Eine manuelle Applikation der Motorsteuerung gestaltet sich aufgrund zusätzlicher Steilgrößen immer schwieriger. Das vorliegende Buch stellt ein neues Verfahren zur modellgestützten Optimierung des stationären und dynamischen Betriebs von Verbrennungsmotoren vor. Hierbei stehen Emissionen, Verbrauch und Drehmoment im Vordergrund, die mit Hilfe schneller lokal linearer neuronaler Netze modelliert werden. Die Identifikation des kompletten Motorverhaltens basiert auf Daten, die mit Hilfe einer dynamischen Versuchsplanung innerhalb etwa einer Stunde am Motorenprüfstand vermessen werden. Die stationäre Kennfeldoptimierung erfolgt dann im Rechner unter Verwendung der neuronalen Modelle und kann an beliebige Abgastestzyklen adaptiert werden. Aufbauend auf dieser Grundapplikation wird das Verfahren um eine dynamische Vorsteuerung einiger Steilgrößen ergänzt, um etwa den Rußstoß bei Beschleunigungsvorgängen zu minimieren. Abschließend werden die Ergebnisse anhand einiger Verifikationsmessungen belegt.
Modellbasierte stationäre und dynamische Optimierung von Verbrennungsmotoren am Motorenprüfstand unter Verwendung neuronaler Netze
2002
188 Seiten, 115 Bilder, 10 Tabellen, 153 Quellen
Theses
German