Virtuelle Sensoren (Bosch)

Project: Contract researchOther contract research

Project Details

Description

In Common-Rail-Systemen wird ein Ventil über Strom und Spannung so angesteuert, dass es für eine gegebene Zeit geöffnet wird und so lange offen gehalten wird bis eine gewisse Einspritzmenge erreicht wird. Unter Laborbedingungen ist der aus der elektrischen Ansteuerung sowie der beobachtbaren elektromagnetischen Rückwirkung resultierende Magnetventil-Hub sowie die daraus resultierende tatsächliche Einspritzmenge direkt messbar. In der Anwendung im laufenden Motor hingegen sind diese Größen schwer bzw. gar nicht direkt messbar. Die Zielsetzung des Projektes ist es daher mit Methoden des maschinellen Lernens einen berechenbaren Zusammenhang zwischen den im Zuge der Einspritzung messbaren Größen und den nur im Labor untersuchbaren Größen herzustellen. Der Motorsteuerung kann somit eine Messgröße mitgeteilt werden, die tatsächlich nur berechnet, also virtuell gemessen wurde, um auf dieser Basis die Einspritzregelung zu optimieren. Aus dem ermittelten Zusammenhang können ev. auch veränderliche Bauteileigenschaften ermittelt werden. Bosch hat bereits erste Vorarbeiten zu diesem Projekt geleistet und erkannt, dass die Anwendung von neuronalen Netzwerken vielversprechende Ergebnisse liefert. Ein weitergehendes Ziel besteht darin die Abnützung des Ventils im laufenden Betrieb quantitativ zu bestimmen, solange wie möglich durch die Ansteuerung zu kompensieren und schließlich beim Service auf die Notwendigkeit eines Bauteiltausches hinzuweisen.
StatusFinished
Effective start/end date01.11.201831.10.2021

Fields of science

  • 305 Other Human Medicine, Health Sciences
  • 304 Medical Biotechnology
  • 102019 Machine learning
  • 303 Health Sciences
  • 302 Clinical Medicine
  • 301 Medical-Theoretical Sciences, Pharmacy
  • 102 Computer Sciences
  • 106005 Bioinformatics
  • 106007 Biostatistics
  • 304003 Genetic engineering
  • 106041 Structural biology
  • 101018 Statistics
  • 102010 Database systems
  • 106023 Molecular biology
  • 102001 Artificial intelligence
  • 106002 Biochemistry
  • 101004 Biomathematics
  • 102004 Bioinformatics
  • 102015 Information systems
  • 101019 Stochastics
  • 102003 Image processing
  • 103029 Statistical physics
  • 101017 Game theory
  • 101016 Optimisation
  • 202017 Embedded systems
  • 101015 Operations research
  • 101014 Numerical mathematics
  • 101029 Mathematical statistics
  • 101028 Mathematical modelling
  • 101026 Time series analysis
  • 101024 Probability theory
  • 102032 Computational intelligence
  • 101027 Dynamical systems
  • 102013 Human-computer interaction
  • 305907 Medical statistics
  • 305905 Medical informatics
  • 101031 Approximation theory
  • 102033 Data mining
  • 305901 Computer-aided diagnosis and therapy
  • 102018 Artificial neural networks
  • 202037 Signal processing
  • 202036 Sensor systems
  • 202035 Robotics

JKU Focus areas

  • Digital Transformation