Datenbasierte Optimierung von Vorsteuerungsparametern

Autor/innen

  • René Noack Universität Rostock
  • Torsten Jeinsch Universität Rostock
  • Matthias Schultalbers IAV
  • Nick Weinhold IAV

DOI:

https://doi.org/10.17560/atp.v57i06.2269

Abstract

Komplexere Steuer- und Regelstrukturen erfordern einen Mehraufwand an Zeit und Wissen, um die optimalen Parameter zu ermitteln und zu applizieren. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur Selbsteinstellung von bestehenden Vorsteuerungen und Reglern basierend auf der Methodik iterativ lernender Regelungen (ILR) vor. Mit Hilfe gängiger ILR-Verfahren ist es möglich, diese Parameter schnell und effektiv zu ermitteln. Die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Verfahrens wird an der Regelungsstruktur eines einfach aufgeladenen Ottomotors gezeigt.

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Veröffentlicht

21.05.2015

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