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Emission Modelling and Model-Based Optimisation of the Engine Control

Sequenz, Heiko (2013)
Emission Modelling and Model-Based Optimisation of the Engine Control.
Buch, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

Modern Diesel engines require a model based optimisation of the engine control to fully exploit the additional degrees of freedom of modern engines. For identification of combustion engines, different experimental model structures are presented and compared to each other. The local adaptive model approach LOPOMOT is derived from the the local linear model approach LOLIMOT and an adaptive polynomial approach. Further regarded model structures are the in automotive industry well known look-up tables and the individual approximators kernel models. The model structures are generally presented and are rated with regard to applications in an electronic control unit.

For the identification of the combustion engine, the combustion outputs NOx, soot and the engine torque are regarded. Experimental models are presented for measurements from the engine test bed. Stationary and dynamic effects are modelled separately, to avoid the influence of measurement dynamics. Thus, stationary measurements can be applied to identify the combustion models. The connection of these stationary combustion models to a dynamic air path model enables a dynamic overall simulation of the Diesel engine. The stationary and the dynamic model qualities are demonstrated using measurements from the engine test bed.

The models are then applied for a stationary and a dynamic optimisation of control functions for the engine control unit. At first a local optimisation is presented for the stationary optimisation, which shows the Pareto front of the emissions NOx and soot. The subsequent global optimisation minimises the fuel consumption over a test cycle and formulates the emission limits as constraints. Initial values for the global optimisation are taken from the results of the local optimisation. Finally, a robust global optimisation is presented, which regards model uncertainties and variations due to series tolerances.

For the dynamic optimisation, the trajectories of the air path actuators are optimised for a typical acceleration event. Because of the high computationally effort, such an optimisation can not be performed during engine operation, but it enables conclusions about suitable control structures. Thereafter, a smoke limitation based on the soot model is presented. This model based smoke limitation requires no additional calibration effort, but the model parameters are difficult to interpret. Therefore, a simplification to an open loop control structure with look-up tables is shown, which enables a manual fine tuning of the maps.

This dissertation contributes to the model based optimisation of engine control functions and presents new modelling and optimisation approaches. Furthermore, new model structures are compared to the in automotive industry well known look-up tables and assets and drawbacks are discussed.

Typ des Eintrags: Buch
Erschienen: 2013
Autor(en): Sequenz, Heiko
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Emission Modelling and Model-Based Optimisation of the Engine Control
Sprache: Englisch
Referenten: Isermann, Prof. Dr. Rolf ; Kohler, Prof. Dr. Michael ; Pesavento, Prof. Dr. Marius
Publikationsjahr: 2013
Ort: Düsseldorf
Verlag: VDI Verlag
(Heft-)Nummer: 1222
Reihe: VDI Fortschrittsberichte
Band einer Reihe: 8
Kollation: XII, 176 S., 70 Bilder, 18 Tabellen
Datum der mündlichen Prüfung: 25 Februar 2013
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/3948
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Kurzbeschreibung (Abstract):

Modern Diesel engines require a model based optimisation of the engine control to fully exploit the additional degrees of freedom of modern engines. For identification of combustion engines, different experimental model structures are presented and compared to each other. The local adaptive model approach LOPOMOT is derived from the the local linear model approach LOLIMOT and an adaptive polynomial approach. Further regarded model structures are the in automotive industry well known look-up tables and the individual approximators kernel models. The model structures are generally presented and are rated with regard to applications in an electronic control unit.

For the identification of the combustion engine, the combustion outputs NOx, soot and the engine torque are regarded. Experimental models are presented for measurements from the engine test bed. Stationary and dynamic effects are modelled separately, to avoid the influence of measurement dynamics. Thus, stationary measurements can be applied to identify the combustion models. The connection of these stationary combustion models to a dynamic air path model enables a dynamic overall simulation of the Diesel engine. The stationary and the dynamic model qualities are demonstrated using measurements from the engine test bed.

The models are then applied for a stationary and a dynamic optimisation of control functions for the engine control unit. At first a local optimisation is presented for the stationary optimisation, which shows the Pareto front of the emissions NOx and soot. The subsequent global optimisation minimises the fuel consumption over a test cycle and formulates the emission limits as constraints. Initial values for the global optimisation are taken from the results of the local optimisation. Finally, a robust global optimisation is presented, which regards model uncertainties and variations due to series tolerances.

For the dynamic optimisation, the trajectories of the air path actuators are optimised for a typical acceleration event. Because of the high computationally effort, such an optimisation can not be performed during engine operation, but it enables conclusions about suitable control structures. Thereafter, a smoke limitation based on the soot model is presented. This model based smoke limitation requires no additional calibration effort, but the model parameters are difficult to interpret. Therefore, a simplification to an open loop control structure with look-up tables is shown, which enables a manual fine tuning of the maps.

This dissertation contributes to the model based optimisation of engine control functions and presents new modelling and optimisation approaches. Furthermore, new model structures are compared to the in automotive industry well known look-up tables and assets and drawbacks are discussed.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Moderne Dieselmotoren erfordern eine modellbasierte Optimierung der Motorsteuerungen um die zusätzlichen Freiheitsgrade komplexer Motoren bestmöglich auszunutzen. Zur Modellierung eines Verbrennungsmotors werden verschiedene experimentelle Modellstrukturen vorgestellt und miteinander verglichen. Der lokal adaptive Modellierungsansatz LOPOMOT wird aus dem lokal linearen Modellansatz LOLIMOT und einem adaptiven Polynomansatz hergeleitet. Des weiteren werden die in der Automobilindustrie weit verbreiteten Kennfelder und die für ihre universelle Approximation bekannten Kernschätzer betrachtet. Die Modellstrukturen werden allgemein vorgestellt und anhand von Beispielen bezüglich ihrer Einsatzfähigkeit im Motorsteuergerät bewertet.

Bei der Modellierung des Verbrennungsmotors werden die Verbrennungsausgänge NOx, Ruß und das Motordrehmoment betrachtet. Es werden experimentelle Modelle anhand von Messungen vom Motorenprüfstand präsentiert. Um den Einfluss von Dynamiken bei der Emissionsmessung zu eliminieren, werden stationäre und dynamische Vorgänge separat modelliert. Dadurch können stationäre Messungen zur Identifikation der Verbrennungsmodelle verwendet werden. Die Verbindung dieser stationären Verbrennungsmodelle zu einem dynamischen Luftpfadmodell ermöglicht die dynamische Simulation des Dieselmotors. Die stationäre und dynamische Modellgüte wird anhand von Messungen vom Motorenprüfstand gezeigt.

Die Modelle werden dann für eine stationäre und eine dynamische Optimierung von Steuerungs- und Regelungsfunktionen für die Motorsteuerung verwendet. Bei der stationären Optimierung wird zunächst eine lokale Optimierung vorgestellt, welche die Paretofront der Emissionen NOx und Ruß zeigt. Bei der anschließenden globalen Optimierung wird der Verbrauch über einen Testzyklus optimiert und die Emissionsgrenzen als Nebenbedingungen formuliert. Die Startwerte für die globale Optimierung stammen dabei von der lokalen Optimierung. Schließlich wird eine robuste globale Optimierung präsentiert, welche Modellunsicherheiten und Streuungen aufgrund von Serientoleranzen berücksichtigt.

Bei der dynamischen Optimierung werden die Trajektorien der Luftpfadaktoren für einen typischen Beschleunigungsvorgang optimiert. Eine solche Optimierung kann aufgrund des erheblichen Rechenaufwandes nicht während des dynamischen Motorbetriebs durchgeführt werden, ermöglicht jedoch Rückschlüsse über möglich Steuerungs- und Regelungsstrukturen. Anschließend wird eine auf dem Rußmodell basierte Rauchbegrenzung vorgestellt. Die präsentierte modellbasierte Rauchbegrenzung erfordert keinen zusätzlichen Applikationsaufwand, die verwendeten Modellparameter sind jedoch schwierig zu interpretieren. Daher wird eine Vereinfachung zu einer Steuerungsstruktur mit Kennfelder präsentiert, welche für eine manuelle Feinjustierung verwendet werden kann.

Diese Dissertation leistet einen Beitrag zur modellbasierten Optimierung von Steuerungs- und Regelungsfunktionen und stellt neue Modellierungs- und Optimierungsansätze vor. Darüber hinaus werden neue Modellstrukturen mit der in Automobilindustrie verbreiteten Kennfeldstrukturen verglichen und Vor- und Nachteile diskutiert.

Deutsch
Freie Schlagworte: Emissionsmodell, Optimierung, stationär, dynamisch, Verbrennungsmotor, ECU, Motorsteuerung, Modell, NOx, Ruß, Motormoment, Modellstrukturen, LOPOMOT, LOLIMOT, Modellvergleich, Rauchbegrenzung
Schlagworte:
Einzelne SchlagworteSprache
Emissionmodels, Optimization, stationary, dynamic, Combustion Engine, ECU, Electronic Control Unit, Model, NOx, Soot, Torque, Modelstructure, LOPOMOT, LOLIMOT, Model Comparison, Smoke LimitationEnglisch
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-39487
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
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
Hinterlegungsdatum: 01 Jun 2014 19:55
Letzte Änderung: 26 Aug 2018 21:28
PPN:
Referenten: Isermann, Prof. Dr. Rolf ; Kohler, Prof. Dr. Michael ; Pesavento, Prof. Dr. Marius
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 25 Februar 2013
Zugehörige Links:
Schlagworte:
Einzelne SchlagworteSprache
Emissionmodels, Optimization, stationary, dynamic, Combustion Engine, ECU, Electronic Control Unit, Model, NOx, Soot, Torque, Modelstructure, LOPOMOT, LOLIMOT, Model Comparison, Smoke LimitationEnglisch
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