Die hohe Zahl an Freiheitsgraden für die Ansteuerung der Steller eines Motors in Verbindung mit immer strengeren Abgas-Grenzwerten und immer kürzeren Entwicklungszeiten erfordert neue Ansätze bei der Entwicklung und Bedatung von Reglern. Der bei AVL in mehrjähriger Arbeit erarbeitete MMCD-Prozess (Model-Based Multivariable Controller Design) schafft die Möglichkeit, mit einer einheitlichen Methodik Regler für Ein- und Mehrgrößenprobleme effizient zu entwickeln und weitgehend automatisiert zu bedaten. Anhand des Beispiels der koordinierten Regelung von Abgasrückführung (AGR) und Ladedruck wird dieser Prozess dargestellt. Der MMCD-Reglerentwicklungsprozess setzt im Gegensatz zur herkömmlichen modellbasierten Reglerentwicklung Modelle nicht nur in der Regelung ein, sondern leitet den Regelungsalgorithmus mitsamt fast aller Parameter direkt aus einem einfachen Verhaltensmodell der Regelstrecke ab. Das Verhaltensmodell wird durch wenige transiente Messungen am Prüfstand oder im Fahrzeug bedatet, wobei auch die Bedatung durch 'Messungen' an einem physikalischen Modell möglich ist. Dieser Entwicklungsprozess eignet sich gleichermaßen für Eingrößen- wie für Mehrgrößen- Regelungsaufgaben, wobei gerade letztere herkömmliche Reglerentwicklungsverfahren an die Grenze ihrer Leistungsfähigkeit bringen. Durch diesen Prozess wird neben der Regelung auch eine dynamische Vorsteuerung entwickelt, während die Vorgabe der geeigneten Sollwerte durch klassische Verfahren der stationären Motorentwicklung und -bedatung erfolgen muss. Bisher wurde dieser Prozess mehrfach erfolgreich für die Entwicklung von Reglern für das Luftsystem eines Motors mit AGR und VTG-Lader eingesetzt, wobei die NO(x)-Emissionen bei konstanten Partikelemissionen in einigen Fällen im zweistelligen Prozentbereich reduziert werden konnten. Weitere Anwendungen, insbesondere für die Regelung sehr langsamer Systeme mit großen Totzeiten, werden derzeit untersucht.

    The high number of electronically controlled actuators of a combustion engine, imposed by ever more stringent emission levels, combined with decreasing development times require new approaches for control algorithm design and calibration. Conventional PID control reaches its limits when two interacting variables with a similar dynamics have to be controlled separately. AVL's MMCD (Model-Based Multivariable Controller Design) process opens the opportunity to develop efficiently control algorithms for single- and multivariable control tasks and to calibrate them in a mostly automated way. This process is illustrated using co-ordinated control of Exhaust Gas Recycling (EGR) and boost pressure as an example. Benefits for exhaust emissions and development time are shown from applications to HD engines. Applications of the MMCD methodology to further engine control tasks are highlighted.


    Access

    Access via TIB

    Check availability in my library

    Order at Subito €


    Export, share and cite



    Title :

    Modellbasierte Mehrgrößenregelung (MMCD). Ein neuer Ansatz zur effizienten Entwicklung und Bedatung von komplexen Reglern


    Additional title:

    Model-based multivariable controller design (MMCD). A new approach for efficient development and calibration of complex control algorithms


    Contributors:
    Hülser, H. (author) / Roduner, C. (author) / Bachinger, M. (author) / Breitegger, B. (author) / Stolz, M. (author)


    Publication date :

    2006


    Size :

    16 Seiten, 8 Bilder, 9 Quellen




    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




    Modellbasierte Mehrgrossenregelung (MMCD) Ein neuer Ansatz zur effizienten Entwicklung und Bedatung von komplexen Reglern

    Hulser, H. / Roduner, C. / Bachinger, M. et al. | British Library Conference Proceedings | 2006



    Entwicklung einer Applikationsroutine zur modellbasierten Bedatung von Diagnosefunktionen im Kuhlsystem

    Hoppe, M. / Hesseler, F.-J. / Abel, D. et al. | British Library Conference Proceedings | 2013


    Systematische Bedatung und Bewertung umfelderfassender Sensormodelle

    Schaermann, Alexander / Technische Universität München | TIBKAT | 2020