Eine schnelle Reduktion des CO2 Ausstoßes von landwirtschaftlichen Maschinen kann nur gelingen, wenn Dieselmotoren mit Kraftstoffen betrieben werden, die eine geringe CO2 Gesamtbilanz aufweisen. In der Landwirtschaft eignen sich dazu besonders biogene Kraftstoffe der 1. Generation, wie bspw. naturbelassenes Rapsöl. Dieses kann von Landwirten selbst hergestellt und auf dem eigenen Betrieb eingesetzt werden. Durch kurze Transportwege und dem einfachen Herstellungsverfahren können bis zu 91% der CO2-Emissionen eingespart werden. Jedoch haben sich diese Kraftstoffe bisher nicht durchgesetzt. Neben ökonomischen Gründen wurde vielfach die in der Landwirtschaft geforderte Zuverlässigkeit nicht eingehalten. Insbesondere bei kalten Temperaturen führte der Betrieb mit naturbelassenem Rapsöl in der Vergangenheit zu Problemen im Kraftstoffsystem der Maschinen. Eine Möglichkeit die Zuverlässigkeit der Maschine und die Akzeptanz der Kunden zu erhöhen ist ein Verbrennungsmotor, der die Mischung von herkömmlichen Diesel mit biogenen Kraftstoffen erlaubt. Damit sich der Motor auf die jeweilige Kraftstoffmischung einstellen kann, ist eine Kraftstofferkennung notwendig.

Dazu werden im ersten Teil dieser Arbeit Modelle auf Basis von Sauerstoffsensoren im Abgastrakt (Oxygen-Mixture Model) und der Stromaufnahme der Kraftstoffpumpe (Fuel Pump Current Model) erstellt. Mit diesen Modellen können Kraftstoffmischungen zwischen Diesel und naturbelassenem Rapsöl sowie Mischungen zwischen Diesel und Rapsmethylester erkannt werden. Darüber hinaus wird ein neues Niederdruck-Kraftstoffsystem entwickelt, welches für den Betrieb der drei Kraftstoffe ausgelegt ist und den Rapsölbetrieb bei kalten Temperaturen deutlich verbessert. Weiterhin werden umfangreiche Anpassungen der Steuer- und Regelfunktionen in der Motor-steuerung vorgenommen, sodass im Betrieb mit Kraftstoffmischungen ein ähnliches Verhalten wie im reinen Dieselbetrieb erreicht wird.

Im zweiten Teil dieser Arbeit werden Modelle entwickelt, um Fehler des Dieselmotors zu erkennen. Dies dient der weiteren Erhöhung der Zuverlässigkeit von landwirtschaftlichen Maschinen. Prinzipiell sind die Modelle auch für naturbelassenes Rapsöl und Rapsmethylester geeignet, jedoch fehlen zum Teil grundlegende Informationen zu diesen Kraftstoffen. Aus diesem Grund werden alle Versuche ausschließlich mit fossilem Dieselkraftstoff durchgeführt.

Insgesamt werden drei Modelle entwickelt, mit denen die eingespritzte Kraftstoffmasse berechnet werden kann. Mit diesen Modellen kann nicht nur Leistungsverlust durch zu geringe Einspritzmengen, sondern auch erhöhte Leistungen durch illegales Motortuning detektiert werden. Da das Manipulieren von Motoren zu frühzeitigen Schäden an Maschinen führen kann, ist eine sichere Motortuning-Erkennung hinsichtlich etwaiger Gewährleistungsansprüche finanziell für den Hersteller von hoher Bedeutung.

Zu den drei entwickelten Einspritzmengenmodellen gehört das Rail Pressure Based Fuel Estimation Model, bei dem die Einspritzmenge auf Basis des Raildrucks bzw. Dichteänderungen des Kraftstoffs im Rail berechnet wird. Ein weiteres Einspritzmengenmodell ist das Suction Control Valve Model. Hierbei wird die eingespritzte Kraftstoffmasse auf Basis der Zumesseinheit der Hochdruckpumpe berechnet. Das dritte Modell ist das Oxygen-Fuel Model. Es ist völlig unabhängig von Fehlern im Kraftstoffsystem, da es die eingespritzte Kraftstoffmasse auf der Grundlage des Restsauerstoffgehalts im Abgas und des Luftmassenstroms berechnet.

Ein weiteres Problem, welches die Zuverlässigkeit des Dieselmotors beeinträchtigt, sind Injektorablagerungen. Damit diese im laufenden Betrieb der Maschine erkannt werden können, wird ein Injector Deposit Detection Model vorgestellt. Hiermit ist es möglich Injektoren zu klassifizieren und Reparaturstrategien abzuleiten. Die Erkennung von Injektorablagerungen wird hierbei über eine Mehrfachabtastung des Raildrucksignals realisiert.

Insgesamt zeigt diese Forschungsarbeit, dass der Betrieb von biogenen Kraftstoffen auch mit modernen Dieselmotoren möglich ist. Es wird jedoch deutlich, dass ein zusätzlicher Applikations-aufwand für die Motorsteuerung notwendig ist, um einen Motor (der für verschiedene Kraftstoffmischungen geeignet ist) zur Serienreife zu bringen. Ferner zeigen die Ergebnisse der Fehlererkennungsmodelle Potential die Zuverlässigkeit von Dieselmotoren weiter zu erhöhen.