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Nonlinear System Identification (NoSI)

Struktur des NoSI Modellansatzes
Lupe [1]

Durch die immer stärkere Verkürzung der Entwicklungszeiten für Kraftfahrzeuge steigen die Anforderungen an die eingesetzten Verfahren und Tools. So sind insbesondere in der Motorenentwicklung und -bedatung Verfahren gefragt, die in kurzer Zeit einen guten Einblick in die Motorcharakteristik liefern. Hierfür eignen sich insbesondere modellgestützte Verfahren, da bei ihnen auch eine Extrapolation in noch nicht vermessene Bereiche möglich ist und im Regelfall plausible Ergebnisse liefert.
Dies steht in einem starken Kontrast zu den immer noch gebräuchlichen Bedatungsmethoden wie Kennfeldern, für die der Motor in der Regel per zeitaufwändigem Rasterverfahren vermessen wird. Ein weiterer Vorteil der modellbasierten Applikation ist der mögliche Einsatz in Versuchsplanungen wie der Design of Experiments (DoE) Methode, mit der teure Prüfstandszeiten teilweise drastisch reduziert werden können.

Das Projekt Nonlinear System Identification (NoSI) bechäftigt sich in diesem Zusammenhang mit dem Einsatz von dynamischen datenbasierten Modellansätzen in Form von digitalen Filtern und Neuronalen Netzwerken, um einige Beispiele zu nennen.
Hierbei soll zum Einen untersucht werden, welche Modellansätze sich für einzelne Komponenten des Motors besonders eignen. Ein besonderes Augenmerk soll dabei auch auf den möglichen Einsatz in Echtzeitanwendungen gelegt werden, um die Möglichkeit eines Einsatzes in "Hardware-in-the-Loop" (HiL) Simulatoren zu berücksichtigen. Um die Möglichkeit der physikalischen Interpretation zu erhalten, werden soweit möglich physikalische Ansätze berücksichtigt und in das gesamte Motormodell integriert. Weiterere Punkte, die im Verlauf des Projektes untersucht werden sollen, sind die Stabilität des Gesamtmodells und eine Fehlerfortpflanzung unter Berücksichtigung des Zusammenspiels der Dynamiken der einzelnen Komponten im Gesamtmodell.

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