Die Bedeutung der Abgasrückführung (AGR) für zukünftige Motoren wird zunehmen. Die mit einer hohen AGR erzielte Niedertemperaturverbrennung ermöglicht niedrige Spitzentemperaturen, führt aber auch zu Instabilitäten der Verbrennung und stark nichtlinearem Verhalten. Im Folgenden wird gezeigt, dass sich zur Modellierung der Niedertemperaturverbrennung neuronale Netze der Form Neural Network State Space Innovations Form (NNSSIF) eignen, um einen Beobachter aufzubauen. Ein NNSSIF-Modell ohne Rückführung wird linearisiert und um einen Extended Kalmanfilter erweitert. Dieser wird mit einem NNSSIF-Netz mit Fehlerrückführung als Beobachter anhand verrauschter Messdaten verglichen. Der bessere der beiden Beobachter wird mit einem Modellbasierten Prädiktiven Regler (MPR) mit quadratischer Kostenfunktion kombiniert. Die Berücksichtigung von Stellgrößenbeschränkungen bei der Minimierung der Kosten kann hier zu Verbesserungen des Ergebnisses führen, was anhand einer Regelkreissimulation erläutert wird.
Mehrgrößenregelung der kontrollierten Selbstzündung CA in einem Einzylinder-Forschungsmotor. Streckenmodellierung und nichtlineare modellgestützte prädiktive Regelung mit Neuronalen Netzen
2008
10 Seiten, 5 Bilder, 1 Tabelle, 8 Quellen
Conference paper
German
Mehrgrossenregelung der kontrollierten Selbstzundung CA in einem Einzylinder Forschungsmotor
British Library Conference Proceedings | 2008
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