Längst ist ein Verbrennungsmotor kein stupider Kraftprotz mehr. Eine Vielzahl von Variablen, von der Drehzahl bis zur Luftansaugung, muss ständig auf intelligente Weise angepasst werden. Dafür sind komplexe Regelungsverfahren erforderlich, die am besten funktionieren, wenn sie auch in die Zukunft blicken und selbstständig vorausplanen, welche Aktionen in den nächsten Sekunden nötig sein werden.
Das gelingt mit mathematischen Modellen, die oft wochen- oder monatelang in mühevoller Arbeit angepasst werden, weil viele Parameter ausgetestet und eingestellt werden müssen, bevor das Modell zu einem bestimmten Motorentyp passt. An der TU Wien wurden jetzt allerdings Methoden entwickelt, die diesen Vorgang dramatisch vereinfachen: Innerhalb von ein bis zwei Tagen kann nun ein dynamisches Motormodell und eine darauf basierende modellprädiktive Regelung parametriert (also auf die spezifischen Gegebenheiten eines bestimmten Fahrzeugtyps angepasst) werden. Die neue Methode wurde patentiert, in Zusammenarbeit mit Firmenpartnern wurde sie bereits eingesetzt.
Ein mathematisches Modell des Fahrzeugs
„In einem modernen Motorsteuergerät müssen ständig Entscheidungen getroffen werden, die sich auf die Motorleistung, auf das Fahrverhalten und auch auf die Schadstoffemissionen auswirken“, erklärt Christoph Hametner, Leiter des Christian Doppler Labors für innovative Regelung und Überwachung von Antriebssystemen, das vor zwei Jahren am Institut für Mechanik und Mechatronik der TU Wien gegründet wurde. „Von der Treibstoffeinspritzung über den Turbolader bis zum Einsatz des Hybridsystems müssen ununterbrochen viele Aktionen so auf einander abgestimmt werden, dass insgesamt ein optimales Ergebnis erzielt wird.“
Egal ob es sich um Elektromotoren oder um Verbrennungsmotoren handelt – immer mehr Komponenten werden elektrisch gesteuert. „Früher wurde eine Ölpumpe einfach über einen Zahnriemen mechanisch angetrieben, heute geschieht das elektrisch“, sagt Dr. Nikolaus Euler-Rolle, Postdoc im Christian Doppler Labor. „Dadurch können all diese Komponenten ganz gezielt unabhängig voneinander gesteuert werden. Genau deshalb ist Regelungstechnik heute so wichtig.“ Der Mensch steigt aufs Gaspedal und gibt dem Fahrzeug damit den Wunsch vor, zu beschleunigen – aber auf welche Weise dieser Wunsch dann genau umgesetzt wird, entscheidet heute ein kompliziertes elektronisches Regelungssystem.
Dieses Regelungssystem des Fahrzeugs muss auf einem ausgeklügelten mathematischen Modell beruhen, das die wesentlichen Eigenschaften des Motors abbildet. Mit Hilfe eines solchen Modells können geeignete Regelungsverfahren vorhersehen und entscheiden, welche Auswirkungen bestimmte Aktionen haben werden und wie die vorgegebenen Ziele am besten erreicht werden können – zum Beispiel ein möglichst ruhiges, ruckelfreies Fahrverhalten oder ein möglichst geringer Schadstoffausstoß. Das Fahrzeug muss sich in gewissem Sinn selbst verstehen, um entscheiden zu können, wie es handeln soll.
Wenn man ein solches komplexes Modell erstellt, in dem alle wesentlichen Vorgänge im Motor abgebildet sind, ist es normalerweise eine schwierige und mühevolle Aufgabe, alle Parameter des Modells in langwierigen Versuchsreihen optimal einzustellen. „Wir an der TU Wien haben aber einen anderen Ansatz gewählt“, sagt Prof. Stefan Jakubek, Vorstand des Instituts für Mechanik und Mechatronik der TU Wien. „Mit unserer Methode wird schon beim Entwickeln des Modells berücksichtigt, wie sich dessen Parameter am besten einstellen lassen und wie dieses Modell in Folge in passenden Regelungsmethoden eingesetzt wird. Das Modell wird genau so strukturiert, dass man es dann mit einer möglichst kleinen Zahl an Experimenten parametrieren kann, um es optimal einsetzen zu können.“
Der Mensch gibt die Ziele vor, die Regelungstechnik findet die Lösung
In Kooperation mit dem Firmenpartner AVL List und einem großen Nutzfahrzeughersteller wurde die neue Methode bereits einem Praxistest unterzogen: „Am Motorprüfstand unserer Industriepartner hatten wir die Gelegenheit, unser regelungstechnisches Modell für einen LKW-Motor zu parametrieren und diesen in Folge mit unserem Regelungsverfahren zu betreiben“, berichtet Nikolaus Euler-Rolle. „Mit unserer Methode war der entscheidende Arbeitsschritt innerhalb eines Tages erledigt – bisher dauerte das Wochen oder Monate.“ Nach diesem Parametrierungsschritt ist das regelungstechnische Modell genau auf den Motor abgestimmt und kann unmittelbar für die Steuerung des Motors verwendet werden. Im Falle des LKW-Motors konnten sogar der Stickoxidausstoß dynamisch geregelt werden – eine wichtige Grundlage für weitere Emissionsreduktionen im Nutzfahrzeugbereich.
Ein besonderer Vorteil der TU Wien-Methode ist, dass man auch nach dem Reglerdesign immer noch die Ziele anpassen kann, die das Regelungssystem erreichen soll. Man kann sich vom System eine sportliche Fahrweise wünschen, eine möglichst ruhige oder auch eine möglichst umweltschonende – jede beliebige Zielsetzung kann vom System umgesetzt werden, ohne dass man es neu kalibrieren müsste. Sogar die Stickoxidemissionen des Motors können gezielt beeinflusst werden.
„Modellprädiktive Regelung wird sich in Zukunft in vielen Bereichen durchsetzen, nicht nur in Fahrzeugen“, ist Stefan Jakubek überzeugt. „Mit unserer Methode haben wir nun die mathematischen Mittel dazu, solche Regelungsverfahren deutlich besser und effizienter zu entwickeln und anzupassen als bisher.“ Die neue Methode wurde mit Unterstützung des Forschungs- und Transfersupports der TU Wien patentiert.
„Es freut uns ganz besonders, dass unser Firmenpartner AVL List unsere Ideen sofort aufgegriffen und deren Erprobung ermöglicht hat.“, sagt Christoph Hametner. „Für uns ist es eine tolle Bestätigung, wenn unsere wissenschaftlichen Ideen sofort den Weg in die industrielle Praxis finden.“
Kontakt
Dr. Christoph Hametner
Institut für Mechanik und Mechatronik
Technische Universität Wien
Getreidemarkt 9, 1060 Wien
T: +43-1-58801-325515
christoph.hametner@tuwien.ac.at
Aussender:
Dr. Florian Aigner
PR und Marketing
Technische Universität Wien
Resselgasse 3, 1040 Wien
T: +43-1-58801-41027
florian.aigner@tuwien.ac.at