Entwicklung einer Betriebsstrategie zur Energierückgewinnung in hybriden Mehrverbrauchersystemen

Es werden Betriebsstrategien für hybride Antriebssysteme mobiler Arbeitsmaschinen entwickelt, bei welchen mehrere Aktuatoren mit einem Speicher in Wechselwirkung stehen. Grundlage dieser Betriebsstrategien ist die Bewertung der Effizienz von Steuerentscheidungen durch Projektion der Leistungsflüsse des Speichers auf den Verbrennungsmotor. In experimentellen Untersuchungen am Beispiel eines Teleskopladers wird eine real erzielbare Kraftstoffeinsparung von bis zu 10% nachgewiesen

Entwicklung einer Betriebsstrategie zur Energierückgewinnung in hybriden Mehrverbrauchersystemen

Energy management strategies are developed for hybrid drive systems in which multiple actuators are interacting with an accumulator. The strategies are derived using a universal approach for efficiency assessment of control decisions. Therefore the accumulator’s power flow is weighted by its impact onto the internal combustion engine. Experimental studies with a telescopic handler show up to 10% of measured fuel savings

Multikriteriell optimierendes Betriebsführungsverfahren für PV-Batteriespeichersysteme

Die vorliegende Dissertation stellt ein neues multikriteriell optimierendes Betriebsführungsverfahren für netzgekoppelte Energiespeicher am Beispiel eines PV-Batteriespeichersystems im Hausbereich vor. Neben der Maximierung des Eigenverbrauchs an Solarenergie steht die Minimierung von Leistungsspitzen sowie der lebensdaueroptimierende Betrieb der Lithium-Ionen-Batterie im Fokus. Zur Verknüpfung der unterschiedlichen Wirkungshorizonte der teils konkurrierenden Betriebsführungsziele wird ein mehrstufiger, optimierungsbasierter Ansatz entwickelt. Das Betriebsführungsverfahren unterteilt sich in die Ebenen Momentan-, Kurzzeit- und Langzeitoptimierung. Die Momentanoptimierung regelt die Netzleistung, gene-riert den Leistungswert der Lithium-Ionen-Batterie und sorgt für einen effizienten Betrieb des Gesamtsystems. Die Kurzzeitoptimierung auf Basis der Dynamischen Programmierung ist verantwortlich für die Maximierung der Nutzung der Solarenergie, die Minimierung der Netzeinspeise- und Netzbezugsleistung und die Minimierung der Stromkosten. Die Reduzierung des Einflusses von Modell- und Prognoseunsicherheiten gelingt durch einen modellprädiktiven Ansatz. Die Langzeitoptimierung beeinflusst das Alterungsverhalten der Lithium-Ionen-Batterie und gewährleistet den lebensdaueroptimierenden Betrieb. Für eine breite Anwendungsklasse werden die Betriebsführungsparameter der einzelnen Ebenen hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit untersucht und der Funktionsnachweis des gesamten Betriebs-führungsverfahrens erbracht. Weiterhin erfolgt der Vergleich mit zwei ausgewählten Referenzverfahren anhand definierter Bewertungskriterien. Abschließend wird der Einsatz des Betriebsführungsverfahrens für den industriellen Anwendungsbereich im Rahmen des For-schungsprojekts OptiStore vorgestellt

Optimale Regelung eines prädiktiven Energiemanagements von Hybridfahrzeugen

Diese Arbeit verbindet die aktuellen Trends der Automobilindustrie (E-Mobilität, autonomes Fahren und das vernetzte Fahrzeug) in einem Entwurf für ein Fahrerassistenzsystem für Hybridfahrzeuge, das die Geschwindigkeitsregelung als auch die Regelung des Energiemanagements optimal übernimmt

