Optimierung des Motorstarts mithilfe von modellprädiktiver Regelung

Abstract

In dieser Arbeit wird ein modellprädiktiver Regelungsansatz entwickelt, der die emittierten Kohlenwasserstoffe während des Motorstarts minimiert, bei gleichzeitiger Erhaltung des Startkomforts und Einhaltung der Systemgrenzen. Dazu werden empirische Modelle entwickelt, die abhängig der Eingangsgrößen Drehzahl, Kraftstoffdruck und dem geforderten indizierten Mitteldruck die Steigerung der Drehzahl und die emittierten Kohlenwasserstoffe berechnen. Die Bestimmung der Modellparameter bedingt die zyklusgenaue Vermessung des Verbrennungsmotors. Diese Modelle bilden die Basis für die modellprädiktive Regelung. Bewertet wird der Ansatz simulativ und durch Versuche am Prüfstand. Zur Implementierung der ressourcenintensiven Regelalgorithmen auf der Prototypenhardware kommen neuronale Netze zum Einsatz, die das Verhalten der Regelung imitieren. Neben den Vorteilen beim Schadstoffausstoß birgt das Verfahren das Potential, den Applikations- und Messaufwand in der Entwicklung zu minimieren