur Simulationsvalidierung

In der traditionellen Kranentwicklung dominierte lange Zeit die „Trial-and-Error-Methode“: Zuerst wird ein Prototyp gebaut, dann getestet, und nach der Fehlersuche folgt die Nacharbeit. Die Herstellung eines Prototyps für einen großen intelligenten Kran kostet schnell mehrere Millionen Yuan, und ein einziger Test unter Extrembedingungen – etwa ein Notstopp bei voller Last oder das Heben bei Schräglast – kann Geräteschäden oder sogar Sicherheitsunfälle verursachen. Mit der zunehmenden Intelligenz der Krane wächst die Komplexität der Steuerungssysteme exponentiell, und die traditionellen Methoden stoßen längst an ihre Grenzen.

Das Entwicklungsteam von Kelude kennt diesen Schmerzpunkt genau und hat auf Systemebene ein Forschungs- und Entwicklungsframework mit „mehrstufiger Simulationsvalidierung“ aufgebaut. Der Kerngedanke dieses Systems: Bevor das physische Produkt gebaut wird, werden über 90 % der Steuerungslogik validiert und über 90 % der Extrembedingungen simuliert. Dadurch wird das Risiko in der realen Testphase minimiert und die Entwicklungszeit um mehr als 40 % verkürzt.

Co-Simulationsplattform: Die Adams + Simulink-Architektur

Die Co-Simulation ist das Fundament des Kelude-Entwicklungssystems. Die Plattform basiert auf zwei zentralen Engines:

Adams (Mehrkörperdynamik-Simulation)

Adams (Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems) bildet das mechanische Modell des Krans ab – einschließlich aller Bewegungsgelenke wie Ausleger, Drehwerk, Hubwerk, Fahrwerk und Seilscheibensystem. Durch die präzise Definition von Masse, Trägheit, Steifigkeit und Dämpfungsparametern aller Bauteile kann Adams das dynamische Verhalten des Krans unter komplexen Betriebsbedingungen mit hoher Genauigkeit simulieren – einschließlich struktureller Elastizität, Mehrkörperkopplungsschwingungen und nichtlinearer Kontaktphänomene. Das Modell berücksichtigt zudem die flexiblen Eigenschaften des Drahtseils, um das Pendelverhalten beim Heben realistisch abzubilden.

Simulink (Steuerungssystem-Simulation)

Simulink bildet die Steuerungsalgorithmen des Krans ab – einschließlich der Geschwindigkeits-/Positions-Regelkreise aller Antriebe, der Pendeldämpfungslogik, des Lastmomentbegrenzer-Algorithmus (LML) sowie der Sicherheitsverriegelungslogik. Die in Simulink ausgeführte Steuerungslogik ist strikt identisch mit dem Programm, das später auf der realen SPS läuft.

Co-Simulationsschnittstelle

Adams und Simulink tauschen über die Co-Simulationsschnittstelle bidirektional Echtzeitdaten aus: Adams übergibt die aktuellen Positionen, Geschwindigkeiten, Beschleunigungen und Drehmomente aller Antriebe an Simulink, während Simulink die Steuerbefehle des Controllers (z. B. Frequenzsollwerte für den Frequenzumrichter, Bremssignale) an Adams zurücksendet. Diese geschlossene Simulationsarchitektur ermöglicht es den Entwicklern, die gesamte Validierungskette – „Sensorabtastung → Controllerberechnung → Aktuatorantwort → mechanische Systemdynamik“ – vollständig in der virtuellen Umgebung durchzuführen.

SIL-Testprozess (Software-in-the-Loop)

Der SIL-Test ist die erste Validierungsstufe über der Co-Simulation. In der SIL-Phase wird die Steuerungssoftware (noch nicht auf SPS-Hardware deployt) als PC-ausführbares Programm kompiliert und auf demselben oder einem im selben Netzwerk verbundenen Rechenknoten wie das Adams/Simulink-Modell ausgeführt.

Der Kernwert des SIL-Tests liegt in:

• Validierung der Steuerungslogik: Sicherstellung, dass Geschwindigkeitskurven, Beschleunigungs-/Verzögerungszeiten und Sicherheitsverriegelungsbedingungen aller Antriebe mit der Spezifikation übereinstimmen
• Grenzwerttests: Testen des Steuerungsverhaltens für alle Eingangssignalkombinationen auf Softwareebene – sowohl für normale als auch für anormale Bedienabläufe
• Regressionstests: Automatisches Ausführen der SIL-Testsuite nach jeder Iteration der Steuerungssoftware, um sicherzustellen, dass Änderungen keine neuen Fehler einführen

Das Kelude-Team hat eine Bibliothek mit über 200 SIL-Testfällen aufgebaut, die alle Betriebsmodi und Sicherheitsfunktionen abdeckt.

