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Originaltitel:
Neuronale Netze zur Diagnose und Tilgung von Drehmomentschwingungen am Verbrennungsmotor
Übersetzter Titel:
Neural Networks for Diagnosis and Absorption of Combustion Engine Torque Pulsation
Autor:
Beuschel, Michael
Jahr:
2000
Dokumenttyp:
Dissertation
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Schröder, Dierk (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Gutachter:
Schröder, Dierk (Prof. Dr. Dr. h.c.); Freise, Werner (Prof. Dr. Dr. E.h.)
Format:
Text
Sprache:
de
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
Stichworte:
Neuronale Netze; Identifikation; Kompensation periodischer Störgrößen; Aktive Schwingungstilgung; Startergenerator; Verbrennungsmotor; Zylindergleichstellung
Übersetzte Stichworte:
neural networks; identification; compensation of periodic signals; starter alternator; combustion engine; cylinder unbalance
Schlagworte (SWD):
Verbrennungsmotor; Drehmoment; Mechanische Schwingung; Störgröße; Neuronales Netz
TU-Systematik:
MAS 021d ; MAS 520d
Kurzfassung:
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...    »
Übersetzte Kurzfassung:
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...    »
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der TU München
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=601493
Eingereicht am:
23.05.2000
Mündliche Prüfung:
13.11.2000
Dateigröße:
5479959 bytes
Seiten:
211
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss2000111315200
Letzte Änderung:
18.06.2007
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