Peter Langthaler,
"Fehlertolerante adaptive Feedforwardregelung von Verbrennungskraftmotoren"
, 9-2002
Original Titel:
Fehlertolerante adaptive Feedforwardregelung von Verbrennungskraftmotoren
Sprache des Titels:
Deutsch
Original Kurzfassung:
Heutzutage ist Drehmomentenregelung Grundlage für die Geschwindigkeitsregelung auf Prüfständen zum Test von Abgasemissionen. Diese Drehmomentenregelung wird üblicherweise durch umfassende physikalische Modelle realisiert. In dieser Diplomarbeit wird eine Methode
vorgestellt, welche versucht diesen hohen Aufwand an Parametrisierung zu vermeiden. Dies geschieht durch eine schnelle erste Näherung des Modells und anschließendem Update während der Testzyklen.
Die Diplomarbeit kann in drei Bereiche unterteilt werden:
1. Das Motormodell
Bei dieser Methode wird das Motormodell als Black Box mit zwei Eingängen, der Gaspedalposition und der Motordrehzahl, betrachtet. Der Ausgang ist nur das Motordrehmoment.
Das Motormodell wird weiters in einen nichtlineraren statischen Teil und einen linearen dynamischen Teil, ähnlich einem Hammerstein System, zerlegt. Im Unterschied
zu einem klassischen Hammerstein System besteht der dynamische Teil aus einer Totzeit und einem Tiefpassfilter.
2. Das inverse Motormodell
Der nichtlineare statische Teil des Motormodells kann invertiert werden. Jedoch beinhaltet das Motormodell noch die Totzeit. Dieses Inversionsproblem kann nur gelöst
werden, falls die zukünftige Trajektorie bekannt ist. In Standard Testzyklen, wie FTP oder NEDC, ist die Trajektorie für den ganzen Fahrzyklus vordefiniert.
3. Adaption
In dieser Methode wird eine Adaption mit zwei Ein- und einem Ausgang verwendet. Als Eingänge werden das aktuelle Motormoment und die aktuelle Drehzahl verwendet. Der Ausgang wird als additiver Term für die Gaspedalposition verwendet.
Sprache der Kurzfassung:
Deutsch
Englische Kurzfassung:
Nowadays, torque control is a critical requirement for speed control in emission test cycle simulation on test benches. This torque control is usually reached by extensive, physical based modelling of the vehicle. This diploma thesis presents an alternative approach to avoid
this e¤ort and to obtain a huge reduction of the parametrization work, by fast determining
a …rst approximation model and then updating it online during operation, while using this model for a stable inverse control.
The diploma thesis can be subdivided in three parts:
1. The engine model
In this approach, the engine model is considered as a black box with two inputs, the accelerator position and the engine speed. The model has only one output, the engine´s
torque.
The engine model is split into a nonlinear static part and a linear dynamic part, similary to a Hammerstein system. The di¤erence to conventional Hammerstein system is that
the dynamic part of the model consists of a delay time, and a low pass filter.
2. The inversion of the engine model
The nonlinear static part of the engine model can be inverted. But since the system has delay time, the inversion for the tracking problem is only possible if the future trajectory is known and a delay is accepted. For standard test, like FTP or NEDC, the trajectory
for the whole driving cycle is predefined.
3. Adaptation
The adaptation algorithm used in this approach has two input variables and one output variable. The input variables are the actual engine torque and the actual engine speed and the output variable is the additional term for the accelerator pedal position.