| dc.date.accessioned | 2016-01-14T13:08:09Z | |
| dc.date.available | 2016-01-14T13:08:09Z | |
| dc.date.issued | 2016-01-14 | |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:hebis:34-2016011449615 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/2016011449615 | |
| dc.description.sponsorship | Volkswagen AG | ger |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.rights | Urheberrechtlich geschützt | |
| dc.rights.uri | https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ | |
| dc.subject | Diesel | ger |
| dc.subject | Hybrid | ger |
| dc.subject | Applikation | ger |
| dc.subject | Simulation | ger |
| dc.subject | Steuergerätefunktion | ger |
| dc.subject | Längsdynamik | ger |
| dc.subject.ddc | 620 | |
| dc.title | Optimierung von Betriebsstrategien für elektrifizierte Antriebskonzepte | ger |
| dc.type | Dissertation | |
| dcterms.abstract | Im Rahmen dieser Arbeit wird eine gemeinsame Optimierung der Hybrid-Betriebsstrategie und des Verhaltens des Verbrennungsmotors vorgestellt. Die Übernahme von den im Steuergerät verwendeten Funktionsmodulen in die Simulationsumgebung für Fahrzeuglängsdynamik stellt eine effiziente Applikationsmöglichkeit der Originalparametrierung dar. Gleichzeitig ist es notwendig, das Verhalten des Verbrennungsmotors derart nachzubilden, dass das stationäre und das dynamische Verhalten, inklusive aller relevanten Einflussmöglichkeiten, wiedergegeben werden kann.
Das entwickelte Werkzeug zur Übertragung der in Ascet definierten Steurgerätefunktionen in die Simulink-Simulationsumgebung ermöglicht nicht nur die Simulation der relevanten Funktionsmodule, sondern es erfüllt auch weitere wichtige Eigenschaften. Eine erhöhte Flexibilität bezüglich der Daten- und Funktionsstandänderungen, sowie die Parametrierbarkeit der Funktionsmodule sind Verbesserungen die an dieser Stelle zu nennen sind.
Bei der Modellierung des stationären Systemverhaltens des Verbrennungsmotors erfolgt der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen. Die Auswahl der optimalen Neuronenanzahl erfolgt durch die Betrachtung des SSE für die Trainings- und die Verifikationsdaten. Falls notwendig, wird zur Sicherstellung der angestrebten Modellqualität, das Interpolationsverhalten durch Hinzunahme von Gauß-Prozess-Modellen verbessert. Mit den Gauß-Prozess-Modellen werden hierbei zusätzliche Stützpunkte erzeugt und mit einer verminderten Priorität in die Modellierung eingebunden. Für die Modellierung des dynamischen Systemverhaltens werden lineare Übertragungsfunktionen verwendet. Bei der Minimierung der Abweichung zwischen dem Modellausgang und den Messergebnissen wird zusätzlich zum SSE das 2σ-Intervall der relativen Fehlerverteilung betrachtet.
Die Implementierung der Steuergerätefunktionsmodule und der erstellten Steller-Sensor-Streckenmodelle in der Simulationsumgebung für Fahrzeuglängsdynamik führt zum Anstieg der Simulationszeit und einer Vergrößerung des Parameterraums.
Das aus Regelungstechnik bekannte Verfahren der Gütevektoroptimierung trägt entscheidend zu einer systematischen Betrachtung und Optimierung der Zielgrößen bei. Das Ergebnis des Verfahrens ist durch das Optimum der Paretofront der einzelnen Entwurfsspezifikationen gekennzeichnet.
Die steigenden Simulationszeiten benachteiligen Minimumsuchverfahren, die eine Vielzahl an Iterationen benötigen. Um die Verwendung einer Zufallsvariablen, die maßgeblich zur Steigerung der Iterationanzahl beiträgt, zu vermeiden und gleichzeitig eine Globalisierung der Suche im Parameterraum zu ermöglichen wird die entwickelte Methode DelaunaySearch eingesetzt. Im Gegensatz zu den bekannten Algorithmen, wie die Partikelschwarmoptimierung oder die evolutionären Algorithmen, setzt die neu entwickelte Methode bei der Suche nach dem Minimum einer Kostenfunktion auf eine systematische Analyse der durchgeführten Simulationsergebnisse. Mit Hilfe der bei der Analyse gewonnenen Informationen werden Bereiche mit den bestmöglichen Voraussetzungen für ein Minimum identifiziert. Somit verzichtet das iterative Verfahren bei der Bestimmung des nächsten Iterationsschrittes auf die Verwendung einer Zufallsvariable. Als Ergebnis der Berechnungen steht ein gut gewählter Startwert für eine lokale Optimierung zur Verfügung.
