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Originaltitel:
An approach to a machine learning-based operating strategy in automotive electrical energy management
Übersetzter Titel:
Ein Ansatz für eine auf Machine Learning basierende Betriebsstrategie des elektrischen Energiemanagements im Fahrzeug
Autor:
Heimrath, Andreas Anton
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Baumgarten, Uwe (Prof. Dr.)
Gutachter:
Baumgarten, Uwe (Prof. Dr.); Herkersdorf, Andreas (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
automotive electrical energy management, operating strategy, machine learning, reinforcement learning
Übersetzte Stichworte:
elektrisches Energiemanagement im Fahrzeug, Betriebsstrategie, maschinelles Lernen, Reinforcement Learning
TU-Systematik:
DAT 250
Kurzfassung:
In this thesis, an approach to a machine learning-based operating strategy in automotive electrical energy management is suggested. It is enabled by an algorithm of safe reinforcement learning in the context of a cybernetic energy management system. This algorithm makes it possible to learn an energy-efficient behavior and to integrate the prediction of regenerative braking. The suggested approach was evaluated in the simulation as well as in a real vehicle.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit wird ein Ansatz für eine auf Machine Learning basierende Betriebsstrategie des elektrischen Energiemanagements im Fahrzeug vorgeschlagen. Den Kern dafür bildet ein Algorithmus des Safe Reinforcement Learnings im Kontext eines kybernetischen Energiemanagementsystems, der das Erlernen eines energieeffizienten Verhaltens und die Integration der Prädiktion von Rekuperation ermöglicht. Der vorgeschlagene Ansatz wurde sowohl in der Simulation als auch im Realfahrzeug bewertet.
ISBN:
978-3-8439-4942-2
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1595549
Eingereicht am:
15.02.2021
Mündliche Prüfung:
12.11.2021
Letzte Änderung:
20.12.2021
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