Echtzeitfähige Verlustprozessmodellierung

Die Simulation von Verlusten in Verbrennungsmotoren ermöglicht die Entwicklung optimierter Strategien für Verbrauchs- und Emissionskonzepte sowie die modellbasierte Betrachtung von Steuerungssystemen in Kraftfahrzeugen. Es gibt Simulationswerkzeuge, die die Verluste sehr detailliert auf der Basis von physikalischen Gesetzen nachbilden. Allerdings sind diese Werkzeuge nicht echtzeitfähig und können somit nicht in HiL-Umgebungen und Steuergeräten verwendet werden. Mit dem hier vorgestellten Ansatz können die Verluste in Verbrennungsmotoren unter Berücksichtigung der Einflüsse des variablen Ventiltriebs (VVT) nachgebildet werden. Das Gesamtmodell basiert auf einer physikalischen Grundstruktur mit integrierten datengetriebenen Teilmodellen. Durch den modularen Aufbau des Modells werden die Ladungswechsel- und Reibverluste in getrennten Teilmodellen berechnet, wobei die Reibverluste einer weiteren Unterteilung in Bauteilgruppen (Grundlager, Pleuellager, Kolbengruppe, etc.) unterliegen. Dieser modulare Aufbau ermöglicht kompakte Teilmodelle, die nur komponentenspezifische Eingänge besitzen. Die Modularität der Gesamtstruktur ermöglicht es, die Verluste einzelner Komponenten zu simulieren und zu bewerten. Durch die Einbeziehung von Konstruktionsdaten in den Modellerstellungsprozess können neben den prozessrelevanten Betriebsparametern auch Konstruktionsparameter bei der Simulation berücksichtigt werden. Hierdurch wird eine vereinfachte Skalierung der abgeleiteten Modelle ermöglicht. Die aus dem vorgestellten Ansatz abgeleiteten Verlustmodelle erfüllen den Aspekt der Echtzeitfähigkeit und können daher in HiL-Umgebungen verwendet werden.

Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei Kraftfahrzeugen

Diese Arbeit befasst sich mit der Modellbildung mechatronischer Systeme mit Reibung. Geeignete dynamische Modelle sind die Grundlage für verschiedenste Aufgabenstellungen. Sind dynamische Prozessmodelle verfügbar, so können leistungsfähige modellbasierte Entwurfsmethoden angewendet werden sowie modellbasierte Anwendungen entwickelt werden. Allerdings ist der Aufwand für die Modellbildung ein beschränkender Faktor für eine weite Verbreitung modellbasierter Applikationen in der Praxis. Eine Automatisierung des Modellbildungsprozesses ist deshalb von großem Interesse. Die vorliegende Arbeit stellt für die Klasse „mechatronischer Systeme mit Reibung“ drei Modellierungsmethoden vor: semi-physikalische Modellierung, Sliding-Mode-Beobachter-basierte Modellierung und empirische Modellierung mit einem stückweise affinen (PWA) Modellansatz. Zum Ersten wird die semi-physikalische Modellierung behandelt. Gegenüber anderen Verfahren, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Experimente erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand automatisiert werden kann. Zum Zweiten wird ein neuer Ansatz zur Reibkraftrekonstruktion und Reibmodellierung mittels Sliding-Mode-Beobachter präsentiert. Durch Verwendung des vorgestellten Sliding-Mode- Beobachters, der basierend auf einem einfachen linearen Zustandsraummodell entworfen wird, lässt sich die Reibung datengetrieben aus den Ein-/Ausgangsmessdaten (im offenen Regelkreis) rekonstruieren und modellieren. Im Vergleich zu anderen Reibmodellierungsmethoden, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Messungen im geschlossenen Regelkreis erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand weitgehend automatisiert werden kann. Zum Dritten wird ein PWA-Modellierungsansatz mit einer clusterungsbasierten Identifikationsmethode für Systeme mit Reibung vorgestellt. In dieser Methode werden die Merkmale in Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar wird der klassische c-Means-Algorithmus verwendet, welcher bedienfreundlich, effizient und geeignet für große und reale Datensätze ist. Im Gegensatz zu anderen Methoden sind bei dieser Methode nur wenige Entwurfsparameter einzustellen und sie ist für reale Systeme mit Reibung einfach anwendbar. Eine weitere Neuheit der vorgestellten PWA-Methode liegt darin, dass die Kombination der Clustervaliditätsmaße und Modellprädiktionsfehler zur Festlegung der Anzahl der Teilmodelle benutzt wird. Weiterhin optimiert die vorgestellte Methode die Parameter der lokalen Teilmodelle mit der OE (Output-Fehler)-Schätzmethode. Als Anwendungsbeispiele werden Drosselklappen, Drallklappen und AGR-Ventile (Abgasrückführventil) im Dieselfahrzeug betrachtet und die erzeugten Modelle werden in der industriellen HiL-Simulation eingesetzt. Aufgrund der Effizienz und Effektivität der Modellierungsmethoden sind die vorgestellten Methoden direkt in der automobilen Praxis einsetzbar.