Aufbauend auf der Simulation der Fahrzeuglängsdynamik, der Steuergerätefunktionen und der Steller-Sensor-Streckenmodelle in einer Simulationsumgebung wird die Hybrid-Betriebsstrategie gemeinsam mit der Steuerung des Verbrennungsmotors optimiert. Mit der Entwicklung und Implementierung einer neuen Funktion wird weiterhin die Verbindung zwischen der Betriebsstrategie und der Motorsteuerung erweitert.
Die vorgestellten Werkzeuge ermöglichten hierbei nicht nur einen Test der neuen Funktionalitäten, sondern auch eine Abschätzung der Verbesserungspotentiale beim Verbrauch und Abgasemissionen. Insgesamt konnte eine effiziente Testumgebung für eine gemeinsame Optimierung der Betriebsstrategie und des Verbrennungsmotorverhaltens eines Hybridfahrzeugs realisiert werden. | ger |
| dcterms.abstract | The subject of the following dissertation is the simultaneous optimisation of a hybrid operating strategy and the behaviour of the combustion engine. The incorporation of the control unit’s function modules into the simulation environment for longitudinal vehicle dynamics is an efficient application option of the original parameters. At the same time, it is necessary to simulate combustion engine behaviour in such a way that both the stationary and dynamic behaviour, including all relevant variables, is rendered.
The tool developed to transfer the control-unit functions defined in Ascet to the Simulink simulation environment facilitates the simulation of the relevant function modules of the control unit. The tool also meets other critical requirements. Increased flexibility in terms of data and functional status changes and the parameterability of the functions modules directly into the Simulink simulation environment are two qualities that should be mentioned in this regard.
Artificial neuronal networks are used in the modelling of the stationary system behaviour of the combustion engine. The determination of the optimal number of neurons is made through consideration of SSE for the training and verification data. When required, the interpolation behaviour can be enhanced through the addition of Gauss process models to assure the desired model quality. With the Gauss process models, additional interpolation points are created and integrated into the modelling at a lower priority. Linear transfer functions are used to model dynamic system behaviour. During the minimisation of the deviation between the model output and measurement results, the 2σ interval of the relative error distribution is monitored along with SSE.
The implementation of the control-unit function modules and of the actuator sensors system models in the simulation environment for longitudinal vehicle dynamics extends the simulation time and increases the parameter range.
Performance vector optimisation, a process well known in control engineering, plays a key role in the systematic monitoring and optimisation of variables. The result of the process is characterised by the efficiency of the Pareto front of the individual design specifications.
The growing simulation times adversely affect minimum search processes that require a number of iterations. To prevent the use of random variables that could materially contribute to the increase in the number of iterations and to simultaneously facilitate the globalisation of the search in the parameter range, the DelaunaySearch process is employed. Unlike known algorithms such as particle swarm optimisation or evolutionary algorithms, the newly developed methodology concentrates on systematic analysis of the carried-out simulation results in the search for the minimum of a cost function. With the help of the information gained during the analysis, areas with the best-possible conditions for a minimum are identified. As a result, the iterative process does not use random variables in the determination of the next iteration step. The result of the calculation is a well-selected initial value for local optimisation.
Building on the simulation of longitudinal vehicle dynamics, the control-unit functions and the actuator sensor system models in a simulation environment, the hybrid operating strategy will be optimised jointly with combustion engine management. Through the development and implementation of a new function, the connection between the operating strategy and engine management will be extended.
The tools introduced here facilitate not only a test of new functionalities, but also the estimation of improvement potential in terms of gas mileage and emissions. In general, an efficient test environment for joint optimisation of the operating strategy and the combustion engine behaviour of a hybrid vehicle could be created. | eng |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Bass, Kostyantyn | |
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik / Informatik | |
| dc.contributor.referee | Brabetz, Ludwig (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Fister, Michael (Prof. Dr.-Ing.) | |
| dc.subject.swd | Dieselmotor | ger |
| dc.subject.swd | Hybridmotor | ger |
| dc.subject.swd | Steuergerät | ger |
| dc.subject.swd | Längsdynamik | ger |
| dc.date.examination | 2015-10-16 | |
