Entwicklung eines virtuellen Drucksensors für die Motorsteuerung
Für umweltfreundliche, effiziente und robuste Großmotoren ist eine detaillierte Kenntnis des Verbrennungsprozesses unerlässlich. In modernen Verbrennungssteuerungssystemen werden häufig Zylinderdrucksensoren eingesetzt. Dies ermöglicht einen effizienten Betrieb jedes einzelnen Zylinders bei gleichzeitiger Vermeidung von Anomalien wie Klopfen oder Fehlzündungen. Da hochwertige Zylinderdrucksensoren eine begrenzte Lebensdauer haben und relativ kostenintensiv sind, wird nach alternativen Messmethoden gesucht, die haltbarer und kostengünstiger sind. Obwohl solche Messmethoden deutlich andere Informationen als Drucksensoren generieren, ist es möglich, die entsprechenden Druckverläufe durch maschinelles Lernen zu reproduzieren.
| Ziel
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, ein Modell zu entwickeln, das die Zylinderdruckverläufe aus dem entsprechenden Signal eines Beschleunigungssensors ermittelt. Zu diesem Zweck wurde eine Messdatenbank mithilfe von Motorversuchen unter verschiedenen Betriebsbedingungen erstellt, bei denen sowohl ein Zylinderdrucksensor als auch ein einfacher Beschleunigungssensor installiert waren. Diese Daten sollen mit datengetriebenen Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens modelliert werden, um auf Basis der Beschleunigungssensordaten einen virtuellen Drucksensor zu entwickeln. Ein besonderer Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Implementierung unter Berücksichtigung der Möglichkeiten des Motorsteuergerätes (z.B. sind Einschränkungen in der Datenübertragung oder -verfügbarkeit bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen).
Aufgaben
- Einarbeitung in den Versuchsaufbau (Motorprüfstand, Motorsteuergerät, Messtechnik und Messparameter)
- Vorverarbeitung der Messdaten von den experimentellen Untersuchungen
- Grundlegende explorative Datenanalyse zu Signaleigenschaften und Korrelationen mit Motorbetriebsparametern
- Definition einer Modelltrainingsstrategie unter Berücksichtigung der Möglichkeiten des Motorsteuergerätes
- Entwicklung eines virtuellen Drucksensors für die Motorsteuerung
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse in Python oder R; Erfahrung im Bereich Datenanalyse
Möglicher Beginn: Ab sofort
Dauer: Ca. 6 Monate
Kontakt:
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Nicole Wermuth, +43 (316) 873-30087, nicole.wermuth@lec.tugraz.at
Dipl.-Ing. Christian Laubichler, +43 (316) 873-30089, christian.laubichler@lec.tugraz.at |
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