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Effiziente Applikation der Motorsteuerung mit dynamischen Modellen (Efficient Calculation of Engine Control Maps by Means of Dynamic Models)

  • Michael Hafner
Veröffentlicht/Copyright: 25. September 2009

Abstract

Eine manuelle Applikation der Motorsteuerung gestaltet sich aufgrund zusätzlicher Stellgrößen immer schwieriger. Als Alternative bieten sich modellgestützte Ansätze an. Diese stellen jedoch hohe Ansprüche an die Modelle — besonders wenn das Emissionsverhalten unmittelbar berücksichtigt werden soll. Hier werden dynamische neuronale Netze vorgeschlagen, die auf Daten einer sehr schnellen dynamischen Vermessung des Motorverhaltens am Prüfstand basieren. Die stationäre Kennfeldoptimierung erfolgt anschließend offline im Rechner und kann mit Hilfe der dynamischen Modelle an beliebige Abgastestzyklen adaptiert werden.

Abstract

A manual adaptation of the engine control becomes more and more difficult due to the rising number of engine control settings. Alternatively, model-based approaches can be used. However, these are rather demanding — especially if the emissions themselves are to be considered. Here, dynamic neural networks are proposed which allow the application of very fast measuring techniques at engine test stands. The calculation of the static control maps is then done offline by means of the dynamic models. This approach allows an adaptation to any given legal test cycle.

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Published Online: 2009-09-25
Published in Print: 2003-05-01

© 2003 Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH

Heruntergeladen am 12.10.2025 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1524/auto.51.5.213.19570/html
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