Die vorliegende Arbeit befasst sich mit einem systemorientierten und Software-basierten Verfahren zur Optimierung des Wirkungsgrades von modernen elektrischen Antrieben. Hierzu wird eine Modellprädiktive Regelung für eine umrichtergespeiste Asynchronmaschine (ASM) entwickelt. Neuartige Kostenfunktionen und höhere Prädiktionshorizonte stehen im Mittelpunkt. Weiterhin wird eine kostengünstige FPGA-Plattform für Hardware-Implementierungen in Echtzeit benutzt.

Die herkömmliche Kostenfunktion wird neu definiert, um Schalt- und Durchlassverluste des jeweiligen Halbleiters explizit zu betrachten. So können die Wechselrichterverluste effektiver reduziert werden. Die vorgeschlagene Kostenfunktion übertrifft die herkömmliche Kostenfunktion durch die Verbesserung der Trade-off-Kurve zwischen den Wechselrichterverlusten und der harmonischen Verzerrung des Stroms, die die Oberschwingungs-Stromwärmeverluste in der ASM verursacht. Um auch Oberschwingungs- Ummagnetisierungsverluste der ASM einzubeziehen, wird die entwickelte Kostenfunktion erweitert. Die Oberschwingungsverluste der ASM sind für eine systemorientierte Wirkungsgradoptimierung besonders wichtig, da sie die gleiche Größenordnung wie die Wechselrichterverluste im Niederspannungsbereich haben.

Ein Unterscheidungsmerkmal der entwickelten prädiktiven Regelung ist die Minimierung der Wechselrichter- und Oberschwingungsverluste der ASM in derselben Kostenfunktion. Sie ermöglicht dem Regler einen systemorientierten optimalen Wirkungsgrad zu liefern und gleichzeitig seine hohe Dynamik beizubehalten. Ebenso kann der Regler die Verluste gezielt zwischen dem Wechselrichter und der ASM, abhängig vom Betriebspunkt und der Anwendung, verschieben. Die Vermeidung unerwünschter Temperaturen im Wechselrichter oder der ASM ist hier lohnenswert. Die Vorteile der entwickelten Kostenfunktion für die Wirkungsgradoptimierung der Umrichter gespeisten ASM und deren dynamisches Verhalten werden experimentell evaluiert. Die Ergebnisse bestätigen die überragende Leistung der entwickelten Modellprädiktiven Regelung gegenüber standardisierten Pulsweitenmodulation-basierten Regelungsverfahren.

Um den Prädiktionshorizont zu erhöhen, wird im letzten Teil dieser Arbeit ein Konzept, basierend auf dem dynamischen Programmierung-Optimierungsverfahren (DP), entwickelt. Diese Herangehensweise sichert den linearen Anstieg des Prädiktions- und Optimierungsaufwandes und hält den Rechenaufwand in leistbaren Grenzen. Um den Algorithmus erfolgreich in Echtzeit implementieren zu können, werden „Resource Sharing“-Verfahren für FPGA ausführlich diskutiert. Die Modellprädiktive Regelung mit höheren Prädiktionshorizonten, basierend auf dem DP-Verfahren und „Resource Sharing“, wird durch Simulationen und experimentelle Ergebnisse evaluiert.