Datenbasierte Optimierung von Vorsteuerungsparametern
Eine ILR-gestützte Methode
Publikationsform: Fachartikel
Artikelnummer: 03654_2015_06_01
Zeitschrift: Datenbasierte Optimierung von Vorsteuerungsparametern
Erscheinungsdatum: 01.06.2015
Autor: René Noack/Universität Rostock / Torsten Jeinsch/Universität Rostock / Matthias Schultalbers/IAV / Nick Weinhold/IAV
Herausgeber: 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.
Verlag: DIV Deutscher Industrieverlag GmbH
Publikationsformat: PDF
Themenbereich: atp edition
Details
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.
Preis: 4,90 €Zum Shop
