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Dr.-Ing. Hardy Weymann
Universität Siegen
Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Friedrich Dinckelacker
Die Optimierung der motorischen Verbrennung für zukünftige Motorgenerationen zur Einhaltung der
gesetzlichen Abgasgrenzwerte und zur Minimierung des Kraftstoffverbrauchs ist unverzichtbar. Der
Zeitpunkt der Energiefreisetzung beeinflusst den Wirkungsgrad des Motors dabei maßgeblich,
weshalb dieser anhand des Verbrennungsschwerpunktes bei der sogenannten
brennraumdruckbasierten Motorregelung optimal eingestellt werden muss. Weiterhin kann bei
Kenntnis des Brennraumdruckes eine exakte Aussage über den augenblicklichen Betriebszustandes
des Verbrennungsmotors gemacht werden.
Weiterhin besteht die Möglichkeit, bei Kenntnis des Brennraumdruckverlaufes die Abgasemissionen
physikalisch basiert zu berechnen. Ein großflächiger Serieneinsatz der Brennraumdruckmessung
scheitert bisher an den hohen Kosten und der geringen Lebensdauer der Brennraumdruck-Sensoren.
Zukünftige Regelkonzepte sollten daher ohne Brennraumdrucksensoren realisiert werden können,
weshalb bei der modellbasierten Verbrennungslageregelung die Schwerpunktlage anhand der
Messdaten vorhandener Sensoren bestimmt werden muss.
In der Arbeit werden für verschiedene Versuchsmotoren Berechnungsmodelle für den
Brennraumdruckverlauf aufgestellt und deren Qualität und Gültigkeit nachgewiesen. Als Modell wird
ein Neuronales Netz gewählt. Der Vorteil von Neuronalen Netzten liegt in der Möglichkeit, nicht lineare
Probleme mit hoher Güte berechnen zu können. Ausgehend von stationären Kennfeldmessungen, bei
denen der Brennraumdruckverlauf und die zugehörigen, verbrennungsrelevanten Motorparameter wie
z. B. die Motordrehzahl, die eingespritzte Kraftstoffmenge, der Einspritzbeginn, der Ladedruck usw.
gemessen werden, wird ein Neuronales Netz trainiert und validiert. Die sehr große Datenmenge der
Brennraumdrucksignale ist als sehr problematisch zu betrachten. Um deren Datenmenge ohne
Informationsverlust deutlich zu verringern, wird das Hauptkomponentenverfahren (PCA = principal
component analysis) angewendet. Erst dadurch ist es möglich, kleine und kompakte Neuronale Netze
zu trainieren.
Die trainierten Brennraumdruckmodelle sind nur auf die Motoren gleichen Typs übertragbar, wobei
deren Gültigkeit für den gesamten Kennfeldbereich im stationären als auch in dynamischen Betrieb
der Motoren bestätigt wurde. Das Bestimmtheitsmaß RČ bei der Spitzendruckbestimmung liegt bei
größer 0,99. Anhand eines Vergleichs der Schwerpunktlagen zwischen gemessenem und
berechnetem Brennraumdruck konnte festgestellt werden, dass mit dem gewählten Modellansatz eine
Schwerpunktlageregelung realisiert werden kann. Der Fehler liegt in weiten Bereichen innerhalb eines
Intervalls von maximal ±1 °KW. Bedingt durch messtechnische Restriktionen hinsichtlich der
maximalen Abtastrate bei den motorischen Messgrößen ergeben sich im dynamischen Betrieb mit
großen Änderungsgradienten etwas größere Fehler, die im Bereich von ±2 °KW liegen.
Neben der Spitzendruck- bzw. Schwerpunktlagebestimmung können die thermodynamischen
Kennwerte Brennbeginn (MBF5%) und Brennende (MBF90%) sowie das Verbrennungsgeräusch, der
maximale Druckanstieg und der indizierte Mitteldruck im ausgewählten Kurbelwinkelfenster mit guter
Genauigkeit aus dem modellierten Druckverlauf bestimmt werden.
Mit dem in dieser Arbeit aufgezeigtem Modellansatz zur Berechnung des Brennraumdruckverlaufes
aus Sensormessgrößen wird ein Beitrag zur Verbesserung des Motormanagements in Hinblick auf die
Einhaltung der Abgasemissionen und eine Verringerung des Kraftstoffverbrauchs in zukünftigen
Steuergerätegenerationen geleistet.
Sollten sich Brennraumdrucksensoren im Serieneinsatz moderner Verbrennungsmotoren zur
Verbrennungsregelung durchsetzen, könnte das beschriebene Brennraumdruckmodell zur
Unterstützung des dynamischen Verhaltens der Regelung durch eine so genannte modellbasierte
Vorsteuerung eingesetzt werden. Aus den momentanen Messgrößen und den neu berechneten
Einspritzparametern lässt sich der Brennraumdruckverlauf ein Arbeitsspiel im Voraus berechnen. Die
daraus berechneten thermodynamischen Kennwerte geben Aufschluss darüber, ob der folgende
Verbrennungsvorgang „in Ordnung” ist, oder ob die Einspritzparameter korrigiert werden müssen.
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