Bei Kraftfahrzeugen mit direkt einspritzenden Motoren oder elektrischen Antrieben werden sehr hohe Momente mit teilweise sehr steilen Gradienten realisiert. Diese führen insbesondere bei Lastwechseln zu unerwünschten Antriebsstrangschwingungen, weshalb in Motorsteuergeräten üblicherweise Software-Funktionen implementiert sind, die die Entstehung von Schwingungen verhindern und angemessenen Komfort mit Sportlichkeit vereinen sollen. Die Parametrierung der Funktionen erfordert in der Regel zeitaufwendige Testfahrten, so dass bei der aktuellen Anzahl von unterschiedlichen Fahrzeugmodellen, Motorisierungen und Getriebevarianten das optimale Abstimmen des Fahrverhaltens kaum noch zu bewältigen ist. In der vorliegenden Arbeit wird daher eine modellbasierte Antriebsstrangregelung entworfen, die einen reduzierten Parametrierungsaufwand gegenüber der derzeitigen Struktur aufweist. Bei gleichbleibender Regelqualität können die Anzahl der notwendigen Testfahrten und auch die Anzahl der Applikationsparameter gesenkt werden, indem sich die Regelung auf ein Modell stützt, welches das Schwingungsverhalten des Antriebsstrangs abbildet. Dafür werden physikalische Antriebsstrangmodelle in Form von Zwei- und Dreimassenschwingern eingesetzt, die innerhalb der Antriebsstranglose zwischen Zug und Schub auf unterschiedliche Parameter schalten. Die Modellparameter können sowohl offline als auch online durch Identifikation ermittelt und, falls notwendig, mit dem Erweiterten Kalman-Filter permanent oder zeitweise online an veränderte Randbedingungen angepasst werden. So erfolgt eine Schätzung der motorischen Einflüsse während der Fahrt über die Adaption der Parameter eines Motorreibmodells mittels EKF. Es korrigiert das im Motorsteuergerät berechnete Eingangsmoment für das Antriebsstrangmodell. Genauso wird das Fahrwiderstandsmodell an die sich ändernden Umwelteinflüsse, wie beispielsweise Gegen- oder Rückenwind oder die Fahrbahnsteigung, angepasst. Die Antriebsstrang- und Verlustmodelle bilden die Grundlage für eine prädiktive Regelung. Eine Kombination aus modellbasierter prädiktiver Regelung als Vorsteuerung und einer robusten Regelung als Rückführung kommt zum Einsatz. Durch die Verwendung von prädizierten Modellgrößen wird aus dem vom Fahrer geforderten Moment gezielt die Eigenfrequenz des Antriebsstrangs entfernt, so dass trotz hoher Sportlichkeit nur wenige Antriebsstrangschwingungen entstehen. Ein robuster H∞-Regler, der auf ein einfaches Antriebsstrangmodell zurückgreift und unempfindlich gegen über Abweichungen dieses Modells vom realen System ist, bedämpft die verbleiben den Antriebsstrangschwingungen. Diese Regelung lässt sich ohne hohen Applikationsaufwand auf andere Fahrzeuge übertragen, da die Auslegung der robusten Regelung automatisiert offline erfolgt und nur bei großen Unterschieden zwischen den Fahrzeugtypen einer Anpassung der Wichtungsfunktionen bedarf. Das Antriebsstrangmodell für den prädiktiven Regelungsteil muss einmalig pro Fahrzeugtyp offline oder online parametriert werden, wobei der Modellierungsaufwand durch den Einsatz der nachgeschalteten robusten Regelung sinkt. Die Adaption der Modellparameter wird bedarfsgerecht automatisch mittels Kalman-Filter-basierten Methoden durchgeführt. Für den Applikateur verbleibt allein die Bestimmung der optimalen Dämpfung am Fahrzeug. Damit steht eine modellbasierte Regekuigsstruktur für die Dämpfung von Antriebsstrangschwingungen zur Verfügung, mit der der Applikationsaufwand für das Fahrverhalten deutlich reduziert wird.

    High torques in combination with steep gradients are generated in vehicles with direct injection engines or electrical drives. These torques cause undesirable driveline oscillations, especially in case of load changes. Driveline oscillations can seriously affect comfort and driveability. For this reason, oscillations are usually reduced by software functions within the electronic control unit of passenger cars in order to combine high comfort with sportiness. The parameterization of these software functions normally requires time-consuming driving tests. The optimal determination of function parameters is nearly impossible this way, in view of the current number of different vehicle, engine and gearbox types. This thesis presents a model-based driveline control which is able to reduce the time and expenses of parameterization compared with the existing structure. By using a model of driveline dynamics, the control quality remains consistent and the number of parameters and test runs can be cut down at the same time. The controller uses a nonlinear physical driveline model which consists of two or three masses linked by springs and dampers. Different parameters are used for overrun and traction conditions. They are switched in case of passing the driveline backlash. These model parameters are determined once offline or online by two different identification techniques: an Extended Kalman-Filter or a non-linear least-squares optimization procedure. State estimation as well as combined state and parameter estimation are carried out online by an Ex tended Kalman-Filter. The parameter estimation can be turned on or off depending on changing surrounding conditions. Thus, the Kalman-Filter is used to adapt the para meters on an engine loss model in order to estimate the actual losses and to correct the nominal torque from the electronic control unit. In the same way, the Extended Kalman-Filter adapts a driving resistance model to outside influences such as the road gradient, head wind or the road surface. The driveline and loss models provide the basis for predictive control. A combination of a model-based predictive feedforward control and a robust feedback control is used. The feedforward part extracts the driveline eigenfrequencies from the system input. Therefore despite high torque dynamics, an immense reduction in driveline oscillations can be achieved. A robust H∞-controller, based on a simple driveline model, damps the remaining oscillations. This combined controller structure can be easily adapted to other vehicle types because the parameterization of the robust controller can be carried out automatically offline. Only a large variation in vehicle type requires an adjustment of the controller weighting functions. The driveline model for the predictive feedforward controller has to be parameterized for each vehicle type once online or offline. The modelling complexity of the feedforward control can be reduced by using the robust H∞,-controller which has in turn a positive effect on parameterization effort. The automotive engineer needs only to tune experimentally the optimal damping. Hence, a model-based controller structure for damping driveline oscillations is available that can considerably reduce the cost of parameterizing driveability functions.


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    Titel :

    Analyse und modellbasierte Regelung von Ruckelschwingungen im Antriebsstrang von Kraftfahrzeugen


    Beteiligte:
    Zemke, Steffen (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    176 Seiten, 110 Bilder, 10 Tabellen, 132 Quellen




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch