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Originaltitel:
Model-based Control for the Improvement of the Operating Strategy of Fuel Cell Systems
Übersetzter Titel:
Modellbasierte Regelung zur Optimierung der Betriebsstrategie von Brennstoffzellensystemen
Autor:
Eisner, Maximilian Karl
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Hochleistungs-Umrichtersysteme (Prof. Heldwein)
Betreuer:
Kennel, Ralph (Prof. i.R. Dr. Dr. h.c.)
Gutachter:
Kennel, Ralph (Prof. i.R. Dr. Dr. h.c.); Hinrichsen, Kai-Olaf Martin ( Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
ELT 855; ELT 868
Kurzfassung:
The present experimental study demonstrates the advantages of applying model predictive control to air mass flow and power control of an automotive fuel cell system. The developed methods are validated with the fuel cell system of the BMW iX5 Hydrogen. The real-time capability is ensured by applying the explicit solution of each optimization problems. For the nonlinear model predictive controller for the air mass flow control, the main part of this work, the explicit solution is represented by a...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Die vorliegende experimentelle Arbeit zeigt die Vorteile der Anwendung von Modellprädiktivregelung auf die Luftmassenstrom- und Leistungsregelung eines Automobil-Brennstoffzellensystems auf. Die entwickelten Methoden werden am Brennstoffzellensystem des BMW iX5 Hydrogen validiert, wobei die Echtzeitfähigkeit durch die Anwendung der expliziten Lösung des jeweiligen Optimierungsproblems garantiert wird. Im Falle des nichtlinearen Modellprädiktivreglers für die Luftregelung, dem Hauptteil der Arbei...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1741358
Eingereicht am:
15.05.2024
Mündliche Prüfung:
25.11.2024
Dateigröße:
8160961 bytes
Seiten:
175
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241125-1741358-0-4
Letzte Änderung:
13.01.2025
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