DC Motor Position Control in MATLAB/Simulink

Modellierung, Reglerentwurf und Simulation eines DC-Motors mit PID-Regler zur präzisen Positionsregelung — von offenem Kreis bis optimiertem geschlossenen Regelkreis.

Kontext & Motivation

Die präzise Positionsregelung von DC-Motoren ist eine Kernkompetenz in der modernen Automatisierungstechnik. Von Roboterarmen über CNC-Maschinen bis hin zu Drohnen und Industrieanlagen — überall dort, wo eine genaue Winkelposition zuverlässig erreicht und gehalten werden muss, kommen Regelkreise mit PID-Reglern zum Einsatz.

Ziel dieses Projekts war es, den vollständigen Entwurfsprozess eines Positionsreglers zu durchlaufen: von der mathematischen Modellierung über die Simulation ohne Regler bis hin zum optimierten PID-Regler in MATLAB/Simulink.

Anwendungsbereich

Robotik, CNC-Maschinen, Drohnen, Industrieautomation

Systemtyp

DC-Motor, geschlossener Regelkreis (Closed-Loop)

Werkzeuge

MATLAB, Simulink, PID Tuner

Ziel

Stabile Positionsregelung mit minimalem Überschwingen

1 — Theoretische Grundlagen

Der DC-Motor wandelt elektrische Energie in mechanische Bewegung um. Sein Verhalten wird durch zwei gekoppelte Gleichungen beschrieben:

DC Motor Aufbau

Elektrische Gleichung

Aus dem 2. Kirchhoffschen Gesetz und der Faradayschen Induktionsgleichung:

\[ V(t) = L \frac{di(t)}{dt} + R\,i(t) + K_e\,\omega(t) \]

Umgeformt:

\[ L \frac{di}{dt} = V - \left(R\,i + K_e \frac{d\theta}{dt}\right) \]

Mechanische Gleichung

Aus dem 2. Newtonschen Gesetz für Rotation:

\[ J \frac{d^2\theta}{dt^2} = K_t\,i(t) - b\,\frac{d\theta}{dt} \]

PID-Regler

Ziel: Positionsfehler \( e(t) = \theta_{ref}(t) - \theta(t) \) minimieren.

\[ u(t) = K_p\,e(t) + K_i \int e(t)\,dt + K_d\,\frac{de(t)}{dt} \]

Die Parameter \( K_p \), \( K_i \) und \( K_d \) wurden durch manuelles Tuning und die Ziegler–Nichols-Methode bestimmt.

2 — Simulink-Modell & Experimente

Experiment 1 — Ohne Regler (offener Kreis)

Simulink Modell ohne Regler Ergebnis ohne Regler

Beobachtungen:

→ Ein Regler ist zwingend notwendig, um die Position an einem Sollwert zu halten.

Experiment 2 — PI-Regler (Kp=1, Ki=1, Kd=0)

Simulink Modell mit Regler Ergebnis PI-Regler

Beobachtungen:

Experiment 3 — Optimierter PID-Regler (Kp=1, Ki=0.5, Kd=0.05)

Simulink Modell PID optimiert Ergebnis PID optimiert

Beobachtungen:

3 — Zusammenfassung

Vergleich der drei Konfigurationen

Konfiguration Verhalten Überschwingen Einschwingzeit Bemerkung
Ohne PID θ wächst unbegrenzt Kein Feedback → instabil
PI (1, 1, 0) Erreicht Sollwert ~10–20 % ~1,5 s Zu aggressiv, übersteuert
PID (1, 0.5, 0.05) Schnell, stabil < 2 % ~1 s Optimal abgestimmt

Grenzen des Modells

Das Modell basiert auf idealisierten Parametern. Eine Validierung mit einem realen DC-Motor (Messung von Strom, Spannung und Position) wäre der nächste Schritt zur Verifikation.

Skills

MATLAB Simulink PID-Regelung Systemmodellierung Closed-Loop Control Reglerentwurf Signalanalyse Stabilitätsanalyse Technische Dokumentation

4 — Ausblick

Dieses Projekt bildet die Grundlage für weiterführende Arbeiten im Bereich Regelungstechnik und Embedded Systems:

Erweiterung dieses Projekts

Dieses Projekt wurde mit einem vollständigen Model-Based Design Workflow erweitert — automatisches PID-Tuning, C-Code-Generierung mit Embedded Coder und SIL-Validierung.

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