Methodik zur Integration von Vorwissen in die Modellbildung

This book describes how prior knowledge about dynamical systems and functions can be integrated in mathematical modelling. The first part comprises the transformation of the known properties into a mathematical model and the second part explains four approaches for solving the resulting constrained optimization problems. Numerous examples, tables and compilations complete the book

Methodik zur Integration von Vorwissen in die Modellbildung

Das Buch zeigt, wie Vorwissen über Eigenschaften dynamischer Systeme und über Funktionen in die mathematische Modellbildung integriert werden kann. Hierzu wird im ersten Teil der Arbeit das verbale Vorwissen mathematisch formuliert. Der zweite Teil beschreibt vier Zugängen, um die entstehenden restringierten Probleme zu lösen. Zahlreiche Beispiele, Tabellen und Zusammenstellungen vervollständigen das Buch

Modellbasierte prädiktive Längsdynamikregelung für künftige Fahrerassistenz- und Automatisierungssysteme

Neue Fahrfunktionen bedeuten neue Herausforderungen für die Längsdynamikregelung von Kraftfahrzeugen. Eine grundlegende Anforderung besteht unter anderem darin, dass ein automatisiertes Fahrzeug Absätze und andere Fahrbahnunebenheiten zuverlässig und präzise überfährt. Im Gegensatz zur Auslegung aktueller Fahrerassistenzsysteme kann bei vollautomatisierten (autonomen) Fahrzeugen nicht mit einem menschlichen Fahrer als Rückfalllösung gerechnet werden, an den die Fahraufgabe delegiert wird, wenn das System an seine Grenzen stößt. Gleichzeitig stehen durch eine umfangreichere Sensorik detailliertere Informationen über die Umgebung des Fahrzeugs zur Verfügung. In dieser Arbeit wird ein Konzept für eine modellbasierte, prädiktive Längsdynamikregelung entwickelt und demonstriert, wie die Kenntnis über das vorausliegende Fahrbahnprofil genutzt werden kann, um sowohl die Regelgüte der Längsdynamikregelung zu steigern als auch die für den Fahrkomfort bedeutsamen Größen zu verbessern. Das vorgestellte Konzept zur Regelung der Fahrzeugbeschleunigung besteht aus zwei Teilen: 1. Die nichtlineare, modellbasierte Beschleunigungssteuerung berechnet eine Vorausschau auf das erforderliche Drehmoment an den Rädern auf Basis des Fahrbahnprofils vor dem Fahrzeug. 2. Die lineare, modellprädiktive Raddrehmoment-Regelung nutzt diese Information, um das Antriebs- und Bremssystem vorausschauend so anzusteuern, dass das Drehmoment an den Rädern mit möglichst geringem Phasenversatz zur Vorgabe der Beschleunigungssteuerung gestellt wird. Es wird darüber hinaus gezeigt wie sich das Konzept durch eine parallel geschaltete Störgrößenkompensationsregelung ergänzen lässt, um nicht modellierte Störungen auszugleichen und wie es als unterlagerter Regler einer überlagerten Geschwindigkeitsregelung dienen kann. Das präsentierte Konzept wird in einem seriennahen Versuchsfahrzeug implementiert und experimentell erprobt. Die Messdaten belegen eine erhebliche Verbesserung der Regelgüte mit Hinblick auf das Folgeverhalten der Beschleunigungs- oder Geschwindigkeitsvorgabe gegenüber einem klassischen Längsregler. Gleichzeitig zeigen sich verringerte Rucke in Längs- und Vertikalrichtung, was auf einen gesteigerten Fahrkomfort hindeutet. Die Auswirkungen verschiedener praktisch relevanter Fehlerfälle werden untersucht und so die Robustheit des vorgestellten Ansatzes experimentell gezeigt