h1

001009590 001__ 1009590
001009590 005__ 20250505091508.0
001009590 0247_ $$2HBZ$$aHT031034566
001009590 0247_ $$2Laufende Nummer$$a44202
001009590 0247_ $$2datacite_doi$$a10.18154/RWTH-2025-03556
001009590 037__ $$aRWTH-2025-03556
001009590 041__ $$aGerman
001009590 082__ $$a620
001009590 1001_ $$0P:(DE-588)1363283588$$aRitter, Dennis$$b0$$urwth
001009590 245__ $$aOptimierungsbasierte Regelung von multimodalen Brennverfahren für kompressionsgezündete Motoren$$cvorgelegt von Dennis Ritter$$honline
001009590 246_3 $$aOptimization-based control of multi-mode combustion processes for compression ignition engines$$yEnglish
001009590 260__ $$aAachen$$bRWTH Aachen University$$c2024
001009590 260__ $$c2025
001009590 300__ $$a1 Online-Ressource : Illustrationen
001009590 3367_ $$02$$2EndNote$$aThesis
001009590 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
001009590 3367_ $$2BibTeX$$aPHDTHESIS
001009590 3367_ $$2DRIVER$$adoctoralThesis
001009590 3367_ $$2DataCite$$aOutput Types/Dissertation
001009590 3367_ $$2ORCID$$aDISSERTATION
001009590 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2024$$gFak04$$o2024-09-23
001009590 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2025
001009590 5203_ $$aDiese Dissertation befasst sich mit der optimierungsbasierten Regelung multimodaler Brennverfahren für kompressionsgezündete Motoren. Im Fokus stehen zwei motorische Anwendungen: Erdgas-Diesel-Dual-Fuel-Motoren und Dieselmotoren. Als multimodal werden in dieser Arbeit Brennverfahren verstanden, die verschiedene Verbrennungsmodi kombinieren. Diese sind typischerweise nur in Teilbereichen des Betriebskennfelds einsetzbar und können sich hinsichtlich ihrer verbrennungstechnischen sowie systemtheoretischen Eigenschaften erheblich unterscheiden. Konkret bezieht sich dies auf den kombinierten Betrieb von (konventionellen) Hoch- und Niedertemperaturbrennverfahren. Die Niedertemperaturverbrennung ermöglicht eine Reduktion der Schadstoffemissionen bei gleichzeitig hohem Wirkungsgrad. Dieser Vorteil geht jedoch mit einer erhöhten Komplexität in der Prozessführung einher - das volle Potenzial kann daher nur durch geeignete Regelungsverfahren ausgeschöpft werden. Allgemeine Herausforderungen sind die starke Nichtlinearität des Prozesses, die gekoppelte Mehrgrößencharakteristik, bestehende Beschränkungen sowie die schnelle Dynamik. Zur Prozessführung werden in dieser Dissertation optimierungsbasierte Regelungsverfahren angewendet. Diese beruhen auf einem mathematischen Modell des zu regelnden Prozesses, das zur Echtzeitoptimierung der Stellgrößen genutzt wird. Dadurch lassen sich Nichtlinearitäten und Mehrgrößensysteme beherrschen sowie Beschränkungen berücksichtigen. Für die Regelung des Erdgas-Diesel-Dual-Fuel-Motors wird eine linear zeitvariante modellprädiktive Regelung entwickelt. Das Konzept basiert auf der Regelung zyklusintegraler Größen und einem datengetriebenen Verbrennungsmodell. Die experimentelle Validierung am Motorprüfstand zeigt, dass das Regelungskonzept in der Lage ist, transiente Betriebsbedingungen zu stabilisieren. Für den Dieselmotor wird eine direkte Brennverlaufsregelung umgesetzt, um den kurbelwinkelaufgelösten Druck- bzw. Brennverlauf mittels einer vollvariablen Mehrfacheinspritzstrategie auf einen vorgegebenen Sollverlauf zu regeln. Aus regelungstechnischer Sicht kommen dabei quasi-kontinuierliche Stell- und Regelgrößen zum Einsatz. Zur Lösung dieses Regelungsproblems wird eine nichtlineare iterativ lernende modellprädiktive Regelung entwickelt, die die zyklischen Prozesseigenschaften gezielt ausnutzt. Dafür wird ein physikalisch motiviertes Modell mit geringer Komplexität entworfen, das strukturell für die Echtzeitoptimierung geeignet ist. Das Regelungskonzept wird sowohl in der Simulation als auch im Experiment erfolgreich validiert.$$lger