HIL-Test (Hardware-in-the-Loop): Echte SPS + virtuelles Prozessmodell

Der HIL-Test ist das verbindende Element im Kelude-Entwicklungssystem. Die Kernarchitektur:

Echte SPS (S7-1500) + Echtzeitsimulator (Echtzeitausführung des Adams-Modells)

Beim HIL-Test:

1. Getestet wird die reale S7-1500-SPS mit der finalen Version des Steuerungsprogramms (identisch mit dem Einsatz im Feld)
2. Die SPS kommuniziert über PROFINET/Profinet IO mit dem Echtzeitsimulator
3. Der Simulator führt das Adams-Modell in Echtzeit aus und liefert der SPS die virtuellen Sensorsignale (Winkel-Encoder, Lastsensor, Endschalter usw.)
4. Die Ausgänge der SPS (Frequenzumrichter-Steuerworte, Bremssignale usw.) werden vom Simulator in Echtzeit empfangen und treiben das virtuelle mechanische Modell an

Der größte Vorteil dieser Architektur: SPS-Hardware im Regelkreis, reales Steuerungsprogramm in Ausführung und virtuelles Prozessmodell als Reaktion – alle drei Bedingungen sind gleichzeitig erfüllt. Damit ist eine umfassende Hardware-Validierung des Steuerungssystems ohne realen Kran möglich.

Testabdeckung für Extrembedingungen

Das Kelude-Validierungssystem führt systematische Simulationstests für folgende Extrembedingungen durch:

Für jeden Betriebsmodus wird ein detaillierter Simulationsprüfbericht erstellt, der quantitative Daten wie Zeitbereichsantwortkurven, Frequenzanalyse und Ermüdungsschadensbewertung enthält. Diese dienen als Referenzmaßstab für die Validierung an der realen Maschine.

Validierungsprozess vom Simulationsmodell zur realen Maschine mit geschlossenem Datenkreislauf

Das Forschungs- und Validierungssystem von Kelude etabliert einen vollständigen „V-förmigen“ Validierungsprozess:

1. Anforderungsanalyse und Simulationsplanung: Definition von Testfällen und Abnahmestandards auf allen Ebenen auf Basis von Konstruktionsspezifikationen und Normenanforderungen
2. Modellaufbau und Kalibrierung: Erstellung von Adams-Mehrkörperdynamikmodellen und Simulink-Regelungsmodellen, Kalibrierung der Modelle anhand von Bauteilprüfdaten
3. SIL-Validierung: Reine Software-Validierung der Steuerungslogik
4. HIL-Validierung: Echtzeitsimulation mit PLC-Hardware-in-the-Loop
5. Validierung an der realen Maschine: Durchführung kritischer Betriebsmodustests an echten Kränen und Erfassung realer Messdaten
6. Geschlossener Datenkreislauf und Modelliteration: Rückführung der realen Messdaten in das Simulationsmodell, Korrektur der Modellparameter und Verbesserung der Simulationsgenauigkeit

Dieser geschlossene Regelkreis ermöglicht es dem Simulationsmodell, mit jedem Projekt kontinuierlich zu „lernen“, wodurch die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität stetig abnimmt. Die Daten von Kelude zeigen, dass die Abweichung zwischen Simulation und realer Messung bei kritischen Betriebsmodi nach mehr als drei Modelliterations- und Kalibrierungszyklen auf unter 5 % reduziert werden konnte.

