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Semi-Physical Real-Time Models with State and Parameter Estimation for Diesel Engines

Weber, Alexander (2023)
Semi-Physical Real-Time Models with State and Parameter Estimation for Diesel Engines.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00024758
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Increasing requirements for the reduction of fuel consumption (CO2) and emissions require a precise electronic management of combustion engines. Engine-related measures to meet these requirements lead to an increase in variability and system complexity. To cope with increasing system complexity, model-based development methodology has proven effective. In this context, virtual development with real-time models plays an increasingly important role. The corresponding models can either be derived theoretically on the basis of known physical laws (white-box models) or obtained experimentally on the test bench by mathematically modeling the measured input and output behavior (black-box models). Both types of modeling have their advantages and disadvantages.

A semi-physical modeling methodology is presented that combines the advantages of theoretical and experimental modeling and overcomes their disadvantages. The goal is to find suitable, simplified equation structures and to determine their unknown parameters experimentally by real-time capable, recursive parameter estimation methods. This leads to physically interpretable real-time models that are able to adapt their parameters according to the current engine operating behavior and thus offer good transferability to other engines. The semi-physical modeling methodology is applied to the air system and combustion of a common rail diesel engine with a variable exhaust gas turbocharger and high- and low-pressure exhaust gas recirculation. The focus lies on the derivation of semi-physical real-time model for the combustion and its underlying processes inside the cylinder.

A semi-physical model approach for modeling the dynamics of combustion chamber processes is developed and combined with state and parameter estimation methods. This model approach enables crank angle-resolved calculation of the in-cylinder gas states and the determination of the characteristic combustion components of diesel combustion (premixed, diffusive combustion and burn-out). The technical implementation is realized close to the pressure indication system of the engine test bench, enabling a crankshaft-resolved model adaptation based on measured in-cylinder pressure. Model identification is performed using combined state and parameter estimation in steady-state engine operation. Model parameters are estimated perpetually for each duty cycle and converge to a constant value within 30-60 engine duty cycles. Final estimation results are stored as functions of engine operating point using experimental modeling. In this way, semi-physical real-time models are created directly online during the measurement.

The treated method is considered as an extension of the functionality of conventional pressure indication systems. Furthermore, the derived semi-physical models are used for real-time engine simulation in the context of hardware-in-the-loop testing of ECUs.

The research project (Project No. 1231) was financially and advisory supported by the Research Association for Combustion Engines (FVV) e.V. (Frankfurt am Main, Germany).

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2023
Autor(en): Weber, Alexander
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Semi-Physical Real-Time Models with State and Parameter Estimation for Diesel Engines
Sprache: Englisch
Referenten: Isermann, Prof. Dr. Rolf ; Beidl, Prof. Dr. Christian
Publikationsjahr: 13 November 2023
Ort: Darmstadt
Kollation: XX, 226 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 12 Juli 2023
DOI: 10.26083/tuprints-00024758
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/24758
Kurzbeschreibung (Abstract):

Increasing requirements for the reduction of fuel consumption (CO2) and emissions require a precise electronic management of combustion engines. Engine-related measures to meet these requirements lead to an increase in variability and system complexity. To cope with increasing system complexity, model-based development methodology has proven effective. In this context, virtual development with real-time models plays an increasingly important role. The corresponding models can either be derived theoretically on the basis of known physical laws (white-box models) or obtained experimentally on the test bench by mathematically modeling the measured input and output behavior (black-box models). Both types of modeling have their advantages and disadvantages.

A semi-physical modeling methodology is presented that combines the advantages of theoretical and experimental modeling and overcomes their disadvantages. The goal is to find suitable, simplified equation structures and to determine their unknown parameters experimentally by real-time capable, recursive parameter estimation methods. This leads to physically interpretable real-time models that are able to adapt their parameters according to the current engine operating behavior and thus offer good transferability to other engines. The semi-physical modeling methodology is applied to the air system and combustion of a common rail diesel engine with a variable exhaust gas turbocharger and high- and low-pressure exhaust gas recirculation. The focus lies on the derivation of semi-physical real-time model for the combustion and its underlying processes inside the cylinder.

A semi-physical model approach for modeling the dynamics of combustion chamber processes is developed and combined with state and parameter estimation methods. This model approach enables crank angle-resolved calculation of the in-cylinder gas states and the determination of the characteristic combustion components of diesel combustion (premixed, diffusive combustion and burn-out). The technical implementation is realized close to the pressure indication system of the engine test bench, enabling a crankshaft-resolved model adaptation based on measured in-cylinder pressure. Model identification is performed using combined state and parameter estimation in steady-state engine operation. Model parameters are estimated perpetually for each duty cycle and converge to a constant value within 30-60 engine duty cycles. Final estimation results are stored as functions of engine operating point using experimental modeling. In this way, semi-physical real-time models are created directly online during the measurement.

