Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustandsüberwachung dynamischer Betriebszustände für Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuergeräten realisieren lässt. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausräumens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustandsüberwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuergerät aus.

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Chris Jan Louen; Springer Fachmedien Wiesbaden

Louen, Chris Jan

TeX

Springer Spektrum. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Gabler-Verlag. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Springer Nature

Springer Nature, Wiesbaden, 2016

1. Aufl. 2016, Wiesbaden, 2016

Germany, Germany

4, 20160624

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Vorwort 5
Inhaltsverzeichnis 6
Nomenklatur 8
1 Einleitung 13
1.1 Stand der Technik 15
1.2 Stand der Forschung 18
1.3 Motivation und Zielsetzung 20
1.4 Gliederung der Arbeit 22
2 Problemformulierung 25
2.1 Driftende Zustandsänderung 25
2.2 Aufbau einer datenbasierten Zustandsüberwachung 27
2.3 Anforderungen an eine datenbasierte Zustandsüberwachung 28
2.4 Anforderungen an eine Zustandsüberwachung im Fahrzeug 31
3 Modellierung und Grundlagen des Anwendungsbeispiels 34
3.1 Annahmen und Vereinfachungen 35
3.2 Situation vor dem Drei-Wege-Katalysator 36
3.3 Die Lambdasonden 38
3.3.1 Breitband-Lambdasonden 38
3.3.2 Sprung-Lambdasonde 39
3.4 Drei-Wege-Katalysator 41
3.4.1 Modellierung der chemischen Vorgänge 44
3.4.2 Modellierung der physikalischen Vorgänge 46
3.4.3 Alterung durch thermalen Stress 48
3.5 Bewertung des Modells am Schubbetrieb und Katalysator-Ausräumen 49
3.6 Validierung 53
3.7 Zusammenfassung 54
4 Merkmalsgenerierung für dynamische Betriebszustände 55
4.1 Hybride Zustandsautomaten 56
4.2 Methode zur Merkmalsgenerierung 58
4.2.1 Aufbau 59
4.2.2 Realisierung 60
4.3 Simulationsstudie am Drei-Wege-Katalysator 61
4.4 Zusammenfassung 65
5 Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion 67
5.1 Zwei-Klassen-Support Vector Maschine 69
5.2 Kernel-Trick 72
5.3 Fehlerdetektion-Zwei-Klassen-Support Vector Machine 74
5.4 Simulationsstudie am Drei-Wege-Katalysator 76
5.5 Zusammenfassung 77
6 Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion 79
6.1 Ein-Klassen-Support Vector Maschine 80
6.2 Fehlerdetektion-Ein-Klassen-Support Vector Maschine 83
6.2.1 Platzierung des Ursprungs 83
6.2.2 Nichtlineare Trennfläche 86
6.3 Simulationsstudie am Drei-Wege-Katalysator 87
6.4 Zusammenfassung 89
7 Support Vector Machine basierte Zustandsbestimmung 91
7.1 Zustandsbestimmung mit einer Support Vector Machine 93
7.2 Simulationsstudie am Drei-Wege-Katalysator 96
7.3 Zusammenfassung 99
8 Untersuchung der Drei-Wege-Katalysator- Zustandsüberwachung 100
8.1 Aufbau der Experimente 100
8.1.1 Fahrzeug I 101
8.1.2 Fahrzeug II 102
8.1.3 Fahrzeug III 102
8.2 Untersuchung der Testfahrzeuge 103
8.2.1 Generierung der Merkmale 103
8.2.2 Fehlerdetektion 105
8.2.3 Zustandsbestimmung 109
8.3 Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse 111
9 Zusammenfassung und Ausblick 112
9.1 Zusammenfassung 112
9.2 Ausblick 114
A Anhang 115
A.1 Modellparameter 115
A.2 Betrachtete Simulationen 117
A.3 Lagrange Dualität 118
A.4 Simulationsstudie 119
A.5 Experimentelle Untersuchung eines Drei-Wege-Katalysators 120
Literatur 123

Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustandsüberwachung dynamischer Betriebszustände für Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuergeräten realisieren lässt. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausräumens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustandsüberwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuergerät aus. Der Inhalt Merkmalsgenerierung für dynamische Betriebszustände Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion Support Vector Machine basierte Zustandsüberwachung Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Regelungstechnik und der Automobiltechnik Praktiker im Bereich Fahrzeugdiagnose (Entwicklungs- und Applikationsingenieure) Der Autor Chris Louen ist akademischer Rat im Fachgebiet Automatisierungstechnik und Komplexe Systeme der Universität Duisburg-Essen und arbeitet unter anderem an datenbasierten Verfahren für die Zustandsüberwachung und Fehlerprognose

Front Matter....Pages I-XIII
Einleitung....Pages 1-12
Problemformulierung....Pages 13-21
Modellierung und Grundlagen des Anwendungsbeispiels....Pages 23-43
Merkmalsgenerierung für dynamische Betriebszustände....Pages 45-56
Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion....Pages 57-68
Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion....Pages 69-80
Support Vector Machine basierte Zustandsbestimmung....Pages 81-89
Untersuchung der Drei-Wege-Katalysator-Zustandsüberwachung....Pages 91-102
Back Matter....Pages 103-122

Keine Beschreibung vorhanden.
Erscheinungsdatum: 30.06.2016

2017-02-20