Prädiktiver Betrieb von Multi-Hybrid-Antrieben im SPNV

Wichtige Kriterien für den Personennahverkehr sind eine hohe Fahrgastkapazität und ein niedriger spezifischer Kraftstoffverbrauch. Daher ist die Bahn ideal, um die notwendigen Transportleistungen im täglichen Pendelverkehr zu erbringen. Die Nebenstrecken von ländlichen Gebieten in die Städte hinein sind meist nicht- oder nur teilelektrifiziert, da neben den Pendlern kaum ein zusätzliches Fahrgastaufkommen vorhanden ist und diese auch für den Güterverkehr meist keine Bedeutung haben. Um die Vorteile von elektrischen Antrieben wie Rekuperation von Bremsenergie und leisem Betrieb auf solchen Strecken realisieren zu können, bieten sich hybride Fahrzeugkonfigurationen an. Diese versprechen großes Potenzial durch häufige Halte und kurze Haltestellenabstände. Klassische Dieseltriebwagen setzen auf mehrere getrennte Antriebsanlagen, die sich jeweils an den Zugenden befinden. Werden sie um Elektromotoren ergänzt, ergeben sich viele zusätzliche Freiheitsgrade, deren Optimierung aber komplexere Herangehensweisen als bisher erfordern. Neben der Möglichkeit, die momentan aktiven Maschinen einzeln zu selektieren, bietet selbst ein einfaches Hybridsystem mit nur einer Antriebsanlage die Möglichkeit der dynamischen und nahezu unbeschränkten Aufteilung der Drehmomente zwischen ihnen. Erweitert man diesen Hybrid um zusätzliche Antriebsanlagen im gleichen Fahrzeug auf ein Multi-Hybrid-System oder betreibt sie in Mehrfachtraktion, wird zur Gesamtsystemoptimierung eine übergeordnete Steuereinheit erforderlich, die die Drehmomente entsprechend des Wirkungsgrades am momentanen Lastpunkt sinnvoll aufteilt. Ziel dieser Arbeit ist es, auf Basis der Bewertungskriterien „mögliche Kraftstoffeinsparung“, „Komplexität der Implementierung“ und „Echtzeitfähigkeit“ eine Betriebsstragie samt zugehörigem Fahrzeugenergiemanagement zu entwerfen. Dafür wurden drei verschiedene Ansätze - Fuzzylogik, Kraftstoffäquivalenzverfahren (ECMS) und dynamische Programmierung nach Bellman (DP) - ausgearbeitet, implementiert und ausgewertet

Control Oriented Analysis of Multiple Evaporator Refrigeration Systems

Komplexe Kälteanlagen stellen aufgrund ihres nichtlinearen Verhaltens hohe Anforderungen an die Regelung, insbesondere beim Betrieb mehrerer paralleler Verdampfer und unter wechselnden Umgebungsbedingungen. Die Regelung der Überhitzung hinter den Verdampfern stellt aufgrund ihrer Abhängigkeit von diversen Stell-, Regel- und Störgrößen eine besondere Herausforderung dar. In dieser Arbeit werden zwei Kälteanlagen mit parallelen Verdampfern mithilfe von regelungstechnischen Verfahren analysiert, um die nichtlinearen Zusammenhänge von Parallelverdampfersystemen zu erfassen, zu charakterisieren und sinnvolle Regelkonzepte auszuwählen. Zunächst wird eine Laboranlage mit Plattenwärmeübertragern und dem Kältemittel R134a betrachtet. Als Grundlage für die Analyse wird ein physikalisches, gleichungsbasiertes Modell der Laboranlage entwickelt und anschließend umfassend statisch und dynamisch validiert. Außerdem wird ein Thermomanagementsystem eines Elektro-Fahrzeugs modelliert, das den Innenraum des Fahrzeugs klimatisieren und heizen sowie gleichzeitig die Traktionsbatterie kühlen kann. Mithilfe der regelungstechnischen Analyse werden die Nichtlinearitäten, die Kopplungen zwischen den Stell- und Regelgrößen sowie die Einflüsse von Störgrößen und der Dynamik beider Systeme quantifiziert. Ausgehend von den Analyseergebnissen werden sinnvolle Regelschemata und -konzepte ausgewählt. Es zeigt sich, dass bei Verwendung von Eingrößenreglern je nach Betriebspunkt unterschiedliche Regelschemata verwendet werden müssen. Zur Überhitzungsregelung wird ein nichtlineares dynamisches inverses Modell eines Verdampferpfads entwickelt, das als nichtlineare Streckenkompensation mit integrierter Störgrößenaufschaltung fungiert. Der sich ergebende modellbasierte Überhitzungsregler kann deutlich besser auf Störungen reagieren als ein linearer Regler und zu einer hohen Betriebsstabilität einer Anlage beitragen. Ebenso kann ein geringerer Sollwert für die Überhitzung gewählt werden. Beim Thermomanagementsystem wird so eine Effizienzsteigerung von mehr als 12% erreicht.Control of complex refrigeration plants is a demanding task due to high nonlinear system behavior and changing ambient conditions. This is especially the case for systems with multiple parallel evaporators. Particularly the control of superheat is challenging because it is dependent from several actuating, control and disturbance variables. In this thesis two refrigeration plants with parallel evaporators are analyzed with the help of typical methods for control synthesis. The aims of the analysis are to identify and characterize nonlinearities as well as to select appropriate control concepts. In the first instance a laboratory R134a plant with plate heat exchangers is considered. The analysis is based on a physical equation-based model of the plant that is extensively validated regarding statics and dynamics. Additionally a thermal management system of an electric vehicle is modeled, that may air-condition or heat the cabin and is able to cool the traction battery simultaneously. Nonlinearities, couplings between manipulating and control variables as well as the effect of disturbance variables and dynamics are quantified with the help of the control oriented analysis. Reasonable control schemes and concepts for various parallel evaporator systems are resulting. It becomes apparent that different control schemes need to be chosen, depending on the operating point. For superheat control a nonlinear dynamic inverse model consisting of an electronic expansion valve and an evaporator is developed. This inverse model compensates nonlinearities of the controlled systems as well as disturbances. The resulting model-based superheat controller shows a clearly better reaction to disturbances than a linear controller, thus leading to a higher system stability. In addition a lower setpoint for the degree of superheating can be chosen. This leads to an improvement in efficiency of more than 12% for the thermal management system

