Ein modernes Antriebssystem, das den Namen Smart Drive verdient, ist nicht nur ein Motor mit digitalem Interface. Er ist ein eigenständig agierendes mechatronisches System das weitere Fähigkeiten hat: seinen Betriebszustand erfassen, Regelungsparameter selbstständig optimieren oder beispielsweise dynamisch auf Prozess‑ und Laständerungen reagieren. Entscheidend ist dabei nicht mehr die Vernetzung nach außen, sondern immer öfter die Intelligenz im Inneren des Antriebs, insbesondere im Regelkreis.
Embedded Intelligence: Rechenleistung wandert in den Drive
Antriebsregler verfügen heute über hochperformante Mikrocontroller, DSPs oder SoCs, die weit über klassische Aufgaben der Strom‑, Drehzahl‑ oder Lageregelung hinausgehen. Diese Rechenleistung bildet die Grundlage für fortgeschrittene Algorithmen direkt im Drive. Das ermöglicht Dinge wie Online‑Identifikation von Motor‑ und Lastparametern, modellbasierte Zustandsbeobachter oder adaptive und prädiktive Regelungsverfahren. Damit wird der Antrieb zunehmend unabhängig von externen Steuerungssystemen. Smartness entsteht hier durch lokale Entscheidungsfähigkeit.
Smart Drives werden zum aktiven Teil der Maschinenstabilität
Selbstoptimierende Regelung statt statischem Parametrieren
Ein zentrales Merkmal moderner Smart Drives ist die Abkehr von statisch eingestellten Regelparametern. In industriellen Maschinen ändern sich Reibung, Lasten, Temperaturen oder mechanische Eigenschaften während des Betriebs, was klassische Regler bisweilen an ihre Grenzen bringt. Aktuelle Konzepte setzen daher auf automatisches Autotuning bei Inbetriebnahme, kontinuierliche Anpassung der Regelung während des Betriebs und robuste Regelstrukturen, die auch bei stark variierenden Prozessbedingungen stabil bleiben.
Ein besonders dynamisch wachsender Bereich sind KI‑gestützte Regelungskonzepte im Edge‑Umfeld. Dabei ersetzen neuronale Netze oder Machine‑Learning‑Modelle nicht die klassische Regelung, sondern erweitern sie gezielt. Kleine, speziell trainierte Modelle laufen direkt auf der Hardware des Antriebsreglers. Die Vorteile: höhere Robustheit, bessere Dynamik und mehr Effizienz – ohne zusätzliche Latenzen oder Abhängigkeit von externer Rechenleistung. Smart Drives werden so lernfähig, bleiben aber deterministisch und industriegerecht.
Zustandsbeobachtung und „Self‑Awareness“ im Antrieb
Ein weiterer Schritt in Richtung echter Smartness ist die Fähigkeit des Antriebs, seinen eigenen Zustand zu interpretieren. Moderne Drives begnügen sich nicht mit Rohdaten aus Sensoren, sondern nutzen Beobachtermodelle und Signalverarbeitung, um abstrakte Zustandsgrößen zu bestimmen. Diese Form der „Self‑Awareness“ bildet die Basis für vorausschauende Funktionen auf Antriebsebene – lange bevor übergeordnete Systeme eingreifen müssen. Der Smart Drive wird damit zum aktiven Teil der Maschinenstabilität.
Use-Cases
STMicroelectronics: KI‑gestützte Regelung direkt im Antriebsregler
Eins Beispiel kommt aus der Zusammenarbeit von STMicroelectronics mit der Universität Pavia. Entwickelt wurde dort das Konzept TinyFC, ein neuronales Netz, das direkt auf industrietauglichen Mikrocontrollern von STMicroelectronics läuft und die feldorientierte Regelung (FOC) von Permanentmagnet‑Synchronmotoren unterstützt. Die KI ersetzt nicht die klassische Regelung, sondern ergänzt sie gezielt. Das neuronale Netz kompensiert Nichtlinearitäten, Parameterdrift und Störgrößen, mit denen klassische PI‑Regler allein nur begrenzt umgehen können. Gleichzeitig bleibt das System vollständig echtzeitfähig, deterministisch und für industrielle Antriebsregler geeignet. Intelligenz wandert hier direkt in den Regler und nicht in übergeordnete IT‑Systeme.
Siemens: Intelligenz auf System‑ und Regelungsebene
Siemens verfolgt mit der Sinamics‑Plattform einen konsequent integrierten Ansatz: hohe Rechenleistung direkt in der Antriebsregelung, enge Kopplung an Motion‑Control‑Funktionen und zunehmend geberlose Regelung, die auf einem Testpulsverfahren basiert. Mit dem neuen Sinamics S220 setzt Siemens auf eine Multicore‑Regelungsarchitektur, die bis zu zwölf Achsen zentral betreibt und zugleich erweiterte Diagnose‑, Simulations‑ und Regelungsfunktionen ermöglicht.
KI-gestützte Echtzeit-Analyse für maximale Ausfallsicherheit
Das Fraunhofer IMS hat mit PowerCare einen Prototypen für intelligente Elektroantriebe entwickelt, der künstliche Intelligenz direkt in die Leistungselektronik integriert. Der PowerCare-Prototyp kombiniert hochmoderne Galliumnitrid-Leistungshalbleiter (GaN) mit eingebetteter KI, um Motorsteuerungen in Echtzeit zu überwachen. Diese intelligente Technologie steigert die Effizienz von Elektromotoren und erhöht deren Ausfallsicherheit. Ein innovativer PWM-Controller (Pulse Width Modulation) mit eingebetteter KI analysiert kontinuierlich den Zustand der Elektronik und der Motormechanik. Dadurch lassen sich potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennen und durch rechtzeitige Wartung verhindern. Da die Betriebsdaten bei Industrieantrieben direkt aus der Leistungselektronik ausgelesen werden können, ist keine zusätzliche Sensortechnik erforderlich. Diese Betriebsdaten, etwa zu Lagerschäden und dem Verschleiß von GaN-Halbleitern, ermöglichen es, die Algorithmen weiter zu trainieren und zu optimieren.
Alle Bilder in diesem Beitrag wurden von KI generiert.