Teamstruktur für Forschung & Entwicklung und Patentstrategie

Das F&E-Team von Kelude ist nach dem Drei-Säulen-Prinzip „Systemsimulation + Regelungsalgorithmen + Hardwaretests“ organisiert:

• Abteilung Systemsimulation: Verantwortlich für Adams-Mehrkörperdynamikmodellierung, Wartung der Co-Simulationsplattform und Design von Testfällen für Grenzbetriebsbedingungen
• Abteilung Regelungsalgorithmen: Verantwortlich für die Entwicklung von Simulink-Regelungsmodellen, Pendeldämpfungsalgorithmen, Bahnplanungsalgorithmen und Sicherheitslogikdesign
• Abteilung Test & Validierung: Verantwortlich für den Aufbau der SIL/HIL-Testplattformen, die Durchführung von Tests und die Erstellung von Analyseberichten

Im Bereich der Patentstrategie hat Kelude mehrere Patente rund um das Simulationsvalidierungssystem angemeldet, darunter: Co-Simulationsschnittstellenmethoden, HIL-Testvorrichtungsstrukturen, automatische Generierungsalgorithmen für Grenzbetriebs-Testmatrizen sowie Verfahren zur Kalibrierung des geschlossenen Datenkreislaufs zwischen Simulation und realer Maschine. Diese Patente schützen nicht nur die technologischen Ergebnisse, sondern bilden auch einen technologischen Burggraben für Kelude im Bereich der Simulationsvalidierung intelligenter Krane.

Erwähnenswert ist, dass das Forschungs- und Validierungssystem von Kelude nicht nur für die Entwicklung neuer Modelle geeignet ist, sondern auch für die intelligente Aufrüstung bestehender Krane im Einsatz. Der Unterschied besteht darin, dass bei Umbauprojekten das Simulationsmodell auf Basis der tatsächlich gemessenen Strukturparameter rückwärts aufgebaut werden muss und die Schnittstellenkompatibilität sowie die Sicherheitsverriegelungslogik zwischen altem und neuem Steuerungssystem in der Simulation besonders geprüft werden müssen. Für spezifische Anforderungen an die Simulationsvalidierung explosionsgeschützter Krane verweisen wir auf das Fachthema Explosionsschutz; für Anwendungsbeispiele der Simulationsvalidierung in realen Umbauprojekten verweisen wir auf das Fachthema Umbauprojekte.

Wirtschaftlicher Nutzen und technologischer Wert des Validierungssystems

Aus wirtschaftlicher Sicht ist das Kosten-Nutzen-Verhältnis des Forschungs- und Validierungssystems von Kelude äußerst bemerkenswert. Laut Statistiken des Forschungszentrums:

• Reduzierte Anzahl von Prototypeniterationen: Von durchschnittlich 4–5 physischen Prototypeniterationen im herkömmlichen Modell auf jetzt 1–2 Iterationen; bei einigen ausgereiften Modellen wird direkt „einmal konstruiert, einmal montiert, einmal bestanden“ erreicht
• Verkürzte Testzyklen: Der vollständige Validierungszyklus von der Simulation bis zur realen Maschine wurde von ursprünglich 12–18 Monaten auf 7–10 Monate reduziert
• Geringere Ausfallraten vor Ort: Die Ausfallrate der Steuerungssysteme innerhalb von 12 Monaten nach Inbetriebnahme ist im Vergleich zur Zeit vor Einführung des Systems um 76 % gesunken
• Höhere Zertifizierungsquote: Die Erstbestehungsquote der Typprüfung wurde von 65 % auf über 92 % gesteigert

Aus technologischer Sicht zeigt sich der Wert des Systems auf drei Ebenen: Erstens schafft es eine digitale Entwicklungskette vom virtuellen Simulationsmodell bis zur physischen Einheit, sodass Konstruktionsänderungen innerhalb weniger Stunden simulationsbasiert validiert werden können, anstatt Wochen auf einen Prototypenumbau zu warten. Zweitens legt die große Menge an Simulationsdaten das Datenfundament für zukünftige intelligente Aufrüstungen der Produkte (wie Digitaler Zwilling und Prädiktive Wartung). Drittens ermöglicht der standardisierte Validierungsprozess eine effiziente Wiederverwendung von Erfahrungen über verschiedene Projekte hinweg, wodurch die Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter erheblich verkürzt wird.

Das Forschungs- und Validierungssystem von Kelude hat derzeit drei interne Überprüfungs- und Technologieiterationsrunden durchlaufen. Die Anmeldung relevanter Softwareurheberrechte und die Einleitung von Normungsvorhaben sind in Arbeit. In Zukunft plant das Team, das Validierungssystem auf das Management über den gesamten Lebenszyklus von Kranen auszuweiten, einschließlich: zustandsbasierter Gesundheitsüberwachung im Betrieb auf Basis des Digitalen Zwillings, Restlebensdauervorhersage auf Basis von Simulationsdaten sowie Validierung von Remote-Software-Upgrades auf Basis von HIL-Tests.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)