Aktive Ausgangsselektion zur modellbasierten Kalibrierung dynamischer Fahrmanöver

Die modellbasierte Kalibrierung dynamischer Fahrmanöver an Prüfständen ermöglicht die systematische Optimierung von Steuergerätedaten über den gesamten Betriebsbereich des Fahrzeugs und begegnet somit der steigenden Komplexität in der Antriebsstrangentwicklung. Dabei werden mehrere empirische Black-Box-Modelle zur Abbildung der Zielgrößen für die nachfolgende Optimierung identifiziert. Der Einsatz der statistischen Versuchsplanung ermöglicht eine systematische Abdeckung des gesamten Eingangsbereiches. In jüngerer Vergangenheit werden in der Automobilindustrie vereinzelt Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Anwendung der modellbasierten Kalibrierung zu vereinfachen und die Effizienz zu erhöhen. Insbesondere der Einsatz des aktiven Lernens führt zu vielversprechenden Ergebnissen. Mit diesen Methoden werden Modelle mit einer geringeren Anzahl an Messpunkten identifiziert, während gleichzeitig die erforderliche Expertise für die Versuchsplanerstellung reduziert wird. Eine Herausforderung stellt die simultane Identifikation mehrerer Regressionsmodelle dar, die für die Anwendung des aktiven Lernens auf die Fahrbarkeitskalibrierung erforderlich ist. Hierfür wird im Rahmen dieser Arbeit die aktive Ausgangsselektion (AOS) eingeführt und eingesetzt. Die AOS-Strategie bestimmt dabei das führende Modell im Lernprozess. Erste Veröffentlichungen zeigen das Potenzial der Verwendung von AOS. Statistisch signifikante Ergebnisse über die Effektivität gibt es bislang jedoch nicht, weswegen die weitere intensive Untersuchung von Strategien erforderlich ist. In der vorliegenden Arbeit werden regel- und informationsbasierte AOS-Strategien vorgestellt. Letztere wählen das führende Modell basierend auf allen während des Versuchs verfügbaren Informationen aus. Hier erfolgt erstmals die detaillierte Beschreibung und Untersuchung einer normierten modellgütebasierten Auswahlstrategie. Als Modellart werden Gauß’sche Prozessmodelle verwendet. Anhand von Versuchen wird überprüft, ob der Einsatz von AOS gegenüber gängiger statistischer Versuchsplanung sinnvoll ist. Darüber hinaus wird untersucht, ob die Berücksichtigung aller zur Versuchslaufzeit bekannten Informationen zu einer Verbesserung des Lernprozesses beiträgt. Die Strategien werden an Simulationsexperimenten getestet. Diese Simulationsexperimente stellen Grenzfälle echter Versuche dar, die für die Strategien besonders herausfordernd sind. Die Erstellung der Experimente wird anhand von Informationen aus realen Prüfstandsversuchen abgeleitet. Die Strategien werden analysiert und miteinander verglichen. Dazu wird eine anspruchsvolle Referenzstrategie verwendet, die auf den Methoden der klassischen Versuchsplanung basiert. Die Versuche zeigen, dass bereits einfache regelbasierte Strategien bessere Ergebnisse hervorbringen als die Referenzstrategie. Durch Berücksichtigung der momentanen Modellgüte und Abschätzung des Prozessrauschens zur Versuchslaufzeit ist eine weitere Reduktion der Messpunkte um mehr als 50% gegenüber der Referenzstrategie möglich. Da die informationsbasierte Strategie rechenintensiver ist, wird auch ein zeitlicher Vergleich mit unterschiedlichen langen Annahmen für die Fahrmanöverdauer am Prüfstand vorgenommen. Bei kurzen Manöverzeiten ist der Vorteil der informationsbasierten Strategie gegenüber der regelbasierten Strategie nur gering ausgeprägt. Mit zunehmender Manöverzeit nähert sich die abgeschätzte zeitliche Ersparnis jedoch der prozentualen Einsparung der Messpunkte an. Die aus den Simulationsexperimenten abgeleiteten Ergebnisse werden anhand eines realen Anwendungsbeispiels validiert. Die Implementierung an einem Antriebsstrangprüfstand wird dazu vorgestellt. Für die Versuche werden insgesamt 1500 Fahrmanöver an diesem Prüfstand durchgeführt. Die Ergebnisse der Versuche bestätigen die aus den Simulationsexperimenten abgeleiteten Ergebnisse. Die regelbasierte AOS-Strategie reduziert die Anzahl der Messpunkte im Durchschnitt um 65% im Vergleich zur verwendeten Referenzstrategie. Die informationsbasierte AOS-Strategie verringert die Anzahl der Punkte weiter auf 70% gegenüber der Referenzstrategie. Die Modelle der informationsbasierten Strategie sind bereits nach 50% der Punkte besser als die besten Modelle der regelbasierten Strategie. Die Ergebnisse dieser Arbeit legen den ständigen Einsatz der vorgestellten informationsbasierten Strategien für die modellbasierte Kalibrierung nahe.Model-based calibration of dynamic driving maneuvers on test benches enables the systematic optimization of ECU data over the vehicle’s entire operating range and thus faces the increasing complexity in powertrain