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Original title:
Neuronale Netze zur Diagnose und Tilgung von Drehmomentschwingungen am Verbrennungsmotor
Translated title:
Neural Networks for Diagnosis and Absorption of Combustion Engine Torque Pulsation
Author:
Beuschel, Michael
Year:
2000
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Schröder, Dierk (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Referee:
Schröder, Dierk (Prof. Dr. Dr. h.c.); Freise, Werner (Prof. Dr. Dr. E.h.)
Format:
Text
Language:
de
Subject group:
MAS Maschinenbau
Keywords:
Neuronale Netze; Identifikation; Kompensation periodischer Störgrößen; Aktive Schwingungstilgung; Startergenerator; Verbrennungsmotor; Zylindergleichstellung
Translated keywords:
neural networks; identification; compensation of periodic signals; starter alternator; combustion engine; cylinder unbalance
Controlled terms:
Verbrennungsmotor; Drehmoment; Mechanische Schwingung; Störgröße; Neuronales Netz
TUM classification:
MAS 021d ; MAS 520d
Abstract:
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Identifikation und Kompensation quasi-periodischer Störgrößen. Diese sind in einer bekannten Größe periodisch und zusätzlich von weiteren Größen abhängig. Als Beispiel wird das Drehmoment eines Verbrennungsmotors betrachtet, welches periodisch mit dem Kurbelwellen-Winkel ist und vom Betriebspunkt des Motors abhängt. Ausgehend von RBF-Netzen wird ein neuronales Netz mit periodischen Aktivierungsfunktionen entwickelt, das periodische Größen im Spektralbe...     »
Translated abstract:
The objective of this thesis is the identification and compensation of disturbance signals that are periodic with one known signal and that optionally depend on other signals. A combustion engine is employed as example. Its torque output pulsates with the crank angle and also depends on the engine operating point. Based on RBF networks, a neural approach is designed to identify the spectra of periodic signals using interpolation between different operating points. A stable adaptive law is capabl...     »
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=601493
Date of submission:
23.05.2000
Oral examination:
13.11.2000
File size:
5479959 bytes
Pages:
211
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss2000111315200
Last change:
18.06.2007
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