001009590 520__ $$aThis dissertation addresses the optimization-based control of multimodal combustion processes for compression-ignition engines. The focus is on two engine applications: Natural gas diesel dual-fuel engines and diesel engines. In this work, multi-mode combustion processes are defined as combustion processes that combine different combustion modes. These can typically only be used in parts of the operating map and can differ considerably in terms of their combustion and system characteristics. Specifically, this refers to the combined operation of (conventional) high and low-temperature combustion processes.Low-temperature combustion makes it possible to reduce pollutant emissions while maintaining a high level of efficiency. However, these advantages are accompanied by increased complexity in process control - the full potential can therefore only be exploited using suitable control algorithms. General challenges are the strong non-linearity of the process, the coupled multiple-input-multiple-output (MIMO) characteristic, existing constraints and the fast dynamics. Optimization-based control methods are used for process control in this dissertation. These are based on a mathematical model of the process to be controlled, which is used for real-time optimization of the manipulated variables. This allows non-linearities and MIMO systems to be controlled and constraints to be taken into account directly. A linear time-variant model predictive controller is developed for the control of the natural gas diesel dual-fuel engine. The concept is based on the control of cycle-integral variables and a data-driven combustion model. Experimental validation on the engine test bench shows that the control concept is capable of stabilizing transient operating conditions. Direct combustion rate shaping control is implemented for the diesel engine in order to control the crank angle-resolved pressure or combustion rate profile to a specified target profile using a fully variable multiple injection strategy. From a control system point of view, quasi-continuous manipulated and controlled variables are used. To solve this control problem, a non-linear iterative learning model predictive controller is developed, which specifically utilizes the cyclic process characteristics. For this purpose, a physically motivated model with low complexity is designed, which is structurally suitable for real-time optimization. The control concept is successfully validated in both simulation and experiment.$$leng
001009590 536__ $$0G:(GEPRIS)277012063$$aDFG project G:(GEPRIS)277012063 - FOR 2401: Optimierungsbasierte Multiskalenregelung motorischer Niedertemperatur-Brennverfahren (277012063)$$c277012063$$x0
001009590 536__ $$0G:(BMWK)03SX375C$$aBMWK 03SX375C - Verbundprojekt: JB-X-Clean - Entwicklung eines neuen DUAL-FUEL-Konzepts für sicheren, emissionsarmen und flexiblen Binnen- und Küstenschiffsantrieb; Vorhaben: Modellbasierte Regelung der Dual Fuel Verbrennung (03SX375C)$$c03SX375C$$x1
001009590 588__ $$aDataset connected to Lobid/HBZ
001009590 591__ $$aGermany
001009590 653_7 $$aBrennverlaufsregelung
001009590 653_7 $$aDieselmotor
001009590 653_7 $$aILC
001009590 653_7 $$aMehrfacheinspritzung
001009590 653_7 $$aNMPC
001009590 653_7 $$aNiedertemperaturverbrennung
001009590 653_7 $$aRCCI
001009590 653_7 $$adual-fuel
001009590 653_7 $$amultimodale Brennverfahren
001009590 653_7 $$aphänomenologische Verbrennungsmodellierung
001009590 653_7 $$arate shaping
001009590 7001_ $$0P:(DE-82)IDM03056$$aAbel, Dirk$$b1$$eThesis advisor$$urwth
001009590 7001_ $$0P:(DE-82)IDM00844$$aPitsch, Heinz$$b2$$eThesis advisor$$urwth
001009590 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/1009590/files/1009590.pdf$$yOpenAccess
001009590 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/1009590/files/1009590_source.zip$$yRestricted
001009590 909CO $$ooai:publications.rwth-aachen.de:1009590$$pdnbdelivery$$pdriver$$pVDB$$popen_access$$popenaire
001009590 915__ $$0StatID:(DE-HGF)0510$$2StatID$$aOpenAccess
001009590 9141_ $$y2025
001009590 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-588)1363283588$$aRWTH Aachen$$b0$$kRWTH
001009590 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM03056$$aRWTH Aachen$$b1$$kRWTH
001009590 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM00844$$aRWTH Aachen$$b2$$kRWTH
001009590 9201_ $$0I:(DE-82)416610_20140620$$k416610$$lLehrstuhl und Institut für Regelungstechnik$$x0
001009590 961__ $$c2025-05-02T15:09:10.089537$$x2025-04-06T14:39:59.546054$$z2025-05-02T15:09:10.089537
001009590 9801_ $$aFullTexts
001009590 980__ $$aI:(DE-82)416610_20140620
001009590 980__ $$aUNRESTRICTED
001009590 980__ $$aVDB
001009590 980__ $$aphd