development. Several empirical black-box models are identified to represent the target variables for the succeeding optimization. The use of statistical experimental design enables systematic coverage of the entire input range. Recently, machine learning methods have been occasionally used in the automotive industry to simplify applying the process and increase its efficiency. In particular, the use of active learning leads to promising results. It leads to a reduction of the number of measurement points necessary for model identification. At the same time, the required expertise for experimental design is reduced. The simultaneous identification of multiple regression models, which is required for a broad application of active learning to drivability calibration, is challenging. In this work, active output selection (AOS) is introduced and applied to face this challenge. An AOS strategy determines the leading model in the learning process. First publications show the potential of using AOS. However, no statistically significant results about the effectiveness are available to date, which is why these strategies need to be studied in more detail. This work presents rule- and information-based AOS strategies. The latter select the leading model based on all current information available during the experiment. For the first time, this publication provides a detailed description and investigation of a normalized model-quality-based selection strategy. Gaussian process models are used as model type. Experiments are conducted to verify whether the use of AOS is reasonable compared to common designs of experiments. Furthermore, we analyze whether taking into account all information known at the time of the experiment helps to improve the learning process. The strategies are first tested on computer experiments. These computer experiments represent borderline cases of real experiments, which are particularly challenging for the strategies. The experiments are derived using information from real test bench experiments. The strategies are analyzed and compared with each other. For this purpose, a sophisticated reference strategy is used, which is based on the methods of classical designs of experiments. The experiments show that even simple rule-based strategies lead to better results than the reference strategy. By considering the current model quality and estimating the process noise during experiment runtime, a further reduction of the measurement points by more than 50% compared to the reference strategy is possible. Since the information-based strategy is more computationally expensive, we perform a time comparison with different assumptions for the driving maneuver duration at the test bench. For short maneuver times, the advantage of the information-based strategy in comparison to the rule-based strategy is only small. As the maneuver time increases, the estimated time reduction approaches the percentage savings of the measurement points. The results derived from the computer experiments are validated using a real application example. The implementation on a powertrain test bench is presented for this purpose. For the experiments, a total of 1500 driving maneuvers are performed on this test bench. The results of the experiments confirm the results of the computer experiments. The rule-based AOS strategy reduces the number of measurement points by 65% on average compared to the reference strategy used. The information-based AOS strategy further reduces the number of points to 70% compared to the reference strategy. The results of this work suggest the use of the presented information-based strategies for model-based calibration

Anwendung von Prädiktivreglern in Verbrennungsmotorsteuerungen

Das Ziel dieser Arbeit ist die Anwendbarkeit des numerisch anspruchsvollen modellprädiktiven Regelungskonzeptes innerhalb moderner Verbrennungsmotorsteuerungen zu erreichen. Durch simulative Untersuchungen wird die Eignung der modellprädiktiven Regelung zur Führungs- und Störungsregelung des Motordrehmoments und der Motordrehzahl belegt. Die praktische Anwendbarkeit wird anhand einer Implementierung in einem serienmäßigen Motorsteuergerät und einer anschließenden Fahrt im Fahrzeug auf einer Teststrecke gezeigt und diskutiert.This thesis focusses on usability of the numerically sophisticated model predictive control concept within modern engine control. The effectiveness of model predictive control for tracking and disturbance rejection regarding engine torque and engine speed is proved by simulation. The field of application is evaluated, proven and reflected on the basis of an implementation in an standard electronic control unit and a subsequent drive on a test track