Hierarchische modellprädiktive Regelung eines Großdieselmotors mit Abgasnachbehandlung
Karsten Harder
n dieser Arbeit wird ein Ansatz zur ganzheitlichen modellprädiktiven Regelung (MPC) eines Großdieselmotors mit Abgasnachbehandlung (AGN) vorgestellt. Im Gegensatz zur gängigen Praxis wird dabei die Lösung des der Regelung zugrundeliegenden Optimierungsproblems zur Laufzeit berechnet, statt dies vorab durchzuführen. Der entscheidende Vorteil dieser Vorgehensweise liegt darin, dass so eine höhere Flexibilität erreicht werden kann. Dies betrifft insbesondere den Umgang mit Abweichungen vom nominellen Verhalten des Motors. Nachteilhaft ist jedoch der im Allgemeinen deutlich größere numerische Aufwand. Die Herausforderung ist daher einerseits die numerisch effiziente Lösung des Optimierungsproblems. Andererseits spielt die generelle Strukturierung der Gesamtregelung eine entscheidende Rolle bei der Reduktion des Rechenaufwandes.
Um den Rechenaufwand zu minimieren, ist die Regelung hierarchisch aufgebaut. Hierbei löst eine unterlagerte modellprädiktive Motorregelung ein Optimierungsproblem für das hochdynamische Motorsystem. Aus Sicht einer weiteren, überlagerten modellprädiktiven Gesamtregelung für den Motor inklusive der AGN verhält sich der geregelte Motor quasistatisch, wohingegen die Dynamik des zugehörigen Optimierungsproblems das Verhalten der AGN beschreibt. Diese überlagerte Schicht berechnet die zusätzlichen Referenzwerte für die unterlagerte Regelung so, dass sich ein optimaler Betrieb des Gesamtsystems einstellt.
Die Lösung der resultierenden nichtlinearen Optimierungsprobleme erfolgt durch eine Adaption der erweiterten Lagrange-Methode für MPC-Anwendungen. Für die echtzeitfähige Lösung wird dabei ein zugeschnittenes Gradientenverfahren mit expliziter Liniensuche verwendet. Die hohe damit erzielte Regelgüte wird experimentell und simulativ nachgewiesen.
