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    Data-driven self-tuning control by iterative learning control with application to optimize the control parameter of turbocharged engines

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    Beitrag zur selbsteinstellenden Ladedruckregelung von aufgeladenen Ottomotoren

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    In der Fahrzeugindustrie nimmt die Einstellung von Steuerungen und Regelungen einen hohen Stellenwert ein. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Verfahren zur Selbsteinstellung solcher Parameter. Die entwickelten Verfahren dienen zur Unterstützung der Applikation im Fahrzeug und sollen die Applikationszeit reduzieren. Der verfolgte Ansatz baut auf der Theorie der iterativ lernenden Regelung (ILR) auf und ermöglicht so eine signalbasierte Vorgehensweise ohne zusätzlichen Modellierungsaufwand. Der Referenzprozess ist die Ladedruckregelung eines aufgeladenen Ottomotors
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