Datenbasierte Optimierung von Vorsteuerungsparametern
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Artikelnummer
03654_2015_06_01
Eine ILR-gestützte Methode
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.
Autoren | René Noack/Universität Rostock / Torsten Jeinsch/Universität Rostock / Matthias Schultalbers/IAV / Nick Weinhold/IAV |
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Erscheinungsdatum | 01.06.2015 |
Format | |
Zeitschrift | atp edition - Ausgabe 06 2015 |
Verlag | DIV Deutscher Industrieverlag GmbH |
Titel | Datenbasierte Optimierung von Vorsteuerungsparametern |
Untertitel | Eine ILR-gestützte Methode |
Beschreibung | 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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