The treated method is considered as an extension of the functionality of conventional pressure indication systems. Furthermore, the derived semi-physical models are used for real-time engine simulation in the context of hardware-in-the-loop testing of ECUs.

The research project (Project No. 1231) was financially and advisory supported by the Research Association for Combustion Engines (FVV) e.V. (Frankfurt am Main, Germany).

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Steigende Anforderungen hinsichtlich der Reduzierung und Kraftstoffverbrauch (CO2) und Schadstoffausstoß erfordern ein präzises elektronisches Motormanagement. Innermotorische Maßnahmen zur Erfüllung dieser Anforderungen sorgen für eine Zunahme an Variabilität und Systemkomplexität. Zur Bewältigung steigender Systemkomplexität hat sich die modellbasierte Entwicklungsmethodik bewährt. Dabei spielt die virtuelle Entwicklung mit Echtzeitmodellen eine immer wichtigere Rolle. Die entsprechenden Modelle können entweder theoretisch auf Grundlage bekannter physikalischer Gesetzmäßigkeiten hergeleitet werden (White-Box-Modelle) oder experimentell am Prüfstand durch mathematische Modellierung des gemessenen Eingangs- und Ausgangsverhaltens gewonnen werden (Black-Box-Modelle). Beide Modellierungsarten haben ihre Vor- und Nachteile.

In dieser Arbeit wird eine semi-physikalische Modellierungsmethodik vorgestellt, die die Vorteile von theoretischer und experimenteller Modellierung kombiniert und deren Nachteile umgeht. Die Grundidee ist es, geeignete, vereinfachte Gleichungsstrukturen zu finden und durch rekursive, echtzeitfähige Parameterschätzmethoden die unbekannten Parameter experimentell zu bestimmen. Daraus ergeben sich physikalisch interpretierbare Echtzeitmodelle, die in der Lage sind, ihre Parameter an den aktuellen Motorbetriebspunkt anzupassen und auf andere Motoren besser übertragbar sind. Die Modellierungsmethodik wird auf das Luftsystem und die Verbrennung eines Common-Rail-Dieselmotors mit variablem Turbolader sowie Hoch- und Niederdruck-Abgasrückführung angewandt. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Herleitung entsprechender Modelle für die Verbrennung.

Es wird ein semi-physikalischer Modellansatz für die Modellierung der Dynamik von Brennraumprozessen entwickelt und mit Zustands- und Parameterschätzverfahren kombiniert. Der Modellansatz ermöglicht eine echtzeitfähige, kurbelwinkelaufgelöste Berechnung des Zylindergaszustands, der Gemischbildung sowie die Bestimmung der charakteristischen Verbrennungsanteile der Dieselverbrennung (vorgemischte, diffusive Verbrennung und Ausbrand). Die technische Umsetzung erfolgt nahe am Indiziersystem, womit eine kurbelwinkelaufgelöste Modelladaption anhand des gemessenen Brennraumdruckverlaufs ermöglicht wird. Die Modell-Identifikation erfolgt mithilfe von kombinierter Zustands- und Parameterschätzung im stationären Motorbetrieb. Die Modellparameter werden zyklusaufgelöst geschätzt und konvergieren innerhalb von 30-60 Arbeitszyklen zu einem konstanten Wert. Abschließend wird die Anwendung der Methode im Rahmen einer modellbasierten Verbrennungsanalyse aufgezeigt, sowie der Einsatz semi-physikalischer Modelle zur Echtzeit-Motorsimulation im Rahmen des Hardware-in-the-Loop Testens von Steuergeräten beschrieben.

Das Forschungsvorhaben (Projekt Nr. 1231) wurde von der Forschungsvereinigung Verbrennungskraftmaschinen (FVV) e.V. (Frankfurt am Main, Deutschland) finanziell und fachlich gefördert.

Deutsch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-247585
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 621.3 Elektrotechnik, Elektronik
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungstechnik und Prozessautomatisierung
TU-Projekte: AiF/FVV|6012310|Semi-physikalische V
Hinterlegungsdatum: 13 Nov 2023 13:09
Letzte Änderung: 14 Nov 2023 13:50
PPN:
Referenten: Isermann, Prof. Dr. Rolf ; Beidl, Prof. Dr. Christian
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 12 Juli 2023
Export:
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