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KOBRA - Dokumentenserver der Universität Kassel  → Fachbereiche  → FB 16 Elektrotechnik / Informatik  → Institut für Elektrische Energietechnik / Antriebstechnik  → Dissertationen 

Please use this identifier to cite or link to this item: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hebis:34-2011091439074

Titel: Verfahren zur echtzeitfähigen Simulation dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Schadstoffe von Ottomotoren
Autor(en): Schmidgal, Jurij
Schlagworte (SWD): VerbrennungsmotorSchadstoffSimulation
Klassifikation (DDC): 620 - Ingenieurwissenschaften (Engineering and allied operations)
Issue Date: 14-Sep-2011
Zusammenfassung: Im Rahmen dieser Arbeit werden Modellbildungsverfahren zur echtzeitfähigen Simulation wichtiger Schadstoffkomponenten im Abgasstrom von Verbrennungsmotoren vorgestellt. Es wird ein ganzheitlicher Entwicklungsablauf dargestellt, dessen einzelne Schritte, beginnend bei der Ver-suchsplanung über die Erstellung einer geeigneten Modellstruktur bis hin zur Modellvalidierung, detailliert beschrieben werden. Diese Methoden werden zur Nachbildung der dynamischen Emissi-onsverläufe relevanter Schadstoffe des Ottomotors angewendet. Die abgeleiteten Emissionsmodelle dienen zusammen mit einer Gesamtmotorsimulation zur Optimierung von Betriebstrategien in Hybridfahrzeugen. Im ersten Abschnitt der Arbeit wird eine systematische Vorgehensweise zur Planung und Erstellung von komplexen, dynamischen und echtzeitfähigen Modellstrukturen aufgezeigt. Es beginnt mit einer physikalisch motivierten Strukturierung, die eine geeignete Unterteilung eines Prozessmodells in einzelne überschaubare Elemente vorsieht. Diese Teilmodelle werden dann, jeweils ausgehend von einem möglichst einfachen nominalen Modellkern, schrittweise erweitert und ermöglichen zum Abschluss eine robuste Nachbildung auch komplexen, dynamischen Verhaltens bei hinreichender Genauigkeit. Da einige Teilmodelle als neuronale Netze realisiert werden, wurde eigens ein Verfah-ren zur sogenannten diskreten evidenten Interpolation (DEI) entwickelt, das beim Training einge-setzt, und bei minimaler Messdatenanzahl ein plausibles, also evidentes Verhalten experimenteller Modelle sicherstellen kann. Zum Abgleich der einzelnen Teilmodelle wurden statistische Versuchs-pläne erstellt, die sowohl mit klassischen DoE-Methoden als auch mittels einer iterativen Versuchs-planung (iDoE ) generiert wurden. Im zweiten Teil der Arbeit werden, nach Ermittlung der wichtigsten Einflussparameter, die Model-strukturen zur Nachbildung dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Abgaskomponenten vor-gestellt, wie unverbrannte Kohlenwasserstoffe (HC), Stickstoffmonoxid (NO) sowie Kohlenmono-xid (CO). Die vorgestellten Simulationsmodelle bilden die Schadstoffkonzentrationen eines Ver-brennungsmotors im Kaltstart sowie in der anschließenden Warmlaufphase in Echtzeit nach. Im Vergleich zur obligatorischen Nachbildung des stationären Verhaltens wird hier auch das dynami-sche Verhalten des Verbrennungsmotors in transienten Betriebsphasen ausreichend korrekt darge-stellt. Eine konsequente Anwendung der im ersten Teil der Arbeit vorgestellten Methodik erlaubt, trotz einer Vielzahl von Prozesseinflussgrößen, auch hier eine hohe Simulationsqualität und Ro-bustheit. Die Modelle der Schadstoffemissionen, eingebettet in das dynamische Gesamtmodell eines Ver-brennungsmotors, werden zur Ableitung einer optimalen Betriebsstrategie im Hybridfahrzeug ein-gesetzt. Zur Lösung solcher Optimierungsaufgaben bieten sich modellbasierte Verfahren in beson-derer Weise an, wobei insbesondere unter Verwendung dynamischer als auch kaltstartfähiger Mo-delle und der damit verbundenen Realitätsnähe eine hohe Ausgabequalität erreicht werden kann.In this thesis modeling methods for real-time simulation of important components in the exhaust gas flow of SI engines are presented. The development process is described step-by-step in detail, beginning with test planning (supported by DOE), building a suitable model structure, and ending eventually with model validation. These methods are applied to simulate the dynamic characteristics of the most relevant exhaust gas emissions. The derived emission models are used in combination with a complete engine simulation in order to optimize the operating strategy of a hybrid power train. In the thesis’ first section a systematic approach is shown for design and development of complex dynamical model structures with real-time capability. Initial position is a physically motivated structure that provides an adequate fragmentation of a sophisticated large-scale model into several less complex submodels. Each of these submodels is composed of a nominal core model function, complemented by correction blocks. The result is a robust and modular global simulation model for complex dynamic behavior with sufficient accuracy. Since some of the submodels are represented by neural networks, a specific method for so called discrete evident interpolation (DEI) was developed. Previously applied in the training phase, DEI produces plausible and hence evident behavior of the experimental model as well as a minimum of data. All training data were selected applying statistical experimental design. In addition to classical DoE methods an iterative approach to design of experiment (iDoE) is presented. After identification of most important parameters in the second part of the thesis the model structures for dynamic simulation of exhaust characteristics are presented. The selected components are unburned hydrocarbons (HC), nitric oxide (NO) and carbon monoxide (CO). The presented models simulate the exhaust-gas concentrations during cold start and warm-up phase under real time conditions. In contrast to common steady-state modeling approaches the presented emission models also simulate the dynamic behavior during transient operating phases of an internal combustion engine. A consistent application of the above specified methodology provides a global model with high simulation quality and robustness even for a large number of process parameters. The emission models, embedded in the global dynamic model structure of a combustion engine, were applied to derive an optimal operating strategy for a hybrid power train. For these kinds of optimization problems model based methods are especially adequate. A high output quality will be achieved due to the associated modeling quality of the dynamic simulation models with cold start capability.
URI: urn:nbn:de:hebis:34-2011091439074
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