Analyse und Identifikation des quasistationären Verhaltens der Drehmomentübertragung von automatisierten Reibungskupplungen in Kraftfahrzeugen

Die meisten, praxisrelevanten Konzepte zur Regelung von automatisierten Reibungskupplungen in Kraftfahrzeugen stellen eine Kombination aus Vorsteuerung und Regelung dar. Mit Hilfe der Vorsteuerung wird der Hauptanteil der erforderlichen Kupplungsstellgröße gebildet. Die unterlagerte Regelung dient im Wesentlichen dem Ausgleich von Ungenauigkeiten der Vorsteuerung. Infolgedessen spielt das zur Vorsteuerung verwendete Modell des Kupplungsverhaltens eine sehr wichtige Rolle und entscheidet maßgeblich über Schaltkomfort und Verschleißverhalten einer Reibungskupplung während des Fahrbetriebs. Im Bereich automatisierter Kupplungen werden als Vorsteuerungsmodelle überwiegend Kupplungskennlinien eingesetzt. Eine Kupplungskennlinie beschreibt dabei den quasistationären Zusammenhang zwischen der Stellgröße der Kupplung und dem übertragbaren Kupplungsmoment. Abhängig von verschiedensten Einflussfaktoren unterliegt die Kupplungskennlinie während des Fahrbetriebs sowohl dauerhaften als auch temporären Änderungen. Um die erforderliche Regelgüte des Gesamtregelkreises zu gewährleisten, ist es erforderlich, Änderungen des Kupplungsverhaltens schnell zu erkennen und die Kupplungskennlinie entsprechend anzupassen. Zur Anpassung der Kupplungskennlinie an die aktuelle Betriebssituation werden in dieser Arbeit ausgewählte Methoden der Systemidentifikation eingesetzt. Zur Approximation der Kupplungskennlinie wird ein neues Kennlinienmodell eingesetzt. Dieses Modell zeichnet sich durch zwei wesentliche Merkmale, seine analytische und parametrische Form sowie die physikalisch-geometrische Interpretierbarkeit der Modellparameter, aus. Das erste Merkmal ermöglicht den Einsatz von ableitungsbasierter Least-Squares Methoden der zur Ermittlung unbekannter Modellparameter. Diese Methoden sind konzipiert zur Verarbeitung von verrauschten Signalen und bitten eine sehr hohe Robustheit der Kennlinienidentifikation unter realen Bedingungen. Das zweite Merkmal ermöglicht eine separate Modifikation einzelner Modellparameter unter Berücksichtigung ihrer Änderungsdynamik bzw. ihrer Zeitvarianz während des Fahrbetriebs. Die Untersuchungen der Kennlinienidentifikation erfolgen zunächst in der Simulation. Dadurch können einzelne Effekte der Drehmomentübertragung ab- bzw. zugeschaltet und deren Auswirkung auf den Identifikationsvorgang gezielt analysiert werden. Anschließend erfolgen ausführliche Untersuchungen der Kennlinienidentifikation anhand von realen Fahrzeugmessungen. Die erzielten Ergebnisse belegen zum einen eine hohe Performance der vorgestellten Methodik zur Identifikation von Kupplungskennlinien. Zum anderen decken sie Potentiale für weiterführende Arbeiten im Bereich der Identifikation des Übertragungsverhaltens von Reibungskupplungen auf.Many practice-relevant concepts for controlling automated friction clutches in motor vehicles are designed as a combination of feed forward and feedback control. The main amount of the actuating variable required for the clutch engagement is calculated by the feed forward path. The task of the feedback path is to compensate for the uncertainness of the feed forward path. Therefore, the model used for the feed forward path is very important for the shift comfort as well as for the wear of the clutch system during operation. In the field of automated clutches, the clutch characteristic is typically used as the feed forward model. A clutch characteristic represents the relationship between the actuating variable and the torque transferred through the clutch. Dependent on various factors, the clutch characteristic changes both temporarily and permanently during the operation. To ensure the requirements for the clutch control, it is necessary to track the relevant changes of the behavior of the clutch system, as well as to adapt the clutch characteristic accordingly. In this work, preselected identification methods are used for the adaption of the clutch characteristic on the actual operating point. Thereby, the approximation of the clutch characteristic is carried out using an innovative model. This model is characterized by two essential properties, these are the analytically and parametrically model form, as well as the physically and geometrically interpretability of the model parameter. The first property allows using derivative-based identification methods for determination of unknown parameters of the characteristic model. These methods provide a high robustness of the identification of the clutch characteristics under realistically operating conditions because they are designed for processing signals corrupted by noise. The second property of the new characteristic model allows an identification of the model parameter under consideration their change dynamics and time variance respectively. In the first step, the identification of the clutch characteristic was investigated in simulation. This allows activating or deactivating of diverse effects of the torque transfer through the clutch, with the goal, to analyze the influence of these effects on the identification procedure. In the last step, the investigation of the identification procedure was carried out using real measurement data. On the one hand, the experimental results show a high performance of the presented method for identification of clutch characteristics. On the other hand, potential for advanced research works in the field of identification of transmission behavior of friction clutches was detected

Aptamer-based multiplexed proteomic technology for biomarker discovery

Interrogation of the human proteome in a highly multiplexed and efficient manner remains a coveted and challenging goal in biology. We present a new aptamer-based proteomic technology for biomarker discovery capable of simultaneously measuring thousands of proteins from small sample volumes (15 [mu]L of serum or plasma). Our current assay allows us to measure ~800 proteins with very low limits of detection (1 pM average), 7 logs of overall dynamic range, and 5% average coefficient of variation. This technology is enabled by a new generation of aptamers that contain chemically modified nucleotides, which greatly expand the physicochemical diversity of the large randomized nucleic acid libraries from which the aptamers are selected. Proteins in complex matrices such as plasma are measured with a process that transforms a signature of protein concentrations into a corresponding DNA aptamer concentration signature, which is then quantified with a DNA microarray. In essence, our assay takes advantage of the dual nature of aptamers as both folded binding entities with defined shapes and unique sequences recognizable by specific hybridization probes. To demonstrate the utility of our proteomics biomarker discovery technology, we applied it to a clinical study of chronic kidney disease (CKD). We identified two well known CKD biomarkers as well as an additional 58 potential CKD biomarkers. These results demonstrate the potential utility of our technology to discover unique protein signatures characteristic of various disease states. More generally, we describe a versatile and powerful tool that allows large-scale comparison of proteome profiles among discrete populations. This unbiased and highly multiplexed search engine will enable the discovery of novel biomarkers in a manner that is unencumbered by our incomplete knowledge of biology, thereby helping to advance the next generation of evidence-based medicine