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

Abstract

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.