An der Technischen Universität München wird in Zusammenarbeit mit den Firmen GM Powertrain Europe, ZF Friedrichshafen AG und ZF Sachs AG an einem neuartigen optimierten CVT-Hybrid-Antriebsstrang geforscht. Dabei werden ein Diesel- und ein Elektromotor mit einem stufenlosen Getriebe (CVT) zu einer Parallel-Hybrid-Struktur kombiniert. Am Beispiel dieses Antriebsstrangs wird ein Verfahren zur Identifikation und Vorhersage des Fahrerverhaltens mittels Segmentierung von aufgezeichneten Fahrverläufen vorgestellt. Weiterhin wird ein Verfahren zur Online-Optimierung der Betriebsführung mittels der Mixed-Integer-Programmierung diskutiert, das auf die Vorhersagedaten zurück greift. Ausgehend von der Struktur und der Funktionsweise des optimierten CVT-Hybrids, wird ein Verfahren zur Erkennung und Speicherung von vergangenen Fahrsequenzen durch Segmentierung und zur Vorhersage zukünftiger Fahrverläufe erläutert. Anhand der Antriebsstrangstruktur wird ein lineares Modell für die Behandlung mit linearen Optimierungsverfahren abgeleitet. Zur Optimierung wurden die Daten der Segmentierung herangezogen, um für den vorhergesagten Verlauf eine optimale Betriebsführung zu berechnen. Dass die Verfahren auch auf einem Realzeitsystem einsetzbar sind, wird anhand von Messergebnissen am Prototypenfahrzeug gezeigt.


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    Titel :

    Energiemanagement des optimierten CVT-Hybrid


    Weitere Titelangaben:

    Energy management for the optimised CVT hybrid


    Beteiligte:
    Jörg, Andreas (Autor:in) / Schröder, Dierk (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2007


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 13 Bilder, 10 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





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